混合打印平台
为了研究，启用和恢复神经肌肉系统的功能，由多个国家的高校研究人员组成的国际研究团队在《nature biomedical engineering》上发表了一项新研究，在该新研究，研究人员利用了混合打印平台的功能，将软材料和复合材料集成到适合各种解剖结构和实验模型的生物电子设备中。
个性化软神经肌肉界面的混合打印技术
通常仅在科幻小说中才能看到将人脑与计算机链接起来，但是现在，英国谢菲尔德大学(University of Sheffield)，俄罗斯圣彼得堡国立大学(St Petersburg State University)和德国德累斯顿工业大学(Technische Universität Dresden)的由工程师和神经科学家组成的国际研究团队利用3D打印的强大功能让该技术离现实更进一步。
由三所高校研究人员组成的国际研究团队在《nature biomedical engineering》上发表了一项新研究，在该新研究，研究团队开发了一个原型神经植入物可以用于开发治疗神经系统的问题。
这种神经植入物已被用于刺激脊髓损伤的动物模型的脊髓，现在可被用于为瘫痪的人类患者开发新的治疗方法。这项研究表明，该技术也适用于大脑、脊髓、周围神经和肌肉的表面，从而为其他神经系统状况展现了可能性。
神经接口在生物系统和电子设备之间建立通信。这项技术可以在临床应用中恢复因损伤或疾病而丧失的生理功能。神经植入物生物整合的一个关键方面是其对神经环境的机械和解剖适应。近来，将植入物的弹性与神经系统周围组织相匹配已被认为对于长期稳定性和生物整合至关重要。通过将弹性材料，机械适应性薄膜，箔和纤维结合到植入物中，以允许与目标组织紧密连通。
来源于University of Sheffield
尽管材料有所改进，但目前的技术还不支持快速定制植入物。这使得植入物(针对不同年龄、大小和特定治疗目标的患者的不同解剖结构和人体测量)不实用、昂贵且缓慢。而且，该领域的创新因生产原型所需的巨额成本和较长的开发时间而受到阻碍，而原型开发是探索新疗法所必需的。
混合打印平台
为解决上述问题，研究人员提出了一种混合打印技术，以生产接口监测和启用神经系统的功能状态。由于适应的几何结构和独特的机械性能，神经印迹界面可以应用于各种神经结构、模型种类和任务。我们使用铂-硅氧烷复合电极阵列，刺激并记录了大脑，脊髓，周围神经以及横纹肌和平滑肌的生物电势。植入物的整体式基础结构确保了在长期植入情况下对机械变形的抵抗力以及与神经结构的有效电荷交换。
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混合打印平台
植入物的机电特性使其在长期体内实验中具有高度的生物整合性，这表明它们在转化神经科学和临床神经科学的不同领域(包括神经修复术和电制剂)具有潜在的应用价值。作为中等规模的制造技术，NeuroPrint非常适合神经电子医学所需的电路级接口。个性化治疗需要可用于临床实践的随需应变和灵活的制造技术，这得益于完整的可植入系统控制电子设备和电源的发展。通过与敏感神经组织建立功能强大且持久的接口，NeuroPrint电极成为此类系统的重要组成部分。
NeuroPrint电极应用
使用这项新技术，神经科学家可以给出一个设计需求，工程团队可以将其转换成一个计算机模型，然后将指令输入打印机。然后，打印机将使用生物相容的机械柔软材料的调色板来实现设计。如果需要更改，可以快速修正植入物，这给神经科学家提供了一种更快更便宜的方法来测试他们潜在治疗方法的想法。
谢菲尔德大学教授Ivan Minev表示："该项研究表明，可以利用3D打印来生产原型以前所未有的速度和成本实现植入，同时保持开发有用设备所需的标准。3D打印的强大功能意味着可以快速更换原型植入物并根据需要再次复制以帮助推动前进神经接口的研究和创新。"
平面电极阵列的打印和机械性能
研究人员表明，3D打印机可以产生可以与大脑和神经进行交流的植入物。在这项早期工作的基础上，该团队的目标是展示这种设备在长时间植入后的坚固性。
个性化医疗需要快速(按需)生产调整良好的设备，使医生能够设计最佳治疗策略。医疗器械的打印已经在各种临床应用中得到了探索，例如针对患者的人造肢体支架，骨再生支架和手术计划模型。
Minev教授补充说："患者的解剖结构不同，植入物必须适应这种情况和特定的临床需求。也许将来，在准备患者进行手术时，植入物将直接印在手术室中。"
参考
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- https://medicalxpress.com/news/2020-09-link-brains-d-implants.html
- https://bioengineeringcommunity.nature.com/posts/neuroprint-hybrid-printing-technology-for-personalized-soft-neuromuscular-interfaces
- I. R. Minev et al., Electronic dura mater for long-term multimodal neural interfaces. Science 347, 159-163 (2015).
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