《Journal of Controlled Release》：AI-guided 3D bioprinting of multi-drug-loaded chitosan methacrylate hydrogels for personalized diabetic ulcer repair
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Jayami K. Abeysinghe | Kaiqi Wu | Jiawen Chen | Renee R. Li | Clarisse Jang | Zijun Zhang | Zipeng Zhu | Rui Su | Sook Muay Tay | Jerry Fuh
Jayami K. Abeysinghe | Kaiqi Wu | Jiawen Chen | Renee R. Li | Clarisse Jang | Zijun Zhang | Zipeng Zhu | Rui Su | Sook Muay Tay | Jerry Fuh | Chi-Hwa Wang
新加坡国立大学化学与生物分子工程系，117585，新加坡
摘要
慢性糖尿病足溃疡（DFUs）具有不规则的几何形状、持续的炎症和较差的血管生成能力，这需要个性化的治疗策略。在此，我们开发了一个闭环平台，该平台集成了人工智能多尺度融合分割、3D生物打印药物分层水凝胶和糖尿病特异性伤口建模技术，以解决DFU管理问题。人工智能工作流程结合了YOLOv8进行伤口分割和Depth Anything V2进行深度估计，并通过多尺度预测融合进行优化，以提高鲁棒性。一个经过改进的数据集（210张瘦猪肉伤口图像+180张临床DFU图像）替代了非生理性的脂肪组织，并在50个临床伤口样本上进行了外部验证（Dice系数：0.93 ± 0.02）。含有定制药物组合（VEGF/PDGF促进血管生成，AgSD/蜂蜜控制感染，LIDHCl/LVX缓解疼痛/炎症）的壳聚糖甲基丙烯酸酯（CsMeA）水凝胶通过层特异性药物沉积进行了3D生物打印。体外实验表明，这些水凝胶具有持续释放特性（长达14天），细胞存活率超过85%，并且具有协同抗菌活性（对S. aureus和P. aeruginosa的抑制区增加了61%和81%）。在糖尿病猪身上的体内研究表明，VEGF/蜂蜜水凝胶在21天时实现了93.62% ± 1.83%的伤口闭合率，显著高于非个性化对照组（72.3 ± 3.5%），同时还增强了血管生成并减少了炎症。该平台通过将人工智能驱动的诊断与靶向治疗相结合，推进了个性化DFU护理的发展，具有更好的转化潜力。
引言
糖尿病足溃疡（DFUs）是严重的糖尿病并发症，影响了15-25%的糖尿病患者[1]。它们由周围神经病变、缺血和愈合障碍引起，增加了发病率、住院率和截肢率，给全球健康带来了负担[2]。DFU的患病率与全球糖尿病流行情况密切相关。国际糖尿病联合会（IDF）报告称，全球有超过5.4亿糖尿病患者，其中6.4%的人发展为DFUs[3]。50-60%的糖尿病患者需要截肢，DFU患者的5年死亡率是普通患者的2.5倍[4]。经济影响也非常显著：2019年全球直接糖尿病成本约为7000亿美元，预计到2030年将增加至8250亿美元[5]。DFU的管理需要创新策略，因为它涉及多学科方法，针对神经病变、缺血和感染。标准护理包括清创（主要使用锐器[6]）、敷料和监测。然而，DFUs的异质性给护理带来了挑战。固定大小的敷料难以适应不规则的伤口[7]；大多数敷料仅满足基本需求。负载药物的敷料缺乏靶向释放[8]，并且很少能够提供协同作用的药物[9]，因此需要定制。
药物与人工智能（AI）的结合已成为DFU管理的变革性工具，特别是在评估和治疗复杂伤口方面。AI驱动的系统可以非常精确地分析伤口特征，评估伤口大小、深度和3D形状等参数[10]。这些技术利用机器学习和计算机视觉处理高分辨率的DFU图像，提供手动难以获得的准确测量数据。这提高了诊断准确性，并能够更好地跟踪伤口愈合过程[11]。此外，基于AI的伤口分析有助于开发个性化的伤口敷料。通过考虑伤口形状、深度和愈合阶段等因素，AI可以推荐甚至生成满足每位患者独特需求的定制敷料[12]。这些个性化敷料可以优化水分平衡、感染控制和压力缓解，从而促进愈合过程并减少复发的可能性[13]。此外，AI还可以根据伤口的具体状况帮助选择和输送合适的治疗剂，如抗菌药物或生长因子。随着AI的不断进步，它有望通过实现精准医疗和个性化护理来彻底改变DFU的治疗[10]。
3D生物打印和水凝胶材料的最新进展为治疗DFUs提供了新的方法。3D生物打印能够创建个性化的、量身定制的伤口敷料，这些敷料可以根据DFUs的确切大小、形状和深度进行调整，从而改善伤口覆盖和管理[14]。基于水凝胶的敷料特别有效，因为它们能保持湿润的环境，促进愈合，减少疼痛，并支持组织再生。这些特性对于像DFUs这样的慢性、无法愈合的伤口尤其有益[15]。
