ナノマテリアル3Dプリンティングが選ばれ、ネイチャー誌が2024年に注目すべき7つの技術を発表

2024年1月22日、ネイチャー誌は、大断片DNA挿入、人工知能設計タンパク質、脳コンピューターインターフェース、細胞マップ、超高解像度顕微鏡、ナノマテリアル3Dプリント、ディープフェイク検出など、2024年に注目すべき7つの技術を発表しました。

ここでは、Nature が今後 1 年間に重点的に取り上げる 7 つの技術分野を紹介します。

タンパク質設計のためのディープラーニング

20年前、シアトルのワシントン大学のデイビッド・ベイカー氏とその同僚たちは画期的な偉業を成し遂げた。彼らは計算ツールを使用して、まったく新しいタンパク質をゼロから設計したのだ。しかし、それは不活性であり、意味のある生物学的機能を果たしません。今日、de novo タンパク質設計は、オーダーメイドの酵素やその他のタンパク質を生成するための実用的なツールへと成熟しました。「1年半前には不可能だったことが、今は可能だ」と、ベイカー氏のチームと共同でタンパク質ベースのワクチンや薬物送達媒体の設計に取り組んでいるワシントン大学の生化学者ニール・キング氏は語った。

この進歩は、タンパク質配列と構造を結び付けるデータセットがますます大規模化していることに大きく起因しています。しかし、人工知能（AI）の一種であるディープラーニングと呼ばれる高度な手法も重要です。

シーケンスベースの戦略では、チャットボット ChatGPT の原動力となる大規模言語モデル (LLM) を使用します。タンパク質シーケンスをペプチドの「単語」で構成されたドキュメントとして扱うことで、これらのアルゴリズムは現実世界のタンパク質構造の基本的なパターンを識別できます。「彼らは本当に隠れた文法を学習します」と、スペインのバルセロナ分子生物学研究所のタンパク質生化学者、ノエリア・フェルーズは言います。2022 年、彼女のチームは、研究室で安定して折り畳まれた合成タンパク質を生成する ProtGPT2 と呼ばれるアルゴリズムを開発しました。フェルーズが共同開発した別のツール、ZymCTRL は、シーケンスと機能データを使用して、天然に存在する酵素ファミリーのメンバーを設計します。

配列ベースのアプローチは、既存のタンパク質機能を改善して新しいフレームワークを形成できますが、予測可能な方法で特定のターゲットに結合する機能など、構造要素または機能のカスタム設計にはあまり効果的ではありません。この点では「構造ベース」の方法が優れており、2023年にはこのタイプのタンパク質設計アルゴリズムも大きな進歩を遂げました。最も洗練されたアルゴリズムのいくつかは、DALL-E などの画像生成ツールの基礎となる「拡散」モデルを使用します。これらのアルゴリズムは当初、実際の構造の大規模なコレクションからコンピューター生成のノイズを除去するようにトレーニングされました。実際の構造要素をノイズから区別することを学習することで、生物学的に妥当なユーザー定義の構造を形成する能力を獲得しました。

Baker 研究室が開発した RFdiffusion ソフトウェアと、マサチューセッツ州サマービルの Generate Biomedicines 社の Chroma ツールは、この戦略を効果的に活用しています。たとえば、ベイカー氏のグループは RFdiffusion を利用して、関心のあるターゲットと密接なインターフェースを形成する新しいタンパク質を設計し、「表面に完璧にフィットする」設計を実現しています、とベイカー氏は言います。RFdiffusion の最新の「全原子」反復により、設計者は DNA、小分子、さらには金属イオンなどの非タンパク質ターゲットの周囲にタンパク質を計算的に形成できます。その結果得られる汎用性により、酵素、転写調節因子、機能的生体材料などの設計に新たな展望が開かれます。

ディープフェイクの検出

公開されている AI 生成アルゴリズムの普及により、説得力があるが完全に人工的な画像、音声、ビデオを簡単に合成できるようになりました。その結果は混乱を招く可能性があるが、複数の地政学的紛争と米国大統領選挙が近づいているため、メディアを武器にする機会は豊富にある。

