기계 학습은 확률론적 생체 재료 설계를 위한 척수 구조 생성의 유연성과 효율성을 통합합니다.

Scientific Reports 13권, 기사 번호: 5414(2023) 이 기사 인용

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뼈 복구를 위한 다공성 생체 재료 설계는 쉬운 매개변수화와 높은 제어 가능성으로 인해 여전히 일반 구조(예: 막대 기반 격자)로 제한됩니다. 확률론적 구조 설계 능력은 차세대 생체재료 합성을 위한 탐색 가능한 구조-특성 공간의 경계를 재정의할 수 있습니다. 우리는 생체 수송에 도움이 되는 확률론적이지만 상호 연결되어 있고 매끄럽고 일정한 기공 채널을 갖는 흥미로운 구조인 스피노달 구조의 효율적인 생성 및 설계를 위한 CNN(컨벌루션 신경망) 접근 방식을 제안합니다. 우리의 CNN 기반 접근 방식은 다양한 스피노달 구조(예: 주기적, 이방성, 기울기 및 임의의 큰 구조)를 생성하는 데 있어 물리 기반 모델의 엄청난 유연성과 수학적 근사 모델에 필적하는 계산 효율성을 동시에 보유합니다. 따라서 우리는 높은 처리량 스크리닝을 통해 목표 이방성 탄성을 갖는 척수 뼈 구조를 성공적으로 설계하고 원하는 구배 다공성을 가진 대형 척수 정형외과 임플란트를 직접 생성합니다. 이 연구는 스피노달 구조 생성 및 설계에 대한 최적의 솔루션을 제공함으로써 확률론적 생체 재료 개발을 크게 발전시킵니다.

자가 이식(환자 자신의 조직) 및 동종 이식(다른 사람에게서 채취)의 적용이 부족하기 때문에 생체 모방 재료 및 구조는 효과적인 뼈 복구 및 교체를 위한 조직 공학에서 중추적인 역할을 합니다1. 막대형 또는 판형 격자2,3,4 및 삼중 최소 주기 표면(TMPS) 구조5,6,7와 같은 규칙적인 구조를 가진 다공성 재료는 생체 재료 설계에서 광범위하게 연구되었습니다. 이는 주로 구조 매개변수화의 용이성과 높은 제어 가능성 때문입니다. 대조적으로, 맞춤형 구조와 특성을 갖춘 확률론적 생체재료를 설계하려는 노력은 상당히 제한적이었습니다. 다양한 종류의 확률론적 다공성 재료 중에서 스피노달 재료9,10는 이중 연속성과 특수 확률성의 흥미로운 조합으로 인해 특히 관심을 끌고 있습니다. 스피노달 구조는 열 처리 시 준안정 단계가 두 개의 별개의 단계로 자체 분리되는 스피노달 분해의 열역학적 과정에서 유래합니다. 생성된 이중 위상 구조는 특히 구조 전반에 걸쳐 다소 균일한 피처 크기와 부드러운 위상 인터페이스(0에 가까운 평균 곡률12)를 특징으로 하는 상호 침투적이고 동시 연속적이며 확률론적 형태를 표시합니다. 스피노달 다공성 물질은 한 상을 고체 물질로 지정하고 나머지 상을 공극으로 지정하여 얻습니다. 특별한 스피노달 구조는 독특한 기계적 특성(예: 높은 비강도, 불완전성에 대한 둔감함, 일반 구조에서 흔히 발생하는 대칭 파괴 실패)뿐만 아니라 우수한 물질 전달을 통해 선호되는 생물학적 특성도 제공합니다. 위의 특성으로 인해 스피노달 재료는 엄격한 기계적 및 생물학적 요구 사항을 모두 갖춘 충격 보호 시스템9,13, 미세 반응 매체14, 전기화학 센서15, 특히 조직 공학16,17,18과 같은 광범위한 응용 분야에 매우 유망합니다. 예를 들어, 대부분의 정형외과 임플란트는 생리학적 부하를 견딜 수 있는 뛰어난 기계적 기능뿐만 아니라 영양분 전달, 세포 증식, 뼈-임플란트 결합을 촉진하여 장기적인 이식 성공을 촉진하는 뛰어난 생물학적 기능을 요구합니다. 기계적 및 생물학적 특성이 독특하게 결합된 척수형 구조는 다양한 정형외과용 임플란트를 제작할 수 있는 흥미로운 가능성을 열어줍니다. 그림 1의 치과 임플란트 예를 참조하십시오. 생의학 응용 분야에서 척수형 구조의 엄청난 잠재력에도 불구하고 척수형 생체 재료의 효율적인 생성 및 설계는 본질적으로 극도의 구조적 복잡성으로 인해 여전히 파악하기 어렵습니다.