AI与3D生物打印的结合进一步增强了DFU治疗的潜力。AI算法可以通过图像识别分析伤口特征，评估伤口深度、渗出物水平和愈合进展等因素。这些数据可用于动态调整和设计针对伤口演变需求优化的水凝胶敷料。AI驱动的模型还可以帮助选择并将生长因子或抗菌化合物等治疗剂整合到水凝胶敷料中，从而改善靶向药物输送和愈合结果[16]。3D生物打印、水凝胶敷料和AI驱动的定制相结合，有可能彻底改变DFU的治疗，实现更快的愈合、降低感染风险和更个性化的护理。
我们的实验室开发了一种基于壳聚糖甲基丙烯酸酯的水凝胶，其在伤口愈合应用中具有显著潜力。壳聚糖甲基丙烯酸酯是一种可生物降解且生物兼容的材料，已被证明可用于制造部分厚度热烧伤的个性化伤口敷料[17],[18]。壳聚糖甲基丙烯酸酯是通过将壳聚糖与甲基丙烯酸酐反应制得的，随后加入光敏剂和各种治疗剂（包括利多卡因盐酸盐（LIDHCl）用于缓解疼痛和左氧氟沙星（LVX）用于控制感染）。这些负载药物的水凝胶通过气压挤出技术3D生物打印成不同形状和大小的定制伤口敷料。通过打印三种不同的设计证明了这些敷料的可定制性，每种设计包含不同的药物组合。所制备的敷料表现出优异的可打印性、生物降解性和生物相容性，在体内具有良好的伤口愈合效果，且没有不良副作用[17],[18]。虽然最初应用于烧伤，但这种方法也显示出治疗其他类型伤口（包括糖尿病足溃疡）的强大潜力。
在这项研究中，我们证明了AI引导的3D可打印壳聚糖甲基丙烯酸酯水凝胶敷料在个性化治疗糖尿病足溃疡方面的有效性和多功能性。在合成壳聚糖甲基丙烯酸酯后，我们加入了几种治疗剂，包括利多卡因盐酸盐（LIDHCl）用于缓解疼痛，左氧氟沙星（LVX）、蜂蜜和银离子（磺胺嘧啶银，AgSD）用于控制感染，以及血管内皮生长因子（VEGF）和血小板衍生生长因子（PDGF），这些因素对于促进DFUs中的血管生成、胶原合成和伤口愈合至关重要。在水凝胶进行体内测试之前，对其可打印性、生物相容性、药物释放特性和抗菌活性进行了全面评估。在各种伤口形状上进行了体外研究，并开发了一种AI算法来生成伤口的3D模型，以优化敷料的大小和形状，以便进行体内应用。为了进行体内测试，我们使用了糖尿病猪模型，因为该模型在解剖学和生理学上与人类皮肤非常相似[19],[20],[21]。在规定的时间内，手术创建的伤口接受了负载药物的AI生成3D水凝胶敷料的治疗，伤口愈合过程通过组织和免疫组化数据进行了密切监测和评估。
部分摘要
材料
低分子量壳聚糖、醋酸、甲基丙烯酸酐、利多卡因盐酸盐（LIDHCl）、左氧氟沙星（LVX）、磺胺嘧啶银（AgSD）、血小板衍生生长因子（PDGF）、血管内皮生长因子（VEGF）、三氟乙酸、锂苯基-2,4,6-三甲基苯甲酰膦酸盐（LAP）、溶菌酶（来自鸡蛋白）、Mueller-Hinton肉汤和琼脂、10%甲醛溶液、伊红、β-巯基乙醇、吐温20、链脲佐菌素（STZ）和氟化物 mounting 媒质
基于CsMeA的水凝胶配方的全面表征
基于CsMeA的水凝胶药物配方的全面表征证实了它们的物理、化学和生物学完整性，使其适合用于个性化伤口护理。如图1A所示，场发射扫描电子显微镜（FESEM）成像显示，空白和负载药物（含有PDGF、VEGF、AgSD和蜂蜜）的CsMeA水凝胶都呈现出均匀、相互连接的多孔微观结构。这种三维结构有助于...
结论
本研究中取得了以下三项关键概念性进展：（1）AI衍生的伤口参数与水凝胶微观结构自动化优化之间的新型直接关联，实现了对瞬态伤口几何形状的周期性捕捉，从而增强了药物/水凝胶与伤口表面的接触，加快了整个愈合过程；（2）建立了从图像捕获到分层药物的完全集成闭环工作流程...
CRediT作者贡献声明
Jayami K. Abeysinghe：撰写 – 原始草稿、方法学、研究、正式分析、数据管理。Kaiqi Wu：撰写 – 原始草稿、软件、方法学、研究、数据管理。Jiawen Chen：方法学、研究、正式分析、数据管理。Renee R. Li：撰写 – 审阅与编辑、方法学、研究、正式分析、数据管理。Clarisse Jang：方法学、研究、正式分析、数据管理。Zijun Zhang：撰写 – 审阅与编辑、方法学...
伦理声明
所有实验程序均按照机构和国家的伦理指南进行。糖尿病诱导和随后治疗的糖尿病伤口愈合模型方案已获得新加坡国立大学机构动物护理和使用委员会（IACUC）的批准（方案编号2024-00014）。新鲜猪血来自新加坡国立大学的国家大型动物设施（NUS）。人类血液样本是在获得伦理批准后收集的...
致谢
作者感谢科学技术研究局（A*STAR）的财政支持，资助编号为M23N2K0034（新加坡国立大学：A8001605-00-00）。
