《Next Materials》：Machine learning approaches for optimizing bioprinting processes: A comprehensive review
生物打印已作为一种变革性技术出现，用于制造复杂的生物结构，在组织工程、再生医学和药物递送中具有应用。然而，生物打印过程涉及高度非线性、多尺度和相互依赖的参数，使得传统的试错优化效率低下且成本高昂。近年来，机器学习（ML）作为数据驱动优化工具，在生物打印工作流程的不同阶段引起了广泛关注。本综述全面概述了用于优化生物墨水配方、流变行为、打印参数、结构保真度、细胞活力以及打印后组织成熟的机器学习方法。讨论了各种监督式、无监督式、深度学习和强化学习技术，以及它们的输入数据类型、预测目标和性能优势。对当前挑战，包括有限数据集、缺乏标准化和模型可解释性，进行了批判性分析。最后，新兴趋势如物理信息机器学习（physics-informed machine learning）、闭环生物打印系统（closed-loop bioprinting systems）和数字孪生（digital twins）被研究人员强调为朝向完全自主和临床可转化的生物打印平台的有前景方向。
引言：生物打印已迅速发展为组织工程和再生医学中的变革性制造技术，通过多材料生物打印、体积生物打印、原位生物打印和四维（4D）生物打印等策略，实现了仿生组织和器官的制造。这些技术依赖于精确的空间沉积生物材料、活细胞和生物活性因子，但面临高度非线性、多尺度和相互依赖的参数挑战。传统试错优化方法耗时、资源密集且难以复现。机器学习（Machine Learning, ML）的出现为数据驱动优化提供了强大工具，能够学习输入变量与输出响应之间的隐藏关系，无需显式物理模型。本综述旨在全面评估ML辅助生物打印的现状，并回答研究问题：ML方法如何应用于生物打印工作流程？现有模型如何连接虚拟优化与物理打印？需要什么ML策略以实现自适应和自主生物打印？
现有综述与研究空白：现有综述多关注生物打印技术、生物墨水开发或添加剂制造优化，但缺乏对ML在整个工作流程中作用的整体分析。最近在强化学习（Reinforcement Learning, RL）、物理信息机器学习（Physics-informed ML）、计算机视觉过程监测和数字孪生（Digital Twins）方面的发展，已超出了预测建模范畴，但通常被独立讨论。因此，需要一种工作流程导向的综合分析，以批判性审视ML在生物墨水设计、流变表征、打印参数优化、结构保真度评估、生物学结果预测和打印后组织成熟中的支持作用。
综述范围：本综述综合了生物打印、ML、生物制造、组织工程和智能制造领域的基础与当代文献。重点研究数据驱动优化，包括生物墨水配方、流变行为、过程参数选择、打印质量评估、生物学性能预测和自主过程控制。研究旨在评估ML辅助生物打印的现状，并解决先前研究中的限制。
生物打印工作流程与优化挑战：生物打印过程由一系列相互连接的阶段组成，每个阶段决定最终构建体的结构、力学和生物学性能。与常规添加剂制造不同，生物打印必须同时满足可打印性、力学稳定性以及细胞活力、增殖和功能成熟等生物学要求。理解工作流程和相关优化挑战对ML技术的实际应用至关重要。
生物墨水制备与配方：生物墨水配方是工作流程中关键的第一步。生物墨水通常由天然或合成聚合物、活细胞和生物活性分子组成。最优生物墨水必须具有合适的流变性能以实现挤出或液滴形成，同时保持高细胞活力并支持打印后生物学功能。配方空间巨大，涉及聚合物类型、分子量、浓度、交联机制、细胞密度和温度等变量，传统实验方法探索成本高昂。ML能够建模这些复杂、非线性、特定模态的相互作用，实现高效优化。
可打印性与流变约束：生物墨水配方后，需评估其可打印性，包括粘度、屈服应力、剪切稀化行为和粘弹性等流变性能。传统评估依赖经验测试和流变测量，但无法直接转化为动态打印性能。可打印性标准缺乏通用性，导致不同实验室和打印平台间复现性差。ML模型可捕捉流变参数与打印结果之间的非线性关系，但不同生物打印模态（挤出式、喷射式、光聚合式）对生物墨水的要求不同，模型需针对特定模态开发。
打印参数选择与过程控制：选择适当的打印参数（如喷嘴直径、挤出压力、打印速度、层高、温度、交联条件）是另一关键阶段。这些参数相互依赖，手动优化劳动密集且缺乏可转移性。大多数生物打印系统以开环方式运行，缺乏实时反馈或自适应控制，易受过程漂移影响。ML可通过监督学习、贝叶斯优化和强化学习等方法实现参数-结果映射、高效搜索和自适应控制。