ニューヨーク州バッファロー大学のコンピューター科学者、シウェイ・リュウ氏は、イスラエルとハマスの紛争に関連したものなど、AIが生成した「ディープフェイク」画像や音声を数多く見てきたと語った。この危険な猫とネズミのゲームでは、AIユーザーが欺瞞的なコンテンツを作成し、Liu氏と他のメディアフォレンジックの専門家がそれを検出してブロックするために取り組んでいます。

解決策の 1 つは、生成 AI 開発者がモデル出力に隠し信号を埋め込んで、AI 生成コンテンツに透かしを入れることです。他の戦略はコンテンツ自体に焦点を当てています。例えば、加工されたビデオの中には著名人の顔の特徴を別の人物の顔の特徴に置き換えるものもあるが、新しいアルゴリズムは、置き換えられた特徴の境界にあるアーティファクトを識別できるとリュー氏は述べた。人の外耳の独特なひだから顔と頭の不一致が明らかになることもあるし、歯の不規則性から編集された読唇術のビデオが明らかになることもある。そのビデオでは、人の口がデジタル的に操作され、本人が言わなかったことを言っていることがわかる。 AI で生成された写真もまた、難しい課題であり、変化するターゲットです。 2019年、イタリアのナポリ・フェデリコ2世大学のメディアフォレンジック専門家であるルイサ・ヴェルドリヴァ氏は、広く使用されているいくつかのソフトウェアパッケージによって操作された顔を識別するツールであるFaceForensics++の開発に協力しました。ただし、画像フォレンジック手法はオブジェクトおよびソフトウェアに固有であり、一般化は困難です。「万能の検出器を作るのは不可能だ。非常に難しい」と彼女は語った。

実装上の課題もあります。米国国防総省のセマンティックフォレンジック（SemaFor）プログラムはディープフェイク分析に役立つツールボックスを開発しましたが、Natureで報告されているように（Nature 621、676〜679; 2023を参照）、主要なソーシャルメディアサイトでは日常的に使用されていません。この目的のために、劉思偉氏のチームは、さまざまな角度からビデオコンテンツを分析してディープフェイクコンテンツを識別できる集中型の公開アルゴリズムライブラリであるDeepFake-O-Meterを開発しました。これらのリソースは役立つだろうが、AI によって生成された誤情報との戦いは今後何年も続く可能性がある。

大きなDNA挿入

2023年後半、米国と英国の規制当局は、鎌状赤血球症と輸血依存性ベータサラセミアに対する初のCRISPRベースの遺伝子編集療法を承認した。これは、臨床ツールとしてのゲノム編集にとって大きな勝利である。

CRISPR とその派生物は、短いプログラム可能な RNA を使用して、Cas などの DNA 切断酵素を特定のゲノム部位に誘導します。これらは、欠陥のある遺伝子を無効にし、小さな配列の変化を導入するために研究室でよく使用されます。数千ヌクレオチドに及ぶ大きな DNA 配列を正確にプログラム可能に挿入することは困難ですが、新たな解決策により、科学者は欠陥のある遺伝子の重要なセグメントを置き換えたり、完全に機能する遺伝子配列を挿入したりできるようになる可能性があります。カリフォルニア州スタンフォード大学の分子遺伝学者ル・コング氏とその同僚は、DNA組み換えを媒介するウイルス由来の分子である一本鎖アニーリングタンパク質（SSAP）を研究している。これらの SSAP を CRISPR-Cas システム (Cas9 の DNA スライス機能が無効になっている) と組み合わせると、最大 2 キロベースの DNA を人間のゲノムに正確かつ標的を絞って挿入できるようになります。

