中国チームの「6軸セル3Dプリンター」が雑誌でトップに!心筋組織は体外で6ヶ月以上生存する

中国チームの「6軸セル3Dプリンター」が雑誌でトップに!心筋組織は体外で6ヶ月以上生存する

3Dバイオプリンティング技術は、3Dプリンターを使用して細胞や生物学的材料を含む「インク」を特定の形状や構造に印刷します。これは、体外で人間の臓器を製造するための最も有望な新興技術の1つです[1-3]。

しかし、現在の3Dバイオプリンティング技術では、生理機能と長期生存を備えた複雑な臓器をまだ生産することができず、これも3Dバイオプリンティング技術の開発におけるボトルネックとなっている[4、5]。

この問題の主な原因は、既存の生物学的 3D プリンターでは、細胞を水平方向と垂直方向に層ごとにしか印刷できないことです。この「層ごとに蓄積する」印刷方法では、細胞と血管ネットワークの有機的な融合を実現できず、印刷された細胞への栄養供給が不足し、長期生存が困難になります。

さらに、印刷された細胞を固定するために、既存の生物学的3D印刷技術では、細胞に硬化性生体材料を添加する必要があります。これらの生体材料の添加は短期的には細胞を固定することができますが、細胞間の接続の形成を妨げ、細胞の生存にも影響を与えます[4-6]。

論文リンク: https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2452199X22000743

上記の問題を解決するために、中国科学院遺伝学および発生生物学研究所の王秀傑研究員が率いるチーム、マンチェスター大学の王 CL 教授が率いるチーム、清華大学の劉永金教授が率いるチームが共同で問題に取り組み、その結果を最近、バイオマテリアル分野のトップジャーナルである Bioactive Materials に発表しました。

「自然細胞機能の保存と心臓組織の製造をサポートする多軸ロボットベースのバイオプリンティングシステム」と題されたこの論文では、6軸ロボットをベースにし、生体材料の凝固に依存しない新しい細胞プリンティング戦略を提案し、これにより全角度細胞プリンティングとプリンティング後の細胞の長期生存を実現します。

この研究では、研究チームは6軸ロボットを独創的に生物3Dプリンター(6軸ロボットバイオプリンター)に改造しました。プリンターの各軸は360°回転できるため、理論的には空間のどの角度からでも細胞を印刷できます(図1)。

バイオ硬化材料が細胞の活動に与える影響を避けるため、研究チームはオイルバスベースの細胞印刷システムを設計しました。つまり、鉱油の疎水力により、印刷された細胞は重力の影響を受けずにバイオスキャフォールドのどの表面にも安定して付着し、バイオスキャフォールドと周囲の他の細胞と自発的に密接な接続を形成し、複雑な血管スキャフォールド上のあらゆる方向に細胞を印刷することが可能になります。

6 軸ロボット バイオプリンターでオイルバスを介して印刷された細胞は、手動で印刷された細胞と同じ生存率 (> 98%) を示し、正常な細胞周期と生理機能を維持することができました。

図 1. (A) 6 軸ロボット バイオプリンティング システム (左) と IGDB の文字を形成する印刷された蛍光細胞 (右)。(B) 複雑な動脈ステント上の多角度細胞印刷。

研究チームはさらに、組織と臓器の発達の観点から出発し、発達中の組織と臓器の体積と内部血管網の協調成長の法則をシミュレートし、循環的な「印刷培養」臓器製造スキームを設計しました。つまり、細胞培養液または人工血液を灌流した血管網スキャフォールド上に 1 つ以上の細胞層を印刷した後、血管スキャフォールドと印刷された細胞を一定期間共培養して、新しく印刷された細胞間に細胞接続と毛細血管を形成させ、その後、新しいラウンドの細胞印刷を実行します。この「印刷培養」プロセスを繰り返すことで、印刷された細胞間に体内の血管網と同様の血管網を形成でき、印刷された組織や臓器の長期生存をサポートできます。

研究チームは、上記のスキームを応用し、6軸ロボットバイオプリンターを使用して血管スキャフォールド上に内皮細胞と心筋細胞を印刷する実験を行い、周期的な「印刷培養」スキームにより血管スキャフォールド上に完全な内皮細胞層を準備し、血管新生因子の助けを借りて新しい血管と毛細血管ネットワークを成長させることができることを証明しました(図2A)。印刷された心筋細胞は、短期間でギャップ結合を形成し、長期間にわたって規則的な脈動を回復して維持することができます。血管内皮細胞と心筋細胞を共印刷するこの周期的な「印刷と培養」アプローチを通じて、研究チームは、体外で生存し、6 か月以上拍動を維持できる毛細血管ネットワークを備えた心筋組織を作成しました (図 2B)。

