AI が再生医療の臨床応用に向けた生物学的 3D プリントを強化

出典: バイオプリンティングと再生工学

バイオ 3D プリンティングでは、バイオインクを正確に操作して、生体内インプラントや生体外モデルの構築のためのマルチスケールの複雑な構造を作成できます。しかし、技術的およびコスト的な制限により、3D バイオプリンティングの臨床的変革は、パーソナライズされた設計と大規模製造において課題に直面しています。この点に関して、本論文では人工知能 (AI) を活用したシステム方法論を提案する。この記事では、まずQbD（Quality by Design）の理論的枠組みを紹介し、マルチスケールおよびマルチモーダル知覚、データ駆動型設計、オンラインプロセス制御など、生物学的3DプリンティングのためのAIの技術的ルートをまとめます。この記事では、バイオインクの配合、モデル構造、印刷プロセス、機能制御など、3D バイオプリンティングの各主要リンクにおける AI の具体的な応用についてさらに説明します。最後に、この記事では、生物学的 3D プリントを研究室から臨床現場へと移行することを加速するための AI 技術開発の展望と課題について検討します。

清華大学機械工学部の2021年直接博士課程学生である張振瑞氏が本論文の筆頭著者であり、2023年直接博士課程学生である周先豪氏が共同筆頭著者である。清華大学機械工学部の張婷准教授、熊卓教授、および方永聰助手研究員が本論文の共同責任著者である。この研究は、中国国家重点研究開発計画（助成番号2023YFB4605800）および中国国家自然科学基金（助成番号U21A20394、52305314）の支援を受けて行われました。

再生医療の分野では、3Dバイオプリント製品（BPP）の臨床応用は、次の2つの側面で課題に直面しています：（1）パーソナライズされたデザイン。 BPP では、複数の材料と複数のスケールの構造で患者の特異性をシミュレートする必要があり、これによりパラメータの設計空間が巨大になり、「有効性と経済性」の矛盾が生じます。（２）大規模生産現在、BPP は主に学術研究室で開発・生産されており、大量の手作業を必要とするため、規模が小さく、再現性が低く、コストが高く、監督が困難になっています。

QbD（Quality by Design）は、事前設計による品質管理を重視した品質管理システムであり、製薬業界で広く使用されています。その中核概念には、主に重要な品質特性 (CQA)、重要な材料特性 (CMA)、重要なプロセスパラメータ (CPP)、設計空間 (DS)、管理戦略 (CS)、およびリスク評価 (RA) が含まれます。 AI 駆動型 QbD は、3D バイオプリンティングの臨床応用の課題に対するソリューションを提供します。

図1 3DバイオプリンティングのためのAI駆動型QbD
AI駆動型QbDフレームワーク
1. マルチスケール・マルチモーダル知覚
バイオ 3D プリンティングの各操作ユニット (UO) では、さまざまなセンサーがマルチモーダルデータを提供して、主に CQA、CMA、CPP などの認識対象物のマルチスケール情報を取得します。従来のセンシング方法は、精度、速度、経済性、再現性、拡張性に欠陥があり、BPP の臨床的変革を妨げています。この点で、人工知能は知覚能力を効果的に向上させることができ、それは次の3つの側面に反映されています：（1）超解像再構成や3次元再構成などの技術を使用して、「スケール-深度-解像度」の矛盾を緩和し、大規模なターゲットの知覚解像度を向上させ、小規模なターゲットの3次元空間情報を取得します。（2）マルチモーダル機械学習を使用して、マルチセンサーデータの融合を促進し、複雑なオブジェクトの知覚精度を向上させます。（3）仮想カラーリングや自動セグメンテーションなどの技術を使用して、手動操作を削減および置き換え、主観的なエラー、汚染のリスクとコストを削減し、再現性、安全性、経済性を向上させます。同時に、自動化された知覚プロセスにより、速度とスケーラビリティを向上させることができます。

図2 マルチスケール・マルチモーダル知覚
2. データ駆動型設計<br /> バイオ 3D プリンティングには、パーソナライズされたデザインに関与する複数の UO があります。この目的のために、まず CMA/CPP と CQA 間の潜在的なマッピング関係がモデル化され、次に CQA を最適化ターゲットとして DS が見つけられ、最後に RA が実行されます。生物学的3Dプリンティングは複雑性が高いため、従来の設計パラダイムでは解決が困難ですが、機械学習に基づくデータ駆動型パラダイムには大きな利点があり、それは次の3つの側面に反映されています。(1) モデリング。教師あり学習法では、入力と出力のマッピング関係をモデル化することができ、能動学習プロセスではコストをさらに削減し、精度を向上させることができます。（２）デザインインテリジェントな最適化アルゴリズムまたは逆ニューラルネットワークを通じて逆設計問題を解決し、最適な DS を見つけます。（３）評価解釈可能な機械学習手法により、各入力が出力に与える影響と、入力間の相互影響を定量化して RA を実行できます。

