基于流变学特征的多层次机器学习模型预测悬浮生物打印的可打印性研究

本研究针对悬浮生物打印中因生物墨水特性、支撑浴参数与打印条件复杂交互导致的优化难题，创新性地提出流变学特征指导的多层次机器学习模型(RIHML)。通过系统构建数据集并整合流变学参数，该模型在轴向/水平分辨率及z轴位置误差预测中显著优于传统方法(SVR/RF)，误差分别降低至14%和42%，为复杂组织工程支架的高精度、可重复制备提供了标准化解决方案。

　　

在组织工程领域，三维生物打印技术正经历从简单结构制造向复杂器官构建的跨越。传统挤出式生物打印(extrusion-based bioprinting)虽成本低廉却受限于分辨率，尤其当使用高生物相容性但低粘度的生物墨水时，打印结构往往出现变形坍塌。悬浮生物打印(suspended bioprinting)通过引入具有自愈合特性的Carbopol等支撑浴，理论上能实现微血管网络等精细结构的成型，但实际操作中却面临"参数迷宫"困境——喷嘴直径、移动速度、压力等12个参数与生物墨水/支撑浴流变特性的组合可达数百万种，传统试错法优化效率极低。

韩国釜庆国立大学(Pukyong National University)的Dageon Oh与Seung Yun Nam团队在《Bioprinting》发表的研究，首次将流变学指导的层次化机器学习(RIHML)引入该领域。研究人员构建了包含5种Carbopol浓度、3种喷嘴直径、4级打印压力的系统性数据集，通过流变仪量化支撑浴的剪切稀化(shear-thinning)和触变恢复(thixotropy)特性，结合图像分析自动提取打印结构的轴向/水平分辨率及z轴沉降误差。相比传统支持向量回归(SVR)和随机森林(RF)模型，RIHML通过分层架构将流变参数与操作参数解耦处理，在预测水平分辨率时误差降低42%，轴向误差仅14%，且能生成三维可打印性图谱指导参数优化。

关键技术包括：(1)采用钠藻酸盐(sodium alginate)/纤维素纳米晶(CNC)复合生物墨水实现打印可视化；(2)通过振幅扫描(amplitude sweep)和恢复测试(recovery test)表征支撑浴线性粘弹区(linear viscoelastic region)和结构恢复率；(3)开发具有多输入层的层次化神经网络架构，分别处理流变学参数(粘度、屈服应力)和操作参数(压力、速度)；(4)利用SHAP值分析揭示喷嘴速度对水平分辨率、Carbopol浓度对z轴误差的主导影响。

【Bioink preparation】研究采用2%w/v钠藻酸盐与1.5%CNC复合体系，流变测试显示其剪切模量(G')达102Pa，满足低粘度生物墨水标准，而加入CaCl₂交联后G'提升3个数量级。

【Rheological properties】0.6%Carbopol支撑浴表现最优触变恢复性(96%)，其屈服应力(τ_y)为28Pa，能有效抵抗生物墨水沉积引发的结构破坏。流变参数与打印精度的相关性分析表明，支撑浴的损耗因子(tanδ)与z轴误差呈强负相关(R²=0.87)。

【Model performance】RIHML在预测300μm喷嘴的打印效果时，绝对误差仅±22μm，而传统浓度依赖模型(concentration-dependent model)误差达±89μm。参数敏感性分析显示，当喷嘴速度超过12mm/s时，水平分辨率急剧恶化，这与支撑浴的临界剪切速率(γ?_c=15s^-1)高度吻合。

讨论部分指出，该研究的突破性在于建立了"流变特性-操作参数-打印质量"的定量预测框架，尤其解决了低粘度生物墨水(η<10Pa·s)在悬浮打印中的定位难题。通过将支撑浴的弹性模量(G')与喷嘴移动速度参数耦合，RIHML模型可自动推荐最优参数组合，使血管分支结构(直径200-500μm)的成型成功率从经验法的31%提升至89%。未来通过引入更多生物墨水体系(如明胶甲基丙烯酰GelMA)和动态支撑浴(温度响应型)，模型有望扩展至器官芯片(organ-on-a-chip)等复杂应用场景。