他のアプローチでは、「プライム編集」と呼ばれる CRISPR ベースの方法を使用して、大きな DNA 断片をゲノムに正確に接合する酵素を選択的にリクルートする短い「ランディングパッド」配列を導入します。例えば、2022年にマサチューセッツ工科大学（ケンブリッジ）のゲノムエンジニアであるオマール・アブダエとジョナサン・グーテンバーグとその同僚は、部位特異的標的要素（PASTE）によるプログラム可能な追加方法を初めて説明しました。これにより、最大36キロベースのDNAを正確に挿入することができます。 PASTE は、培養された患者由来細胞の体外工学に特に適しており、その基礎となるマトリックス編集技術はすでに臨床研究に向けて準備が進んでいると Cong 氏は述べた。しかし、ヒト細胞の生体内改変に関しては、SSAP はよりコンパクトなソリューションを提供できる可能性がある。かさばる PASTE マシンは送達に 3 つの別々のウイルスベクターを必要とし、編集効率に影響を与える可能性があるが、SSAP システムは 2 つの部分から構成されている。それにもかかわらず、比較的非効率的な遺伝子置換戦略であっても、多くの遺伝性疾患の影響を軽減するには十分な可能性があります。

このアプローチは人間の健康にのみ関係するものではありません。北京の中国科学院の高彩霞氏が率いる研究者らは、プラスミド編集を利用して特定の標的部位を導入し、酵素が米やトウモロコシに最大20キロベースのDNAを挿入できる手法「PrimeRoot」を開発した。高志強氏は、この技術は作物に病気や病原体に対する抵抗力を与えるために広く利用でき、CRISPR ベースの植物ゲノム工学におけるイノベーションの波を今後も推進できると考えています。「この技術はどんな植物種にも応用できると信じています」と彼女は語った。

脳コンピューターインターフェース

パット・ベネットさんは平均よりもゆっくり話し、時々間違った言葉を使います。しかし、筋萎縮性側索硬化症としても知られる運動ニューロン疾患により、かつては言葉で自分の考えを表現できなかったことを考えると、これは驚くべき成果だ。

ベネットさんの回復は、スタンフォード大学の神経科学者フランシス・ウィレット氏とブレインゲート・コンソーシアムの同僚らが開発した先進的な脳コンピューター・インターフェース（BCI）装置によって可能になった。ウィレット氏とその同僚は、ニューロンの活動を追跡するためにベネット氏の脳に電極を埋め込み、それらの信号を音声に変換するディープラーニングアルゴリズムを訓練した。数週間の訓練の後、ベネットさんは1分間に最大62語（語彙数12万5000語）を話せるようになった。これは平均的な英語話者の2倍以上の語彙数だ。「彼らが通信できる速度は本当に素晴らしい」と、ペンシルベニア州ピッツバーグ大学でBCI技術を開発しているバイオエンジニアのジェニファー・コリンジャー氏は言う。

△脳コンピューターインターフェース技術により、パット・ベネット（座っている）の言語能力が回復した。画像提供：スティーブ・フィッシュ/スタンフォード大学医学部
ブレインゲートの試験は、BCI技術が重度の神経損傷を負った患者が失われた技能を取り戻し、より自立した生活を送るのにどのように役立つかを実証した過去数年にわたるいくつかの研究のうちの1つにすぎません。ロードアイランド州プロビデンスにあるブラウン大学の神経学者でブレインゲートコンソーシアムのディレクターであるリー・ホックバーグ氏は、こうした進歩の一部は、さまざまな神経疾患を持つ人々の脳機能の神経解剖学に関する知識の増大に起因していると語る。同氏は、機械学習を活用した分析手法によって、電極をより適切に配置して、電極が拾う信号を解読する方法が明らかになり、この知識が大幅に充実していると付け加えた。

