康奈爾大學(xué)開發(fā)新型生物復(fù)合材料，為3D打印人體仿生皮膚奠定基礎(chǔ)。
康奈爾大學(xué)的研究人員創(chuàng)造了一種新型生物材料，可用于制造與人體組織結(jié)構(gòu)相似的仿生皮膚。
該研究小組開發(fā)的生物復(fù)合材料具有獨特的成分，由膠原蛋白和“兩性離子”組成。它是由水凝膠制成的，具有柔軟和生物相容性，足以承受連續(xù)變形。盡管科學(xué)家的研發(fā)項目仍在進行中，但他們表示，這種生物墨水有朝一日可以作為3D打印患者細胞支架的基礎(chǔ)，從而有效治愈傷口。
這項研究的共同首席作者之一Nikolaos Bouklas說:“我們的最終目標是創(chuàng)造一種可以用于再生醫(yī)學(xué)的材料，例如可以承受部分原始負荷直到組織完全再生的支架。有了這種材料，你就可以3D打印出帶有細胞的多孔支架，最后在支架周圍就可以形成實際的組織。"
△生物復(fù)合材料的顯微圖像，細胞(紅色)接種在膠原蛋白(黃色)的纖維結(jié)構(gòu)上。圖片來自康奈爾大學(xué)。
天然和合成材料的組合
鑒于人體不斷運動的性質(zhì)，我們的組織應(yīng)該足夠柔軟，能夠根據(jù)指令彎曲，并且足夠堅固，能夠承受持續(xù)的負荷?？的螤柎髮W(xué)的研究小組表示，當這些細胞變得破舊或受損時，水凝膠和合成材料可以作為替代品，但它們都沒有適當?shù)纳锖蜋C械特性，無法同時做到這一點。
科學(xué)家認為，合成塑料往往缺乏支持和維持活細胞的能力，難以產(chǎn)生功能性微結(jié)構(gòu)。與此同時，當談到膠原蛋白、纖維蛋白或透明質(zhì)酸等天然聚合物時，研究人員認為，盡管它們可以復(fù)制活組織的生物相容性，但它們往往更脆弱。
為了制造一種靈活且對細胞友好的生物墨水，從而能夠制造出接近真實的人造皮膚，研究團隊將目光轉(zhuǎn)向了“兩性水凝膠”。具體來說，科學(xué)家發(fā)現(xiàn)，將膠原蛋白與這種含有正負電荷分子基團的材料混合，可以使其在支持細胞生長的同時承受各種沖擊。
該研究的另一位共同主要作者勞倫斯·博納薩爾(Lawrence Bonassar)解釋說:“這些電荷基團與膠原蛋白中的負電荷和正電荷基團相互作用，這種相互作用使材料能夠耗散能量，實現(xiàn)高水平的韌性。"
△康奈爾大學(xué)教授勞倫斯·博納薩爾。照片來自康奈爾大學(xué)。
為更逼真的人造皮膚打下基礎(chǔ)？
有趣的是，在他們的論文中，研究人員表示，他們的生物混合復(fù)合材料的配方只需要“簡單混合”，因為他們的膠原蛋白自組裝成纖維網(wǎng)絡(luò)，而纖維網(wǎng)絡(luò)又與周圍的水凝膠離子連接。根據(jù)Bouklas的說法，這產(chǎn)生了與天然軟骨中相同的膠原蛋白互連網(wǎng)絡(luò)，否則很難產(chǎn)生。
研究小組對這種材料進行了測試，結(jié)果顯示，與未經(jīng)處理的聚合物基質(zhì)相比，膠原蛋白的加入使其彈性模量增加了40%。他們還發(fā)現(xiàn)，將膠原蛋白與水凝膠結(jié)合，可以使該材料在開裂前吸收11倍的能量，同時使其具有類似于關(guān)節(jié)軟骨和其他組織的特性。
在生物相容性方面，科學(xué)家發(fā)現(xiàn)他們的膠原聚合物支持細胞生長的能力增加了100多倍，并且它顯示出90%以上的細胞存活率。研究人員表示，他們打算繼續(xù)研究這種材料背后的生物合成過程，他們現(xiàn)在已經(jīng)開始測試其在組織3D打印中的可行性。
△HK inno。n和t & RBiofab合作利用其3D生物打印技術(shù)制造人類皮膚。圖片來自t & RBiofab .
3D生物打印組織的潛力
雖然人類組織的3D打印通常仍處于實驗室測試階段，但其背后的技術(shù)僅在過去幾年就有了突飛猛進的發(fā)展。2022年1月，來自伯明翰大學(xué)和哈德斯菲爾德大學(xué)的研究人員透露，他們已經(jīng)開發(fā)出一種用生物打印皮膚治療深度傷口的方法。
同樣，去年年底，諾沃血漿聯(lián)盟宣布創(chuàng)造“世界第一”3D打印免疫皮膚模型。模型是利用冷等離子體技術(shù)開發(fā)的，未來可用于治療感染性燒傷和刺激性皮膚移植。
除了傷口愈合的應(yīng)用，3D打印還被用于創(chuàng)建護膚品研發(fā)機構(gòu)。例如，hkino.n和t & R Fab合作開發(fā)了用于藥物測試的3D生物打印組織，可用作動物測試的替代方法。
研究人員的發(fā)現(xiàn)可以在他們題為“柔軟、堅韌和細胞相容性生物雜交復(fù)合材料的簡單合成/柔軟、堅韌和細胞相容性生物雜交復(fù)合材料的簡單合成”的論文中找到，該論文由Cameron Darkes-Burkey，Xiao Liu，Leigh Slyker，Jason Mulderrig，Wenyangpan，Emmanuel P. Giannelis，Robert F. Shepherd，Lawrence J. Bonassar和Nikolaos Bouklas撰寫。