结构保真度与打印质量评估：结构保真度指打印构建体再现设计几何的能力。常见缺陷包括纤维塌陷、纤维宽度不规则、层错位和孔隙变形。传统质量评估依赖于打印后视觉检查，主观且不适合实时监测。ML，特别是卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNN），可自动检测缺陷、量化纤维宽度和评估层对齐，实现客观、可扩展的质量评估。
细胞活力与生物学性能：在打印过程中和打印后保持细胞活力是成功组织制造的基本要求。细胞经历机械应力、交联剂暴露和环境变化，长期结果如增殖、分化和细胞外基质沉积依赖于生物墨水特性、构建体结构和培养条件。预测生物学结果因生物系统的固有变异性和功能指标的延迟显现而极具挑战。ML模型可预测细胞活力，并关联打印参数与长期细胞行为，支持多目标优化。
打印后成熟与功能整合：打印后构建体通常经历成熟阶段，涉及生物反应器或培养系统中的培养。养分供应、机械刺激、氧气浓度和生化信号等因素决定最终组织功能。优化这些条件增加了复杂性，且缺乏将打印参数与成熟结果联系起来的集成框架。ML可通过建模培养条件与功能组织结果之间的关系，辅助优化打印后成熟。
生物打印中使用的机器学习技术：ML涵盖多种算法，可根据数据、预测目标和控制需求进行分类。
监督学习方法：监督学习是生物打印中最常用的ML类别。人工神经网络（Artificial Neural Networks, ANN）可近似复杂非线性关系，用于预测流变性能、挤出压力和纤维直径。支持向量回归（Support Vector Regression, SVR）和随机森林（Random Forest, RF）等集成方法在有限数据集下表现良好，并提供特征重要性分析。这些模型支持逆设计，但依赖训练数据，泛化能力有限。
无监督学习技术：无监督学习方法分析未标记数据以发现模式。聚类算法（如k-means）可基于流变或组成相似性对生物墨水分组，指导后续建模。主成分分析（Principal Component Analysis, PCA）用于降维和可视化高维数据。
深度学习方法：深度学习，特别是CNN，在基于图像的质量评估中表现出色。CNN可自动检测缺陷、量化纤维宽度和评估层对齐。U-Net等编码器-解码器架构用于像素级分割。但需要大量标注数据和计算资源。
强化学习与自适应控制：强化学习（RL）通过与环境交互学习最优动作，适用于闭环生物打印系统。RL可在打印过程中根据传感器反馈动态调整参数，实现自主优化。但大多处于概念验证阶段，受限于实验成本、奖励函数设计和安全探索。
贝叶斯优化与代理建模：贝叶斯优化通过构建概率代理模型（如高斯过程回归）高效探索参数空间，适用于昂贵实验。它明确处理不确定性，指导探索最具信息量的实验，已应用于多目标优化（如打印保真度与细胞活力）。
混合与物理信息机器学习模型：混合模型将物理知识（如流体力学、流变约束）整合到学习过程中，提高泛化能力和可解释性。尽管仍处于早期阶段，但为鲁棒、可迁移模型提供了途径。
机器学习范式在生物打印中的关键比较：没有单一ML范式在所有情况下都最优。监督学习在标记数据可用时占主导，但性能在跨材料或打印机时下降。深度学习在图像评估中表现强，但数据需求大。贝叶斯优化在昂贵实验中小样本有效，但高维空间扩展困难。RL在自适应控制中具潜力，但实际部署受限于实验验证。物理信息模型有望结合数据与物理知识，但需进一步验证。未来进展可能来自集成预测建模、计算机视觉、优化、传感和物理知识的框架。
基于机器学习的生物墨水设计优化：ML在生物墨水设计中的应用包括预测建模、多目标优化和分类。
监督学习用于生物墨水性质预测：ANN、SVR和集成方法可根据组成和加工输入预测粘度、屈服应力、可打印性指数和细胞活力。训练后的模型可快速筛选候选配方，减少物理实验。逆设计策略允许指定目标性质并识别配方参数，但模型泛化受限于训练数据。
生物墨水性能的多目标优化：生物墨水设计涉及多目标优化，如可打印性与细胞活力之间的权衡。贝叶斯优化和遗传算法结合ML代理模型，可识别帕累托最优解，适用于特定应用的生物墨水开发。
生物墨水可打印性的分类与筛选：分类模型（如RF、SVM）可根据流变或配方特征将可打印性分类为可打印或不可打印，限定配方空间，减少实验工作量。