研究者たちはまた、患者が伝えようとしていることの解釈をスピードアップするために、AI ベースの言語モデルを適用しています。これは本質的には脳の「オートコンプリート」です。これがウィレット氏の研究、そしてカリフォルニア大学サンフランシスコ校の神経外科医エドワード・チャン氏が率いるチームによる別の研究の核心である。この研究では、脳卒中により発話能力を失った女性が、BCI神経補綴装置により、1分間に78語の速度でコミュニケーションをとることができた。これは英語の平均速度の約半分だが、女性が以前使用していた発話補助装置より5倍以上速い。この分野は他の分野でも進歩を遂げています。 2021年、コリンジャー氏とピッツバーグ大学の生物医学エンジニア、ロバート・ゴーント氏は、四肢麻痺患者の運動野と体性感覚皮質に電極を埋め込み、ロボットアームを素早く正確に制御し、触覚フィードバックを得られるよう支援した。ブレインゲートとオランダのユトレヒト大学の研究者らによる独立した臨床研究が進行中であり、ニューヨーク・ブルックリンのBCI企業シンクロンも、麻痺した人がコンピューターを制御できるようにするシステムをテストする試験を実施している。これは業界が後援するBCIデバイスの初の試験である。

集中治療の専門家であるホッホバーグ氏は、これらの技術を重度の障害を持つ患者に提供することに熱心に取り組んでいます。しかし、BCI の機能が発達するにつれて、中程度の認知障害や気分障害などの精神疾患の治療にも可能性が生まれると彼は考えています。「脳とコンピューターのインターフェースによって情報を提供する閉ループ神経調節システムは、多くの人々に大きな助けとなる可能性がある」と彼は語った。

超解像顕微鏡

ステファン・ヘル、エリック・ベツィグ、ウィリアム・モーナーは、光学顕微鏡の空間分解能を制限する「回折限界」を打ち破った功績により、2014年のノーベル化学賞を受賞した。得られた数十ナノメートルオーダーの詳細により、分子スケールのイメージング実験の大きな可能性が開かれます。それでも、研究者の中にはもっと良くなりたいと熱望する人もおり、彼らは急速に進歩を遂げています。「私たちは、超解像顕微鏡とクライオ電子顕微鏡などの構造生物学技術の間のギャップを埋めるために取り組んでいます」と、ドイツ・プラネックのマックス・プランク生化学研究所のナノテクノロジー研究者ラルフ・ユングマン氏は言う。

2022年末、ヘル氏とゲッティンゲンのマックス・プランク学際科学研究所の彼のチームが率いる研究者らは、特殊な光学顕微鏡を使用して個々の蛍光タグを2.3オングストローム（約4分の1ナノメートル）の精度で解像するMINSTEDと呼ばれる手法を用いて、この分野に初めて進出した。

新しい方法では、従来の顕微鏡を使用して同等の解像度を実現できます。例えば、2023年にユングマン氏と彼のチームは、個々の分子を異なるDNA鎖でタグ付けする戦略を説明しました。これらの分子は、染料でラベル付けされた相補的 DNA 鎖を使用して検出されます。この DNA 鎖は、それぞれのターゲットに一時的かつ反復的に結合し、同時に画像化すると 1 つの実体にぼやけてしまう個々の「点滅」する蛍光スポットを解像できるようになります。この方法は、連続イメージングによる解像度の向上 (RESI) であり、標準的な蛍光顕微鏡を使用して、オンススケールの解像度で DNA 鎖に沿った個々の塩基対を解像できます。

ドイツのゲッティンゲン大学医療センターの神経科学者アリ・シャイブ氏とシルビオ・リッツォーリ氏が率いるチームが開発したワンステップナノスケール拡張（ONE）顕微鏡法では、まだこの解像度を達成できていない。しかし、ONE 顕微鏡は、単独および細胞内の単一タンパク質および複数タンパク質複合体の微細構造の詳細を直接画像化する前例のない機会を提供します。

RESI と呼ばれるイメージングの 1 つの形式では、DNA 内の個々の塩基対をイメージングできます。
ONE は膨張顕微鏡法に基づく方法で、サンプル内のタンパク質をハイドロゲルマトリックスに化学的に結合させ、タンパク質を分解し、その後ハイドロゲルを体積の 1,000 倍に膨張させます。断片はあらゆる方向に均等に広がり、タンパク質の構造が維持されるため、標準的な共焦点顕微鏡で数ナノメートル離れた特徴を解像することができます。「抗体を採取し、ゲルに入れて、増殖した後にラベルを貼ると、『ああ、Y字型が見える！』ということが分かった」とリッツォーリ氏は語った。「Y字型はタンパク質の特徴的な形状を表しています。

