基于高通量筛选与机器学习的生物陶瓷骨诱导性最优结构参数研究

本研究针对骨修复材料中骨诱导性关键结构参数不明确的问题，通过3D打印钙磷酸盐（CaP）陶瓷支架构建24种孔隙结构，结合高通量筛选和机器学习技术，系统研究了支架结构与骨诱导活性的非线性关系。研究发现比表面积（SSA，10.49-10.69 mm2·mm-3）和渗透率（3.74×10-9 m2）是影响骨再生的核心参数，孔隙几何形状影响微弱，最佳孔隙率为65%-70%。该研究为骨诱导支架设计提供了数据驱动的参数基准。

　　

骨骼虽具有惊人的自愈能力，但当缺损超过临界尺寸时，修复过程就会受阻。尽管多孔支架作为骨组织工程的重要载体已被广泛研究，但关于其骨诱导性能与结构参数的定量关系始终是未解之谜。传统研究多聚焦于单一结构参数的孤立分析，而忽略了孔隙率、比表面积、渗透率等多因素的协同作用。更棘手的是，不同实验室采用的评价体系各异，导致研究结果难以横向比较。这种认知空白严重制约了高性能骨修复材料的研发进程。

四川大学的研究团队在《Biomaterials》发表的研究中，创新性地将数字光处理（DLP）3D打印技术、高通量筛选平台与机器学习算法相结合，系统解析了钙磷酸盐（CaP）生物陶瓷支架的结构-活性关系。研究团队设计了包含三角形、菱形、正方形等多孔结构的24种CaP芯片/圆柱支架，通过体外BMSCs共培养和体内肌肉植入实验，结合XGBoost机器学习模型，首次建立了骨诱导性能与结构参数的定量关系模型。

关键技术包括：1）采用DLP 3D打印制备24种孔隙结构的集成式CaP陶瓷支架；2）通过微CT和图像分析量化比表面积（SSA）、孔隙率等参数；3）建立包含体外基因表达和体内新骨形成的高通量评价体系；4）应用XGBoost机器学习算法解析非线性关系。

【Design of high-throughput screening】章节显示，研究团队创新设计了平面排列的CaP芯片和立体组装的CaP圆柱支架两种集成式平台，每种包含三角形、菱形等4类孔隙几何，每类设置50%-75%的6级孔隙率梯度。这种非相邻排列方式有效避免了实验干扰。

【Characterizations of 3D-printed ceramics】部分通过微CT和SEM证实，所有打印结构均保持完整几何形貌，XRD显示主要成分为β-磷酸三钙（β-TCP）和羟基磷灰石（HA），符合ISO 23317生物活性标准。孔隙参数测量显示实际孔隙率与设计值偏差小于5%，验证了打印精度。

核心发现体现在：1）孔隙几何形状对ALP、OCN等成骨基因表达无显著影响；2）比表面积（SSA）与渗透率呈强非线性关联，当SSA为10.49-10.69 mm²·mm^-3、渗透率达3.74×10^-9 m²时，支架表现出最佳骨诱导性；3）对应孔隙率区间为65%-70%，该参数窗口可同时优化营养传输和细胞附着。

【Discussion】部分深入阐释了结构参数的协同机制：较高SSA提供更多细胞附着位点，而适度渗透率确保营养输送与代谢废物清除的平衡。机器学习模型揭示，当SSA超过11 mm²·mm^-3时，尽管细胞附着增加，但渗透率下降反而抑制骨诱导效应，这种非线性关系是传统线性分析难以捕捉的。

该研究的突破性在于：1）建立了首个基于高通量数据的骨诱导结构参数基准；2）开发了集成式筛选平台，将动物实验数量减少80%；3）揭示了SSA与渗透率的"黄金比例"效应。这些发现为个性化骨支架设计提供了量化标准，其"高通量实验+AI分析"的研究范式对组织工程材料开发具有普适指导意义。研究团队特别指出，该方法可扩展至其他生物活性离子的结构优化研究，为下一代智能骨修复材料的研发开辟了新途径。