机器学习赋能可注射高强透钙磷石骨水泥的开发及其能量代谢调控机制研究

为解决骨科微创手术中钙磷酸盐骨水泥（CPCs）机械强度不足、可注射性差及生物活性有限的问题，苏州大学研究人员通过机器学习筛选超塑化剂P(AM-AA)，开发出压缩强度达79.5±4.3 MPa的可注射透钙磷石水泥，突破传统CPCs和聚甲基丙烯酸甲酯（PMMA）性能瓶颈。该材料通过静电斥力改善浆料分散性，并利用柠檬酸盐调控细胞三羧酸（TCA）循环，激活PI3K-AKT/MAPK-ERK通路促进ATP生成与成骨分化。体内实验证实其显著提升骨整合与降解性能，为负载型骨修复材料设计提供新范式。

　　

在骨科微创手术（如椎体成形术）中，钙磷酸盐骨水泥（CPCs）虽比传统聚甲基丙烯酸甲酯（PMMA）更具生物相容性，却长期面临力学强度不足、可注射性差两大瓶颈。传统增效策略如降低液粉比（L/P）或离子掺杂往往牺牲操作性或生物活性，而透钙磷石水泥虽具降解和成骨优势，却缺乏专用超塑化剂。如何突破材料力学性能与生物学功能的协同提升，成为临床转化的关键挑战。

苏州大学研究团队创新性地将机器学习（ML）引入骨水泥开发，通过随机森林（RF）、全连接神经网络（FCNN）等算法筛选超塑化剂。研究发现聚丙烯酰胺-丙烯酸共聚物[P(AM-AA)]可使透钙磷石水泥压缩强度提升至79.5±4.3 MPa（超越PMMA的ISO 5833标准），同时保持83.5%高可注射性。机制研究表明：P(AM-AA)通过增加zeta电位负值（静电斥力）和吸附水化层（透射电镜验证）优化浆料流变性；柠檬酸盐（AIC缓凝剂组分）调控细胞能量代谢，提升ATP产量和NADH/NAD⁺比值，激活成骨关键通路。

结果与讨论
ML模型预测与评估
基于1,440组实验数据构建4种ML模型，RF模型显示P(AM-AA)在提升抗压强度（图2E）和可注射性（图2F）方面最优，FCNN模型均方误差（MSE）最低。非正态数据分布（小提琴图）验证了模型可靠性。

含超塑化剂CPCs的表征
0.14 M AIC+1% P(AM-AA)组在L/P=0.225 ml/g时性能最佳（图3F）。X射线衍射（XRD）证实水化产物为纯透钙磷石（图3B）。超塑化剂在羟基磷灰石水泥中同样显著提升力学性能（附图S19）。

减水机制
总有机碳（TOC）分析表明P(AM-AA)在水泥颗粒表面饱和吸附（图4B），流变学测试显示其降低浆料粘度（图4D）。Rietveld精修证实水化60分钟后透钙磷石相占比达74%（图4F）。

体外性能
透钙磷石组碱性磷酸酶（ALP）和茜素红（ARS）染色强度最高（图5B-D），ATP产量提升2.4倍（图5E）。RNA测序发现溶质载体（SLC）基因（如SLC13a5）上调（图6B），Western blot验证PI3K-AKT和MAPK-ERK通路激活（图6G）。

体内研究
大鼠股骨缺损模型显示：透钙磷石组4周降解率达16%，骨体积分数（BV/TV）和骨小梁厚度（Tb.Th）显著高于PMMA和羟基磷灰石组（图7C-D）。免疫荧光证实其促进Runx2和胶原蛋白I（Col1）表达（图8E-H）。

结论与意义
本研究通过机器学习驱动的材料设计，首次实现透钙磷石水泥力学性能（79.5 MPa）与生物功能的协同突破。P(AM-AA)超塑化剂通过静电稳定机制优化浆料流变特性，而AIC衍生的柠檬酸盐通过三羧酸（TCA）循环调控细胞代谢，激活PI3K-AKT/MAPK-ERK信号轴促进成骨分化。微计算机断层扫描（micro-CT）与组织学证实该材料兼具优异骨整合与降解性能。该成果发表于《Research》，为下一代可注射骨修复材料提供了"力学-代谢"双调控设计范式，推动骨科微创手术材料革新。