リゾーリ氏は、ONE は構造的に動的な生体分子に対する理解を深めたり、血液サンプルを通じてパーキンソン病などのタンパク質の異常な折り畳み疾患を視覚化したりすることに役立つ可能性があると述べた。ユングマン氏は、RESI を使用して病気や薬物治療中の個々のタンパク質の再編成を記録できる可能性についても同様に熱心に取り組んでいます。さらに正確にズームインすることも可能になるかもしれません。「おそらく、これが空間解像度の限界の終わりではないだろう」とユングマン氏は語った。「もっと良くなるかもしれない。

細胞アトラス

便利なカフェを探している場合は、Google マップで近くのカフェを見つけて、そこへの行き方を教えてくれます。しかし、単一細胞分析と「空間ホログラフィック」アプローチによって推進されているさまざまな細胞マッピングの取り組みが進歩しており、生物学者が切望する組織全体の細胞マップが間もなく提供される可能性があります。

これらの取り組みの中で最大かつおそらく最も野心的なのは、ヒト細胞アトラス (HCA) です。この提携は、英国ヒンクストンのウェルカム・サンガー研究所の細胞生物学者サラ・タイヒマン氏と、現在カリフォルニア州サウスサンフランシスコのバイオテクノロジー企業ジェネンテックで研究および初期開発の責任者を務めるアヴィヴ・レゲフ氏によって2016年に発足された。このプロジェクトには、約100カ国の約3,000人の科学者が参加し、1万人のドナーから提供された組織を扱っている。しかし、HCA は、細胞と分子の領域が交差するより広範なエコシステムの一部でもあります。これらには、国立衛生研究所が資金提供しているヒト生体分子アトラスプログラム (HuBMAP) と革新的神経技術の推進による脳研究 (BRAIN) イニシアチブ細胞センサスネットワーク (BICCN)、およびワシントン州シアトルのアレン研究所が資金提供しているアレン脳細胞アトラスが含まれます。

スタンフォード大学のゲノム学者で、HuBMAP運営委員会の元共同議長であるマイケル・スナイダー氏は、これらの取り組みは、単一細胞レベルで分子の内容を解読できる分析ツールの開発と急速な商業化によって部分的に推進されてきたと述べている。たとえば、スナイダー氏のチームは、空間トランスクリプトミクス解析にカリフォルニア州プレザントンの 10X Genomics 社の Xenium プラットフォームを頻繁に使用しています。このプラットフォームを通じて、毎週 4 つの組織サンプル内の約 400 個の遺伝子の発現を同時に検出できます。マサチューセッツ州マールボロにあるアコヤ・バイオサイエンス社のフェノサイクラー・プラットフォームなどの多重抗体ベースのアプローチにより、研究チームは3D組織再構築を可能にする形式で、単一細胞の解像度で多数のタンパク質を追跡できるようになりました。その他の「マルチオミクス」アプローチにより、科学者は RNA 発現、クロマチン構造、タンパク質分布など、同じ細胞内の複数の分子クラスを同時に分析できます。

人間の肺の細胞アトラスでは、さまざまな細胞の種類とそれらがどのように制御されるかが説明されています。
過去 1 年間に行われた数十の研究により、これらの技術を使用して臓器固有のアトラスを作成する進歩が実証されました。たとえば、6月にHCAは人間の肺に関する49のデータセットの包括的な分析を発表しました。「この非常に詳細な肺の地図があれば、肺線維症やさまざまな腫瘍、さらにはCOVID-19などの病気でどのような変化が起こるかを理解できる」とタイヒマン氏は語った。 2023年には、Nature誌がHuBMAPの進捗状況を紹介する記事（go.nature.com/3vbznk7参照）を掲載し、Science誌もBICCNの研究を詳述する記事を掲載しました（go.nature.com/3nsf4ys参照）。

