研究人员在 马里兰大学 正在将数据驱动的方法与 3D 生物打印相结合，以更快地调整细胞“墨水”和工艺参数，以实现弹性组织等效物。目标是建立一个可重复的工作流程，无需供体组织即可创建患者特定的构建体。该项目由 A. James Clark 工程学院的 Fischell 生物工程系在 John P. Fisher 的领导下进行协调。
从技术上讲，该团队解决了两个瓶颈：高维配方开发和挤出印刷的敏感控制变量。机器学习系统地探索粘度、聚合物含量、细胞浓度、喷嘴温度、进料速率和紫外线/离子交联的参数组合。模型评估细胞活力、细丝连续性、孔隙率和层粘附等目标，并为下一次迭代提出候选目标。同时，在打印过程中捕获图像和传感器数据，以近乎实时地估计线宽、粗糙度和尺寸精度。从长远来看，计划建立一个闭合控制回路，以在偏差损害组织的机械完整性之前对其进行补偿。
为了转化为设计和临床，研究人员结合 计算机辅助设计-基于几何形状与仿真支持的拓扑适应。这使得支柱厚度和渗透性能够针对养分运输和细胞扩散而确定尺寸，而材料模型（例如，粘弹性水凝胶）则考虑沉积过程中的横向变形。验证步骤包括压缩和蠕变测试、活/死测定以及评估功能成熟度和退化行为的长期培养方案。
对于增材制造实践来说，这些方法意味着更短的设计周期、计量和过程控制的更紧密耦合以及用于记录和批准的强大数据集。这使得集成的医疗技术工作流程更加紧密——一致地映射从生物墨水配方到打印到标准化测试的所有内容。
