基于神经网络的聚乳酸体外温度依赖性降解行为预测模型及其在医用材料可靠性评估中的应用

为准确评估聚乳酸(PLA)在体外条件下的机械性能降解规律，韩国研究人员通过37°C磷酸盐缓冲液(PBS)浸泡实验，结合50-70°C加速降解数据，系统研究了PLA的水解机制。研究发现扩散限制水解(DLH)导致的微裂纹和结晶度(Xc )变化是强度下降的主因，采用Avrami方程建模结晶动力学，并创新性构建人工神经网络(ANN)预测模型，为PLA医用植入物的长期性能评估提供了可靠工具。

　　

随着全球环保意识增强，生物可降解聚合物成为替代传统石油基塑料的研究热点。其中源自玉米等可再生资源的聚乳酸(PLA)因其良好的生物相容性和可降解性，被广泛应用于医疗领域，如骨科植入物和组织工程支架。然而PLA在体内的降解速率与机械性能保持时间直接影响治疗效果——过早降解可能导致植入失效，过慢降解则可能引发炎症反应。更棘手的是，PLA在生理温度(37°C)下的降解实验往往需要数年时间，严重制约了材料研发效率。

韩国国立研究基金会资助的研究团队在《Polymer Degradation and Stability》发表的研究中，创新性地结合加速降解实验与人工智能技术，破解了这一难题。研究采用多尺度分析方法，通过扫描电镜(SEM)观察表面形貌，凝胶渗透色谱(GPC)分析链断裂情况，差示扫描量热法(DSC)测定玻璃化转变温度(T_g
)和结晶度(X_c
)，并在不同温度(37-70°C)下进行拉伸测试。关键突破在于利用Avrami方程建立结晶动力学模型后，进一步开发了人工神经网络(ANN)预测系统，实现了对PLA在宽温度范围内机械性能演变的精准预测。

Specimen manufacturing methods
研究选用NatureWorks公司的4032D型PLA树脂，该材料具有73 MPa的拉伸强度和155-170°C的熔程。通过标准注塑工艺制备测试样品，确保材料性能的一致性。

Morphology analysis
SEM观察揭示了典型的扩散限制水解(DLH)特征：初期形成表面降解层，随后发展为微米级裂纹和凹坑。这种由表及里的侵蚀模式导致材料有效承载截面逐渐减小，是机械性能下降的直接诱因。

Conclusions
研究证实水解引发的链断裂是PLA降解的核心机制，伴随结晶度(X_c
)升高和T_g
降低。通过Avrami模型量化了结晶动力学参数，发现其与拉伸强度损失呈强相关性。所构建的ANN模型在预测不同温度-时间组合下的强度保持率时，显示出优于传统方法的准确性。

这项研究的突破性在于首次建立了涵盖生理温度至加速温度的普适性预测模型。生成的强度衰减等高线图可直接用于医疗植入物的寿命评估，大幅缩短了产品研发周期。特别是ANN模型的成功应用，为生物材料性能预测开辟了新范式，对推动个性化医疗植入物发展具有重要价值。研究团队特别指出，该方法的预测框架可扩展至其他可降解聚合物体系，为整个生物材料领域的可靠性研究提供了新思路。