想象未來，醫療機構可以拍攝患者的CT掃描，快速3D打印血管模型，測試血液反應，甚至利用人工智能提前數年預測中風風險。這正是悉尼大學一組研究人員提出的未來，他們最近設計了一項用于3D打印血管的新技術。該方法發表在《高級材料》期刊上，能夠制造出能近似真實解剖結構以及血流復雜流體動力學的血管。其目標是提供一個工具，用于研究中風成因，并可能支持針對患者的治療方法的開發和測試。

這并非研究人員首次使用3D打印血管，但該項目的獨特之處在于手術速度。研究人員利用中風患者的CT掃描制作了微型模型，將原始頸動脈三維模型縮小到200至300微米，而全尺寸頸動脈則為5至7毫米。然后，他們將這些模型打印在玻片上，制作出健康和病變血管區域的準確復制品。這包括中風患者常見的特征，如受損血管壁上的凹陷和凹陷。由于模型極為微型，這些容器可在兩小時內完成印刷，而非十小時。

“在心臟病發作和中風診斷中，速度和準確性至關重要。” 來自工程學院生物醫學工程學院的博士候選人趙查爾表示。“臨床醫生通常在癥狀出現后有大約12小時的決策時間窗口。”

悉尼的研究人員利用數字光處理（DLP）3D打印技術在玻璃基板上制造了這些血管，他們稱之為“患者專用頸動脈芯片裝置”。通過使用經過處理的玻璃玻片作為打印基材并采用定制機械夾緊，成功率約為100%。

血管模型揭示的中風情況

血管經過3D打印后，看起來像玻璃上的精細雕刻。但在這些精細結構中，研究人員可以看到精準的血流模擬，產生類似的流體動力學和自然血流運動。團隊表示，重現并能夠可視化這些流體動力學是該領域最大的挑戰之一，因此實現這一目標意義重大。

研究人員能夠實時觀察到血栓形成和血小板的行為，血小板是導致中風的血液凝固中的關鍵組成部分。該技術揭示了血流摩擦血管內膜產生的摩擦力極大地影響血小板運動，而血小板調節凝血。這種情況發生在高血壓和動脈粥樣硬化（動脈疾病）中。研究人員發現，在血管承受高壓力區域，血小板的運動量是7到10倍。

利用這對患者血管的“物理孿生”，研究人員未來致力于打造個性化血管醫學。“我們的下一個前沿是將人工智能與生物制造平臺整合，打造真正的'數字孿生'，能夠在中風事件發生前預測，從被動治療轉向主動預防。”MBL博士后數字科學家兼運營經理趙海倫補充道。歸根結底，這種生物制造方法是患者特定器官芯片技術的重大進展。想了解更多關于這項研究的信息，請點擊這里閱讀。

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封面照片來源：悉尼大學