研究チームはさらに、6軸ロボットバイオプリンターの低コストと高いスケーラビリティを活用して、2台の6軸ロボットで構成される共同バイオプリンティングプラットフォームを構築し、複雑な血管スキャフォールド上に複数の細胞タイプを迅速かつ整然と共同印刷することを実現しました(図2C)。これにより、複雑な物理的構造と複数の細胞タイプを持つ人間の組織器官の製造におけるこのシステムの利点が実証されました。

図 2. (A) 血管スキャフォールドに印刷された内皮細胞層は毛細血管の芽を形成できます。(B) 内皮細胞と心筋細胞を共印刷すると、血管ネットワークを持つ心筋組織を形成できます。(C) マルチロボット共同印刷プラットフォームは、複雑な血管スキャフォールド上にさまざまな細胞を迅速に印刷し、特定の配置パターンを形成できます。

まとめると、王秀傑/王長玲/劉勇進の共同チームは「6軸ロボットバイオプリンター」と「オイルバスセル印刷システム」を独創的に開発し、臓器の発達プロセスをシミュレートする新しい周期的な「印刷-培養」スキームを提案し、複雑な臓器の製造におけるその利点を実証しました。長期間生存できる毛細血管ネットワークを備えた機能的な心筋組織を印刷および製造しました。

この新しいバイオプリンティング システムは、従来の生物学的 3D プリンティング技術のフラット レイヤー プリンティングの限界を打ち破り、複雑な組織や臓器の in vitro 製造のためのより実現可能なソリューションを提供します。

著者について

中国科学院遺伝学・発生生物学研究所の王秀傑研究員、マンチェスター大学の王長玲教授、清華大学の劉永金教授が本研究の共同責任著者である。

王秀傑氏のチームの博士課程学生である張澤宇氏と石青青博士、王長玲氏のチームの戴成凱博士、および劉勇進氏のチームの呉晨明博士がこの研究の共同筆頭著者である。​

<<:  ドローン空気検知器は環境保護にどのように役立つのでしょうか?

>>:  Junhao Real EstateはIBM MaximoとTRIRIGAを使用して標準化されたインテリジェントデジタルビジネスシステムを構築しました

ブログ    
ブログ    

推薦する

デジタルトランスフォーメーションとは、アルゴリズムがすべてを制御する仮想世界なのでしょうか?

5G建設の展開に伴い、「デジタルトランスフォーメーション」という言葉も注目を浴び、さまざまな展示会...

...

2018 年に人工知能があなたの生活、仕事、遊びに革命を起こす 8 つの方法

2017年、人工知能はあらゆる面でブームを巻き起こしました。イーロン・マスクからマーク・ザッカーバー...

最も人気のある 15 の機械学習フレームワークのうち、いくつ知っていますか?

機械学習エンジニアは、製品の開発やアルゴリズムの構築を行うチームの重要なメンバーです。データの専門家...

2020年の中国の人工知能産業の現在の市場状況と競争環境の分析

我が国は、新たな科学技術革命と産業変革の機会を捉えるため、近年、新世代の人工知能の開発に力を入れてい...

以前保存した Keras モデルをロードすると結果が異なる理由: 経験と教訓

機械学習モデルは、これまで以上に実稼働環境で広く使用されるようになりました。 Keras は、強力な...

AR技術が携帯電話業界のブレークスルーとなる

[51CTO.comからのオリジナル記事] スマートフォンの開発はハードウェアの革新においてボトルネ...

人間の仕事が危機に瀕しているか?この時代にいかに目立つかが非常に重要です

序文「データ奴隷」現象は、AI時代の新たなエリート層を生み出したが、同時に、すでに強大な企業をさらに...

心が開かれました! Adobeなどの研究者が「自撮り」を「他人が撮った写真」に変え、感動的な魔法の写真編集効果を実現

自撮り写真を他人が撮った写真に変えることもできます。魔法の写真編集の世界に新しいトリックが登場し、そ...

新たな自動運転ランキングが発表

最近、米国の市場調査機関であるナビガントリサーチが、自動運転の競争力に関する新たなランキングを発表し...

AI と機械学習はデータセンター運用にどのような変化をもたらすのでしょうか?

今日のデータセンターは、ほぼ克服不可能と思われる課題に直面しています。データ センターの運用はかつて...

住宅地での顔認識が論争を巻き起こす。所有者には「好意を示すことを拒否する」権利がある

[[349278]]今は「顔を見る時代」であり、「顔をスキャンする時代」でもあります。明らかに、後者...

...

サイズはたったの1MB!超軽量顔認識モデルがGithubで人気

最近、ユーザー Linzaer が、エッジ コンピューティング デバイス、モバイル デバイス、PC ...