AI助力优化生物3D打印墨水调配
三维生物打印（3DBP）是一项新兴的生物制造技术，其应用领域涵盖生命科学、组织工程、药物递送、食品生物打印及太空应用等多个方向。该技术主要基于工艺原理分为两大类：喷头物理沉积（包括挤出式和喷墨式）和光学成型（如激光辅助、光固化及双光子聚合）。其中挤出式生物打印因其技术成熟度、文献研究深度及商业化程度而占据主导地位。适用于生物制造的合成材料、天然材料或其复合物，必须在可打印性与细胞相容性之间保持精妙平衡。这类被称为生物墨水（bioinks）的材料因其近乎无限的可调配性，已成为该领域的核心研究方向。尽管当前已有大量研究致力于工艺建模优化与新条件探索，但提升工艺效率仍是亟待突破的关键瓶颈。实验数据虽是改进模型的核心基础，但在预算与时间的双重约束下，系统探究各类材料配方、工艺参数、设备配置等多元条件仍存在现实困难。
有鉴于此，来自意大利米兰理工大学的B M Colosimo团队通过原位生物打印监测技术，开发了一套基于迁移学习（TL）的资源高效型生物打印建模方法，旨在实现既有知识体系与新实验条件的有机融合。迁移学习作为一种跨相似领域知识迁移的机器学习策略，被应用于挤出式生物打印的可打印性响应建模案例中。相关研究成果以“Leveraging transfer learning for efficient bioprinting”为题于近期发表在《Biofabrication》上。
本文要点：
本研究提出了一种专为生物打印过程资源高效建模设计的迁移学习框架。虽然取得的成果尚属初步，但解决了文献中提出的关键挑战，特别是在数据可用性有限的场景下改进工艺建模、优化能力及探索新条件等方面。目前生物打印领域主要数据障碍可归纳如下：
（1）数据规模：模型训练（尤其是需要海量数据的深度学习模型）必须通过密集的实验活动或程序来收集数据。这会导致严重的材料浪费，无论是用于训练预测模型还是生物打印中常见的试错方法。
（2）数据成本：实验需要高昂费用和大量时间，特别是涉及生物细胞负载材料、小众技术及极端打印条件时。
（3）数据质量与可用性：文献数据整合面临两大阻碍——数据稀缺性（仅不到30%的实验论文提供数据）和不一致性（数据集来自不同生物打印机、工艺、平台和操作协议）。
文章来源：https://iopscience.iop.org/article/10.1088/1758-5090/ade62f
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