: 使用计算模型增强基于明胶/硅氧烷的细胞支架3D打印

《Polymers》：Correction: Valenzuela-Reyes et al. Enhancing 3D Printing of Gelatin/Siloxane-Based Cellular Scaffolds Using a Computational Model. Polymers 2025, 17, 1838

　　

近年来，基于挤出的3D打印已被探索用于制造水凝胶基结构。本研究通过结合流变表征、SolidWorks中基于有限元方法的流动模拟以及打印网格的基于图像的分析，评估了明胶/硅氧烷杂化材料在设定挤出条件下的可打印性。流变测试揭示了约50 Pa剪切应力下的工作区域，最大粘度为3 × 10⁵ Pa·s，最小粘度为0.089 Pa·s，剪切率为15 s^?1。使用27G喷嘴、180 kPa压力、32 °C温度和30 mm/s速度的初始打印条件产生了与CAD目标相似度为54.5%的网格图像。随后，使用有限元方法引导的参数集和在显微镜图像上训练的二元卷积神经网络作为互补筛选工具，以在测试条件下比较打印的网格。使用25G喷嘴、170 kPa压力、32 °C温度和25 mm/s速度获得的打印件达到了92.35%的图像衍生相似度（与CAD目标相比），而在评估的网格图像中观察到的最高相似度为94.13%。这些结果支持将所提出的工作流程作为该明胶/硅氧烷系统中平面可打印性和CAD相似度的比较筛选策略。然而，此处报告的相似度值源自基于2D图像的指标，不应被解释为完全3D保真度、通用工艺优化、材料优越性或生物学性能的直接证据。

在基于挤出的3D打印中，生物墨水用于制造水凝胶结构。混合生物墨水结合多种生物材料以提供互补的力学、结构和生物学特性。明胶/硅氧烷杂化材料结合了天然和合成成分，明胶具有生物相容性，而硅氧烷可增强结构稳定性。然而，该系统的挤出打印在成分、温度、挤出速度和压力等参数交互方面存在挑战，这些参数会影响成丝、尺寸一致性和层间粘附。因此，计算模型（如有限元方法）被用于支持分析挤出行为。为提供在该明胶/硅氧烷系统中比较可打印性和CAD相似度的评估方法，Valenzuela-Reyes等人开展了一项结合流变学表征、FEM流动模拟和基于图像的机器学习分类器的研究，研究成果发表在《Polymers》上。研究得出计算辅助工作流可作为比较筛选策略的结论，但指出基于2D图像的相似度不应被解释为完全3D保真度或生物学性能的直接证据。这对评估挤出条件具有重要的比较意义。

研究人员主要使用了以下几种关键技术方法：首先，通过流变仪对明胶/硅氧烷杂化材料进行流变学和力学表征，并在打印机工作参数下进行压缩测试和傅里叶变换红外光谱分析；其次，在SolidWorks软件中建立基于有限元方法的体积流动模拟，以评估材料的热机械响应；同时，使用光学显微镜捕获打印网格图像，构建并训练了一个二元卷积神经网络分类器模型，用于图像分类和相似度比较；最后，采用软件进行全析因实验设计，结合响应面分析来比较实验估计、FEM模拟和机器学习模型的结果。

明胶/硅氧烷墨水合成与表征：通过流变学和力学测试研究发现，材料表现出剪切变稀行为，最大粘度3 × 10⁵ Pa·s出现在5 Pa，最小粘度0.089 Pa·s出现在50 Pa。打印前后的机械压缩抗力分别为180 kPa和183 kPa，变形程度稳定。

3D打印过程的有限元方法模拟：通过SolidWorks模拟研究得出，FEM引导的参数集为171 kPa压力、31 °C温度和0.026 m/s挤出速度，动态粘度平均为2.88 Pa·s，估算的细丝直径0.253 mm与喷嘴直径0.250 mm密切匹配，支持其作为筛选工具。

使用机器学习模型估算打印参数：通过训练卷积神经网络分类器得出，分类器的整体AUC值为0.97，能区分图像相似度类别。分类器选出的最高图像衍生相似度为94.133%（通过结构相似性计算），细丝直径为0.252 mm，表明该模型可作为比较打印条件的补充筛选工具。

比较3D打印测试：通过实验矩阵制造850个网格并进行测量比较，得出打印网格的2D相似度从0%到97%不等，平均为54.5%，证明了不同方法在参数估计上的比较评估。

响应面设计：通过响应面分析得出，在27G喷嘴、25 mm/s速度和170 kPa压力下可获得预期直径小于1 mm的细丝；而约180 kPa压力、15 mm/s速度和25–27G喷嘴条件下，具有较高的SSIM值，即与CAD设计的平面相似度较高。

实验估计、FEM模拟与机器学习模型之间的统计比较：通过统计学比较得出，实验设置下网格平均相似度为54.5%，FEM设置下达到92.35%的相似度和0.253 mm直径，机器学习图像筛选得出平均0.252 mm直径和最高94.13%相似度。Pearson相关性分析显示手动2D相似度计算与CNN分类器学习到的相似度类别呈正相关（0.841），细丝直径与CAD相似度呈负相关（?0.316），支持FEM和基于图像的机器学习作为互补筛选工具。

在讨论部分，研究人员总结指出，明胶/硅氧烷杂化材料在挤出过程中表现出适合的剪切变稀行为，而FTIR分析显示硅醇氧化和明胶-硅氧烷相互作用导致了结构稳定性。FEM模拟估计了材料流动，而基于图像的CNN分析则确定了与CAD设计相似度较高的网格图像。结合FEM和机器学习可作为考虑墨水理化性质和最终结构的互补筛选策略，且不应被解释为具有完全3D保真度或生物学优越性。

在研究结论部分，原文翻译浓缩如下：本研究支持使用计算辅助工作流来评估明胶/硅氧烷杂化材料在测试条件下的挤出打印条件。流变表征、基于FEM的流动模拟和基于图像的分析为比较打印网格的细丝直径和2D CAD相似度提供了实用框架。在此数据集中，FEM引导的参数集与比初始实验设置更接近标称喷嘴尺寸的细丝直径相关，而基于图像的机器学习分析对于识别与CAD目标具有更高平面相似度的打印网格非常有用。分散的硅氧烷颗粒的氧化影响了明胶/硅氧烷杂化材料的热机械和流变行为，进而影响其挤出响应和打印网格形成。使用析因DoE、FEM模拟和基于机器学习的图像分析的统计比较表明，计算辅助方法可以支持对打印条件的比较筛选。然而，所报告的相似度值源自基于2D图像的指标，不应被解释为完全3D保真度、通用工艺优化、材料优越性或生物学性能的直接证据。因此，这些发现应被解释为该明胶/硅氧烷系统内比较可打印性评估的证据，而不是普遍优化或生物医学功能的证明。在将结论扩展到支架功能或生物医学应用之前，进一步的工作应包括三维几何验证、在应用相关条件下的力学评估以及生物学测试。