流变数据与机器学习模型的整合：ML模型可整合动态流变数据（如剪切率依赖性粘度、粘弹性模量）以改进可打印性预测。通过捕捉流变数据集中的复杂模式，克服简化描述符的局限性，并支持跨打印平台的可迁移性。
新兴趋势：物理信息与混合模型：物理信息ML将已知物理原理（如流体力学、聚合物网络理论）整合到学习过程中，约束预测至物理合理范围，提高鲁棒性和可解释性。但当前研究仍依赖小规模、异质数据集，缺乏标准化基准。
机器学习用于可打印性与流变预测：可打印性由流变特性决定，ML通过非线性代理建模连接流变与打印性能。
机器学习作为流变行为的非线性代理：ML可将流变表征从描述性测量工具转变为打印性能的预测代理。监督回归和集成方法输入聚合物浓度、分子量、交联密度等，输出粘度-剪切率曲线、屈服应力和粘弹性模量。这些预测可整合打印设置，快速筛选候选生物墨水，减少实验流变测试，并识别敏感配方参数。
可打印性预测与分类：ML直接映射配方和流变输入到可打印性指标（如纤维连续性、尺寸精度）。回归方法定量预测纤维直径或扩散比，分类模型将生物墨水分类为可打印或不可打印。RF和梯度提升分类器因鲁棒性和特征重要性分析而有效。
连接流变学与打印性能：ML可整合流变测量与打印机特定参数（如喷嘴直径、挤出压力、打印速度），实现更准确预测。这种耦合材料-过程映射提高了跨打印机可迁移性，但不同研究使用不同可打印性指标，缺乏标准化，限制模型比较和复现性。
时间依赖与动态建模：生物墨水常表现出触变性和粘弹性恢复等时间依赖行为。ML，特别是循环神经网络（Recurrent Neural Networks, RNN），可建模这些动态效应，捕捉瞬态打印现象，如开始-停止挤出行为和层间相互作用。但时间分辨数据集有限，此领域仍相对未充分探索。
使用机器学习优化打印参数：打印参数优化直接影响打印保真度、力学完整性和细胞活力。
监督学习用于参数-结果映射：ANN和集成方法可建立挤出压力、打印速度、喷嘴直径等输入与纤维直径、尺寸精度、细胞活力等输出之间的关系。训练后的模型支持逆设计，但通常仅在高度控制的实验条件下有效，缺乏跨平台验证。
贝叶斯优化用于高效参数搜索：贝叶斯优化通过概率代理模型高效探索参数空间，适用于多目标优化（如形状保真度与细胞活力）。它明确考虑不确定性，减少实验成本，但高维设计空间下性能可能下降，且平衡竞争目标仍是挑战。
强化学习用于自适应与实时控制：RL代理与生物打印系统交互，学习基于反馈信号的参数调整策略。无需标记数据集，可适应打印过程中变化的条件，适用于闭环系统。但大多处于概念验证阶段，受限于实验探索成本、奖励函数定义和实时反馈可用性。
与现场监测与反馈的整合：ML结合现场监测（如相机成像、力传感器）可实时检测偏差并调整参数。已有限实验证明可监测纤维宽度或沉积对齐并实时纠正，但全面闭环控制仍处于早期概念验证阶段。
计算机视觉与深度学习用于打印质量评估：打印质量评估对确保结构保真度和可重复性至关重要。
图像采集与数据源：图像数据来自集成相机、光学显微镜和延时记录。预处理步骤如图像归一化和降噪通常应用，但深度学习模型日益减少手动预处理需求。
深度学习模型用于打印质量评估：CNN可提取层次特征，用于检测和分类打印缺陷（如纤维不连续、扩散、孔隙变形、层错位）。U-Net等编码器-解码器架构实现像素级分割，精确测量几何特征。模型性能通过准确率、精确率、召回率、F1分数、IoU和Dice系数等评估。
实时监测与闭环控制：计算机视觉的实时监测应用包括连续分析图像数据，检测偏差并触发修正动作，如调整挤出压力或速度。这些概念验证系统表明早期检测和修正可减少缺陷传播，但性能仍平台特定，未广泛验证于不同生物墨水、细胞类型和成像条件。
迁移学习与数据效率：标注图像数据集有限，迁移学习通过微调预训练模型实现高效学习。数据增强技术如旋转、缩放和噪声注入也用于提高鲁棒性。但缺乏公开基准数据集和标准化评估协议，限制模型比较和复现性。
机器学习用于细胞活力、分化与组织成熟：生物打印的最终成功取决于构建体的生物学性能。
生物打印过程中细胞活力预测：ML模型（如ANN、SVR、集成模型）可预测细胞活力作为生物墨水组成和打印参数的函数，捕捉剪切应力、挤出压力、聚合物浓度与细胞存活率之间的非线性关系。但细胞活力响应高度依赖细胞类型和实验方案，模型泛化需额外验证。
连接打印参数与长期细胞行为：长期细胞行为（增殖、分化、细胞外基质沉积）与初始打印条件相关。ML回归和分类模型可相关打印参数与长期细胞响应，预测趋势。但预测长期生物学结果比即时响应更具挑战性，受多种生物学和环境因素影响。
