近日，《Nature Communications》最近报道了一项关于基于物理交联的自修复弹性体的光固化3D打印个性化肝脏模型的研究成果。这些模型不仅具有类似于肝脏软组织的特性，还能够在完成增强CT检查后快速制作。制作后的模型具有快速自修复能力，支持医生反复切割试错。这一特性有助于术前规划最佳手术路径，为肝脏手术提供更加安全的实践方式。
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研究背景
肝脏手术已经进入了全新的数字化时代，传统的计算机断层扫描或磁共振成像已无法满足术前计划的需求。因此，三维 （3D） 可视化已被公认为模拟肝脏静脉和胆道结构之间复杂空间关系以及模拟肿瘤或肝脏体积的重要工具。
尽管有这些优点，但 3D 可视化只能通过2D显示器进行演示，无法反映肝脏弹性模量或为外科医生提供触觉反馈。此外，它无法模拟由肝脏运动和回缩引起的肝脏变形，以及手术过程中呼吸运动的影响。
为了满足高精确度和重复切割的需求，并保持手术试错后模型的结构完整性，亟需研发新型的3D打印物理模型，以克服这些挑战，实现个性化的手术培训和术前计划。
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研究概述
基于功能化导电聚合物的设计，研究团队设计了功能化聚苯胺基时序黏附水凝胶贴片。它可以实现心脏的同步机械生理监测和电耦合治疗，并牢固附着在心脏表面监测心脏的机械运动和电活动。
1.ACEG-x材料设计和3D打印
研究人员通过利用4-丙烯酰基吗啉（ACMO）和甲氧基聚（乙二醇）基丙烯酸酯（mPEGA）之间的氢键相互作用以及线性聚合物链拓扑结构，成功实现了纯粹的物理交联，避免了引入共价交联剂，更有效地模拟了肝脏的机械性能。同时，采用自上而下的数字光处理工艺，利用感光液态树脂包括刚性单体ACMO、软单体mPEGA、光引发剂Irgacure 819和吸光剂Sudan III,形成了一种名为ACEG-x的弹性体（x表示ACMO的重量百分比）。通过整合上述的打印工艺和弹性树脂，成功地打印出室温下具有快速自修复能力的高仿真度肝脏模型。
图1：3D打印自修复弹性肝脏模型示意图。
（图片来自原文）
2.ACEG-x的机械性能测试
研究中通过广泛的力学和流变测试评估了ACEG-x弹性体的性能。所有样本展现出优越的柔软性，具有超过400%的断裂应变，并在拉伸模量和压缩模量方面可调范围广泛。从粘弹性方面来看，通过滞回曲线和旋转剪切试验表明，在不同频率下显示出典型的粘弹性行为。随着ACMO含量的增加，能量耗散增加，且在等应变应力松弛和形状恢复实验中，应力衰减更为迅速，形状恢复较慢。这些测试模拟了在外科培训期间模型的变形和恢复情景，显示了模型在变形后具有相对较快的恢复速度。综合力学、流变测试结果以及人体肝脏的性能参数，可以得出结论：ACEG-x弹性体能够有效模拟肝脏的生物力学特性 。
图2：ACEG-x弹性体的机械性能
（图片来自原文）
3.ACEG-x的自修复性能测试
因为ACEG-0.50展现出与肝脏相似的140 kPa模量，研究人员对其弹性体的自修复性能进行了深入的定性和定量研究。他们通过将原始样本完全切割成两部分，并在环境条件下连接和愈合切口表面，发现在5分钟的自修复时间内，其模量、拉伸强度和断裂应变的愈合效率可超过50%，在10分钟后甚至达到80%。在30分钟的自修复后，观察到与原始样本相似的应力-应变曲线。经过多次切割-修复循环后，修复效率并未明显下降。自修复的迅速发生机制通过变温FTIR光谱得到了分子间氢键的证实。研究还指出，ACEG弹性体在多种组成和机械性能情况下都展现出卓越的自修复能力。需要注意的是，虽然微小的痕迹无法完全恢复，但这不会对手术训练和术前规划的具体应用产生负面影响。
图3：ACEG-x弹性体的自修复性能
（图片来自原文）
4.术前规划与外科培训
通过使用3D个性化肝脏模型，研究人员进行了外科培训模拟两种典型的肝脏手术操作。对于肿瘤切除手术，初学医生在模型上进行切除练习，首次切割产生错误的阳性切缘，但随后通过扩展切割范围获得了正确的负切缘，同时也发现模型在错误尝试后的自修复能力。对于解剖性肝切除手术，利用模型指导手术切割，成功避免了损伤关键解剖结构。这些研究结果表明，3D个性化肝脏模型可作为有效的外科培训工具，帮助医生在模拟环境中学习并改进手术技能，从而提高手术的准确性和安全性。
图4：两种典型肝外科手术中的外科培训
（图片来自原文）
03
研究意义
该研究提出了一种利用自修复弹性体进行光固化3D打印制备个性化肝脏模型的创新方法，其具有可调节模量和高效自修复能力，为外科培训和术前规划提供了一种快速且低成本的解决方案，可帮助建立切割路径、确保肿瘤切除边缘清晰，并保护重要解剖结构，有望成为未来临床实践中提升手术安全性和效率的重要工具。
参考文献：Lu Y, Chen X, Han F, et al. 3D printing of self-healing personalized liver models for surgical training and preoperative planning. Nat Commun. 2023;14(1):8447. doi:10.1038/s41467-023-44324-6
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