Science:硅胶3D打印大脑血管,可用于改善神经外科手术

3D打印前沿
2023
03/28
11:16
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来源:生物世界

许多神经外科医生在进入手术室之前都会根据他们对病人大脑的了解来练习每一项手术。但目前神经外科医生用于训练的大脑模型并不能很好地模拟大脑中真正的血管,这些模型无法提供真实的触觉反馈,缺乏微小但重要的结构细节,而且通常不包含决定每次手术如何进行的整体解剖组分。

在手术前对患者的大脑进行逼真且个性化的模拟,可以减少医生在真实手术过程中的错误。

3D打印技术可以制造出具有外科医生所需的柔软手感和结构精度的复制品。3D打印过程中,打印设备铺设一层又一层熔化的塑料,这些塑料固化后形成一个自我支撑的结构。然而,许多柔性材料不能像3D打印机通常使用的塑料丝那样融化和重新固化。用户只能使用硅基软材料一次性打印——打印时材料必须处于液态,在打印后不可逆固化。

如何使用液体材料打印一个复杂的3D形状,而且最终保持结构的精确性,不会出现一些坑坑洼洼的变形呢?

2023年3月23日,佛罗里达大学的研究人员在 Science 期刊发表了题为:A silicone-based support material eliminates interfacial instabilities in 3D silicone printing 的研究论文。

该研究开发了一种新型硅胶3D打印技术——超低界面张力增材制造(Additive Manufacturing at Ultralow Interfacial Tension,AMULIT),可以用几种市售硅胶配方制成精确、准确、坚固和功能性的结构。为了达到这一性能水平,研究团队开发了一种由硅油乳液制成的支撑材料。这种材料对硅基墨水的界面张力可以忽略不计,消除了经常导致硅胶3D打印失败的界面张力。

这种方法具有通用性,可使用已有的硅胶配方打印复杂的结构和特征,分辨率高达8微米。使用这种新技术,研究团队3D打印了高分辨率的患者大脑血管的精确模型,以及功能性心脏瓣膜模型。

研究团队表示,这种硅胶3D打印的高分辨率患者大脑血管模型,能够帮助神经外科医生在手术前进行更真实的模拟训练,从而改善治疗效果。
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在这项最新研究中,研究团队对已经广泛使用的嵌入式3D打印技术进行了改进,使用这种技术,打印“墨水”被沉积到第二个支撑材料的浴槽中,该材料被设计成在打印喷嘴周围流动,并在喷嘴离开后将“墨水”困在原地。这使得用户可以通过将液体困在三维空间中,直到打印结构固化,从而用液体创建复杂的3D形状。

嵌入式3D打印已经有效地构建了各种软材料,如水凝胶、微粒甚至活细胞。然而,用硅胶打印仍然具有挑战性。液态硅是油基的,而大多数支撑材料是水基的。油和水之间具有很高的界面张力,这也是为什么油滴在水中呈圆形,而不会平铺开。这种界面张力也会导致3D打印的硅胶结构变形,即使在支撑介质中也是如此。

更糟糕的是,这种界面张力驱使小直径的硅胶在打印时破裂成液滴。之前已有大量研究制造无需支撑就可以打印的硅胶材料,但这些硅胶材料的柔软程度和弹性在打印中被严重限制。

在这项研究中,研究团队决定通过开发一种由硅油(Silicone Oil,在室温下保持液体状态的线型聚硅氧烷产品)制成的支撑材料来解决界面张力的问题。大多数硅胶墨水在化学上与硅胶支撑材料相似,因此极大地降低了界面张力,但也有足够的差异,可以在3D打印时放在一起保持分离。研究团队创造了许多候选支撑材料,但发现最好的方法是制造硅油和水的致密乳液,它是由连续的硅油中填充的微水滴制成,研究团队讲这种方法称为——超低界面张力增材制造(Additive Manufacturing at Ultralow Interfacial Tension,AMULIT)。

使用AMULIT支持介质,能够以高分辨率打印现成的硅胶,创建直径小至8微米的微小结构特征,而且打印的结构与传统的模制结构一样具有弹性和耐用性。这些功能使我们能够基于3D扫描数据来3D打印患者大脑血管的精确模型,还能基于解剖学数据3D打印一个功能性心脏瓣膜模型。

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AMULIT技术打印脑动脉瘤模型(上图)和心脏主动脉瓣模型(下图)

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AMULIT技术在支撑材料中打印肺支气管模型

在3D打印中,高质量的硅胶打印是最不可行和最受限制的领域之一。然而,硅基元件是许多先进技术和日常消费产品的重要组成部分,从炊具和玩具等日常消费品,到电子、航空航天和医疗保健行业等先进技术。有机硅产品通常是通过将液态有机硅浇注或注射到模具中,并在凝固后去除铸件来制造的。制造高精度模具的成本和难度,导致产品只有几个预定的尺寸,形状和设计。从模具中去除精密的硅胶结构而不损坏也是一个障碍,在制造高度复杂结构时,会增加制造的缺陷。

这项最新研究有望克服这些挑战,让先进的硅胶基技术在医疗卫生领域的发展应用成为可能,例如打印用于治疗的个性化植入物,以及为患者定植生理结构模型。

论文链接:
https://www.science.org/doi/10.1126/science.ade4441



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