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浙江大學(xué):投影式光固化3D打印GelMA水凝膠神經(jīng)導(dǎo)管

3D打印前沿
2020
04/28
09:30
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來源: EngineeringForLife

周圍神經(jīng)損傷(peripheral nerve injury, PNI)是由創(chuàng)傷、醫(yī)源性損傷或先天性缺陷引起的嚴(yán)重醫(yī)學(xué)問題,可導(dǎo)致感覺和運(yùn)動功能的完全或部分喪失。雖然周圍神經(jīng)損傷后具有一定的再生潛能,由于局部膠質(zhì)瘢痕的快速形成、各種炎性細(xì)胞和抑制性物質(zhì)的大量聚集及神經(jīng)的緩慢生長,大段周圍神經(jīng)缺損的修復(fù)和再生效果仍然欠佳。有限的供應(yīng),供體部位的損傷,大小和幾何不匹配和額外的外科手術(shù)限制了其臨床的應(yīng)用。此外,這種方法的效果好壞參半,大多數(shù)患者在手術(shù)后只能恢復(fù)部分功能。因此,尋找一種精準(zhǔn)、高效地誘導(dǎo)周圍神經(jīng)再生的組織工程支架,來替代自體神經(jīng)移植物具有重要的臨床意義。

周圍神經(jīng)再生的組織工程策略主要是利用神經(jīng)引導(dǎo)導(dǎo)管(nerve guidance conduits,NGCs)來克服自體神經(jīng)移植的不足,以更好的促進(jìn)大間隙神經(jīng)損傷的修復(fù),而3D打印水凝膠管狀結(jié)構(gòu)是一種高效的神經(jīng)導(dǎo)管制造方法。GelMA水凝膠有著優(yōu)異的生物相容性,而投影式光固化打印可以精確的仿生模擬神經(jīng)結(jié)構(gòu)。相比其他生物3D打印技術(shù),投影式光固化(DLP打。┚哂幸韵聝(yōu)點(diǎn):
1)打印速度快:一次打印一層;
2)打印精度高:最高可以達(dá)到2.5μm的分辨率,打印精度遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于其他的3D打印技術(shù);
3)適合復(fù)雜支架結(jié)構(gòu):自帶支撐,可以制造具有良好微結(jié)構(gòu)和孔隙互聯(lián)性的復(fù)雜支架結(jié)構(gòu)。

然而受限于水凝膠的生物相容性要求,穩(wěn)定實(shí)現(xiàn)軟脆特性GelMA類生物水凝膠打印的DLP打印機(jī)一直停留在實(shí)驗(yàn)室階段,未見成熟的設(shè)備推出。EFL團(tuán)隊(duì)攻關(guān)數(shù)年,優(yōu)化了大量的成形工藝及核心設(shè)計(jì),解決了打印中的穩(wěn)定性問題,可實(shí)現(xiàn)批量化制造,尤其適合醫(yī)學(xué)應(yīng)用中大量一致性支架樣品需要。

近日,浙江大學(xué)醫(yī)學(xué)院附屬兒童醫(yī)院葉文松主任團(tuán)隊(duì)和EFL團(tuán)隊(duì)合作,以GelMA水凝膠為墨水,基于DLP技術(shù)打印了多通道神經(jīng)導(dǎo)管支架,該成果為具有復(fù)雜仿生結(jié)構(gòu)的NGCs快速、精準(zhǔn)地打印提供了新的思路和研究方法(圖1)。相關(guān)論文“3D printing of gelatin methacrylate-based nerve guidance conduits with multiple channels”在Materials and Design(IF=5.77)期刊在線發(fā)表,浙江大學(xué)醫(yī)學(xué)院附屬兒童醫(yī)院葉文松主任和李海冰醫(yī)生為共同第一作者,EFL團(tuán)隊(duì)的高慶博士后為通訊作者。

圖1 論文摘要圖

利用EFL團(tuán)隊(duì)的光固化生物3D打印機(jī)(EFL-BP8600),可實(shí)現(xiàn)15分鐘左右同時(shí)打印5個導(dǎo)管(視頻,圖2)。體外實(shí)驗(yàn)表明,制備的GelMA材質(zhì)的NGCs不僅能夠支持PC-12細(xì)胞存活、粘附和增殖,還可以沿縱向管道遷移,同時(shí)能誘導(dǎo)神經(jīng)嵴干細(xì)胞向神經(jīng)元分化,具有良好的生物相容性和神經(jīng)分化功能(圖3-6)。

圖2 (A)EFL團(tuán)隊(duì)出品的投影式光固化生物3D打印機(jī);(B)NGCs打印原理;(C)(D)NGCs DLP可打印性研究

圖3 PC-12細(xì)胞在NGCs的存活和吸附

圖4 PC-12細(xì)胞在NGCs的增殖和細(xì)胞骨架

圖5 PC-12細(xì)胞在NGCs的遷移

圖6 神經(jīng)嵴干細(xì)胞在NGCs向神經(jīng)元分化


論文鏈接:
https://doi.org/10.1016/j.matdes.2020.108757



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