図3 データ駆動型設計
3. オンラインプロセス制御<br /> プロセスドリフトによる品質偏差を回避するために、本稿では、主に次の4種類のAIモデルを含むAI駆動型オンラインプロセス制御プロセスを提案する：（1）CPP / CMA設計モデル：目的のCQAを入力し、最適なCPP / CMAを出力する。（2）CPP / CMA予測モデル：オンラインセンサーデータを入力し、現在のCPP / CMAの一致度を出力する。（3）CQA /プロセス予測モデル：オンラインセンサーデータとオフラインデータ（CPP / CMA）を入力し、CQAまたはプロセスの進化動作を出力する。（4）CSモデル：CMA / CPPの修正指示を出力する。このプロセスは品質を効果的に管理でき、拡張性も高いため、BPP の大規模生産に役立ちます。

同時に、上記の AI モデルを使用して、生物学的 3D プリントのデジタルツインモデルを構築することもできます。設計段階では、オフラインデジタルツインはデジタル世界で大量の仮想実験を迅速に実行できます。 CMA/CPP の最適設計を完了するために必要な実践的な実験は少なくなります。生産段階では、オンラインデジタルツインモデルは、監視データと制御コマンドを通じて実際の生産プロセスにリンクされます。デジタル世界でプロセスの進化をシミュレートし、結果を予測することで、プロセスのより深い理解と継続的な改善を促進できます。

図4 オンラインプロセス制御
要約と展望<br /> 人工知能は、BPP のパーソナライズされた設計と大規模生産に効果的なソリューションを提供し、精度、経済性、速度、拡張性を向上させることができます。将来、人工知能技術の可能性のある開発方向としては、自然臓器の構築、能動学習とハイブリッド学習、そして生物学的 3D プリントの研究室から臨床への変革を促進するための統合型全プロセス自動化生産などが挙げられます。

参考文献
Zhang, Z.、Xianhao Zhou、他「再生医療のためのAI駆動型3Dバイオプリンティング：研究室からベッドサイドまで」Bioactive Materials、2025年45号、p.201-230。
ウェブリンク: https://doi.org/10.1016/j.bioactmat.2024.11.021

AI が再生医療の臨床応用に向けた生物学的 3D プリントを強化

ファルスーンハイテックが初めて高温合金3Dプリント金属サンプルを展示

デジタル歯科の新時代:CHITUBOXが歯科専用の3Dプリント前処理ソフトウェアを発売

世界初の3Dプリントリボルバーが誕生！より信頼性が高く、連続発射が可能になりました！

ムーグは、3Dプリントされたすべての部品を追跡するブロックチェーンベースのデジタル製造システムを開発

スイスのSEVENFRIDAY社がクリエイティブなFREE-D 3Dプリント時計を発売

Desktop Metal が Nano Dimension に対する 2 度目の訴訟で Markforged を標的に

プロセスをこれ以上長くしないでください。 Crealityの新しいEnder 7は高速FFF 3Dプリントを可能にします

ドイツのハンブルクは3Dプリントとナノテクノロジーの研究に3000万ユーロを投資

3Dプリントはスポーツシューズ業界に革命を起こすかもしれない

カーボンファイバー：最高の3Dプリント材料の一つ

推薦する

【実用情報】Amazon＆Best Buyの最新3Dプリンター売れ筋ランキング：中国ブランドは依然として注目を集めている

戴克栄院士チームの「カスタマイズ付加製造膝装具」が医療機器登録証を取得

出展者委員会はFormnext 2020で健康と衛生のコンセプトをサポートします

ESA、3Dプリント技術を研究するための先進製造研究所を設立

モロッコからサハラ砂漠まで、Yuanzhu のインテリジェント 3D プリントが世界初のソーラーオフロード車の数千キロのテスト走行を支援

BMWは、壮大な戦略を実行するために元Googleマネージャーのモンシーを任命し、3Dプリントなどの新しい技術を採用しています。

福岡の九州大学が昆虫の羽を3Dプリント

Uniformity Labs が印刷スループットを向上させる新しいニッケル合金材料 UniFuse IN625 を発売

バレナ、3Dプリントされた完全生分解性サンダルを発売

セラミックの回廊は建築分野における3Dプリントの無限の可能性を示しています

レーザーセンターハノーバー、ドイツ：付加製造がグリーン水素の効率的な生産を支援

3Dスキャンはブリスクフライス加工プロセスの精度と効率を大幅に向上させます

発展途上国の製造業のデジタル変革と高度化に関する海外関係者研修コースがヒマラヤを訪問

258元/個、Myruiカラー3DプリントペンがTaobaoクラウドファンディングで入手可能

研究者は3Dプリントを使って腫瘍を作成し、がん免疫療法を進歩させている