机器学习在干细胞分化与谱系控制中的应用：干细胞生物打印涉及复杂机械和生化信号。ML模型可整合生物墨水特性、打印参数和培养条件，预测谱系特异性分化结果，支持多目标优化以实现高细胞活力和受控分化。
多模态数据整合用于生物学结果预测：ML可整合数值过程参数、流变测量、成像数据和生化分析等异质数据。深度学习模型融合图像特征与定量数据，提高预测精度。但需小心协调数据质量、时间分辨率和实验方案，避免引入系统偏差。
机器学习辅助的打印后成熟优化：ML可建模培养条件与功能组织结果之间的关系，指导生物反应器设置和刺激方案选择。整合打印和成熟优化于统一ML框架前景广阔，但实验研究仍相对有限，需要更多纵向数据集和标准化评价协议。
数据来源、挑战与限制：ML有效性取决于数据可用性、质量和一致性。
数据可用性与标准化：数据来源包括生物墨水配方、流变测量、打印参数日志、图像和生物学指标。但数据集通常规模小、异质且缺乏标准化，有助于ML模型训练。不利结果很少报告，导致数据偏差。缺乏社区范围的数据标准，阻碍数据集聚合。
数据集大小限制与数据稀缺：高质量标注数据稀缺是主要限制。生物打印实验耗时、资源密集，数据饥饿模型（如深度神经网络）易过拟合。迁移学习、数据增强和贝叶斯建模可部分缓解，但数据稀缺仍是根本瓶颈。
缺乏标准化与可重复性：实验协议和报告实践缺乏标准化，导致数据不一致，难以整合和比较。打印机硬件、软件和校准差异限制模型可迁移性。需要基准数据集和标准化评估指标。
模型可解释性与可信度：许多ML模型作为黑箱运行，缺乏可解释性。可解释模型（如决策树、特征重要性分析）可能牺牲预测性能。开发平衡准确性和透明度的可解释ML技术对建立信任至关重要。
模型的泛化与可迁移性：ML模型通常难以泛化到训练域外。混合和物理信息ML方法可提高泛化，但处于早期阶段。当前文献中缺乏外部验证，多数模型仅在同一实验环境下评估。
伦理与实践考虑：ML依赖增加带来数据所有权、知识产权和复现性等伦理问题。透明数据共享和开放获取存储库可加速进展，但需平衡专有和隐私问题。对于自主和闭环系统，模型透明度、可追溯性和决策问责性的监管考虑对临床转化日益重要。实际整合ML需要用户友好软件界面和与现有硬件的无缝集成。
未来展望与新兴趋势：ML辅助生物打印的未来在于数据基础设施、自适应控制、多尺度建模和监管整合的融合。
物理信息与混合机器学习模型：物理信息模型将流体力学、流变学等物理原理嵌入学习框架，提高准确性和可解释性，减少数据需求，增强泛化能力。在生物打印中，可统一材料行为、过程动力学和生物学响应于单一模型。
闭环与自主生物打印系统：ML、计算机视觉和先进传感的融合推动闭环和自主系统。实时反馈从成像或传感器数据动态调整参数，RL和自适应控制算法有望实现自主决策。但完整自主平台仍处于概念验证或未来展望阶段。
生物打印的数字孪生：数字孪生原则上允许虚拟模型与物理实体连续同步，但在生物打印中，大多数应用仍概念性、基于仿真或限于单个过程组件，连续双向数据交换和实时模型更新尚未实验建立。
多模态与多尺度数据整合：未来ML模型将整合流变测量、成像、力学测试和生物学分析等异质数据。多尺度建模连接微观细胞行为与宏观构建体特性，ML为跨尺度建模提供灵活框架。
标准化、数据共享与协作平台：长期成功取决于标准化实验协议、数据格式和基准实践。开放获取数据库和协作平台可促进数据共享和模型验证。社区驱动的可打印性指标、流变测试协议和生物学分析开发对提高数据质量和模型泛化至关重要。
转化与监管考虑：随着生物打印走向临床和工业，ML模型必须满足可靠性、透明度和监管合规性要求。可解释AI技术和验证框架对建立信心至关重要。研究人员、临床医生、行业利益相关者和监管机构之间的合作对于制定安全、伦理使用指南是必要的。
结论：ML已成为解决生物打印固有复杂性的强大工具。通过监督学习、深度学习、贝叶斯优化和RL等技术，ML在生物墨水配方、流变表征、打印参数优化、结构保真度评估和生物学结果预测中取得了显著进展。然而，有限数据集、异质实验协议、缺乏外部验证、模型可解释性不足和跨系统可迁移性差等障碍仍限制广泛采用。未来进展将依赖于计算机视觉、RL、物理信息ML、多模态数据整合和数字孪生框架的融合，以及标准化、数据共享和监管验证的加强。ML正从支持性分析工具演变为下一代生物打印的核心使能技术。