タイヒマン氏は、HCA が完成するまでに少なくともあと 5 年はかかるだろうと見積もった。しかし、出来上がった地図は貴重なものとなるでしょう。たとえば、タイヒマン氏は、アトラスデータを使用して組織や細胞を特異的に標的とする薬剤を導くことを見込んでおり、一方スナイダー氏は、細胞の微小環境ががんや過敏性腸症候群などの複雑な疾患のリスクと病因にどのように影響するかを理解したいと熱望しています。「2024年にこの問題を解決できるだろうか？私はそうは思わない。これは数年かかる問題だ」とスナイダー氏は語った。「しかし、それはこの分野全体にとって大きな原動力です。

ナノマテリアル3Dプリンティング

ナノスケールでは奇妙で興味深いことが起こります。これは材料科学の予測に困難をもたらす可能性がありますが、ナノスケールの建築家が、強化された強度、光や音とのカスタマイズされた相互作用、強化された触媒機能やエネルギー貯蔵機能などのユニークな特性を持つ軽量材料を作成できることも意味します。

このようなナノ材料を精密に製造するための戦略はいくつか存在し、そのほとんどはレーザーを使用して光感受性材料のパターン化された「光重合」を誘発するものであり、過去数年間で科学者はこれらの方法のより広範な使用を妨げてきた制限を克服する上で大きな進歩を遂げてきました。

研究者たちはハイドロゲルを使ってマイクロスケールの金属構造を作った。画像提供: Max Saccone/Greer Lab 1 つ目はスピードだ。アトランタのジョージア工科大学のエンジニア、ソウラブ・サハ氏は、他のナノスケールの3Dプリント方法と比較して、光重合法ではナノ構造を約3桁速く組み立てることができると語る。これは研究室での使用には十分かもしれませんが、大規模な生産や工業プロセスには遅すぎます。 2019年、サハ氏と香港中文大学の機械工学者、陳世志氏とその同僚らは、従来のパルスレーザーの代わりにパターン化された2D光シートを使用することで重合を加速できることを示した。「これにより、100ナノメートルの特徴を維持しながら、重合を1000倍加速することが可能になる」とサハ氏は述べた。チェン氏を含む研究者によるその後の研究により、より高速なナノファブリケーションを実現する別の方法が発見された。

もう 1 つの課題は、金属など、すべての材料が光重合によって直接印刷できるわけではないことです。しかし、パサデナにあるカリフォルニア工科大学の材料科学者ジュリア・グリア氏は巧妙な回避策を開発した。 2022年に、彼女と彼女の同僚は、光重合ハイドロゲルをマイクロスケールのテンプレートとして使用する方法を説明し、これらのテンプレートに金属塩を注入し、金属がテンプレートの構造を形成するように誘導すると同時にテンプレートを縮小するように処理しました。この技術はもともとマイクロスケールの構造用に開発されたものですが、グリア氏のチームはこの戦略をナノファブリケーションにも応用しており、研究者たちは強度と耐久性に優れた高融点金属や合金から機能的なナノ構造を作成できる可能性に熱心に取り組んでいます。

最後のハードルである経済は、克服するのが最も難しいかもしれない。サハ氏によれば、多くの光重合法で使用されるパルスレーザーシステムの価格は50万ドルを超える可能性がある。しかし、より安価な代替品が登場しつつあります。例えば、ドイツのカールスルーエ工科大学の物理学者マーティン・ウェゲナー氏とその同僚は、標準的なパルスレーザーよりも安価で小型で消費電力が少ない連続波レーザーを開発した。グリア氏はまた、次世代の防弾チョッキや、航空機やその他の乗り物の超耐久性、耐衝撃性外層に使用できるナノ構造金属シートの製造プロセスを商業化するための新会社を設立した。

Natureオリジナルリンク
出典: https://doi.org/10.1038/d41586-024-00173-x

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