用3D打印动脉治疗心脏病

　　

生物通报道：2016年2月，美国威克森林浸信医学中心的再生医学科学家们证实，使用一种复杂的、特别定制的三维打印机，能够打印出活体组织结构植入患者，取代受伤或病变组织，这项研究发表《Nature Biotechnology》杂志（3D打印器官移植 不再遥远）。

最近，澳大利亚墨尔本大学的医生和工程师，根据一种比人头发还薄的相机所拍摄的照片，使用超级计算机来为心脏病患者制备三维模型。研究人员于2月22日在《European Heart Journal》上发表的一篇学术论文中，描述了超级计算机在个性化医学中的潜在应用。

这些图像是在常规血管造影过程中收集的，然后被输入计算机。在24小时内，就可以3D打印出一个人的动脉模型。这给心脏病专家提供了关于“血液流动行为以及动脉内部精确结构”的关键信息。它也有助于心脏病专家做出关于“插入最好的支架（用于打开收缩或阻塞动脉的装置）”的决定。

该技术还可以检测到动脉斑块的“热点区域”，这些斑块是在动脉中积累的蜡状物质，可引起心脏病。使用传统的技术，已经很难找到一些这样的斑块。

在澳大利亚，心脏病仍然是头号杀手，影响在每六个成年人中的一个。每九分钟，就会有一个人遭受心脏病发作。为了缓解这种情况，开发新的技术来预测心脏内积累的斑块，是必不可少的。

本文资深作者、墨尔本大学副教授Peter Barlis，是一名介入心脏病学家。他指出：“使用我们的超灵敏心脏扫描，结合使用超级计算机模型衍生的模型，我们现在能够打印出病人的动脉段，并希望定制非常适合于他们的装置。”

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“没有两根形状一样的动脉。我们都是不同的，有不同分支和大小的动脉，从较粗逐渐变细。就像沿河岸积累的残骸一样，斑块可以依附在一个人动脉的某些区域。所以这项技术确实给我们提供了这些区域的一副较为清晰的画面。”
“理想情况下，我们希望用模型来为病人预测最佳的支架类型。一旦这个过程被精简，我们就可以有一个病人表格，对动脉进行三维打印和建模，以指导手术程序。”

确定哪些斑块引起心脏病发作，仍然是心脏病学的的“圣杯”。他表示：“用一个超高分辨率的摄像头，被称为光学相干断层摄影（OCT），来扫描心脏动脉的内部，简化了胆固醇斑块的影像，但目前仍不清楚这些斑块中的哪一些会导致心脏病发作。如果我们能够更准确地识别出这些高风险的斑块，我们就可以在它们发生之前防止心脏病发作。”

Barlis在2009年将OCT引入澳大利亚，并一直在改进该技术来造福患者自。他说，3D建模对于预测斑块可能在哪里形成，有很大的潜力，最终将帮助医生预测心脏病发作。

本文共同作者，墨尔本大学研究员Vikas Thondapu博士表示，有关危险的胆固醇斑块的线索，存在于某些血流模式的紊乱。Thondapu博士说：“我们的工作是使用超级计算机来模拟动脉内的血流。我们的目标是利用血液流动模式和干扰，来潜在预测高危斑块的未来发展。”

Barlis和他的团队现在与工程学院合作两项ARC项目，寻找一种具有生物相容性的聚合物，来3D打印与身体结构精确匹配的心脏支架，从而减少支架塌陷或并发症的风险。他们也非常关注可随着时间推移让支架慢慢瓦解的新聚合物，可以直接把药物传递到斑块的位置。

除了这项研究提出的新型3D打印策略之外，还有其他研究机构对3D打印进行了创新和改进。例如，2015年11月，美国东北大学的研究人员，开发出一种创新的3D打印技术，利用磁场域将复合材料——塑料和陶瓷的混合结构，塑造成患者特异性的产品。相关研究结果发表在《Nature Communications》（新型3D打印法实现个性化医疗）。同期，来自清华大学和美国爵硕大学的科学家，开发出一种3D打印方法，能够制备出高度一致的、胚胎干细胞的“模块”。相关研究结果发表在2015年十一月的《Biofabrication》杂志（清华****：新型的细胞3D打印法）。我们相信，随着3D打印技术的不断发展和改进，它在生物医学领域的发展将越来越广泛。

（生物通：王英）

生物通推荐原文摘要：
Biomechanical stress in coronary atherosclerosis: emerging insights from computational modelling
Abstract: Coronary plaque rupture is the most common cause of vessel thrombosis and acute coronary syndrome. The accurate early detection of plaques prone to rupture may allow prospective, preventative treatment; however, current diagnostic methods remain inadequate to detect these lesions. Established imaging features indicating vulnerability do not confer adequate specificity for symptomatic rupture. Similarly, even though experimental and computational studies have underscored the importance of endothelial shear stress in progressive atherosclerosis, the ability of shear stress to predict plaque progression remains incremental. This review examines recent advances in image-based computational modelling that have elucidated possible mechanisms of plaque progression and rupture, and potentially novel features of plaques most prone to symptomatic rupture. With further study and clinical validation, these markers and techniques may improve the specificity of future culprit plaque detection.