文献解读丨AI驱动生物打印5.0：引领智能生物制造新变革
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人工智能赋能生物打印5.0：开启智能生物制造新范式
传统生物打印技术历经四代发展，已从简单手术规划模型逐步演进至可搭载活细胞的复杂生物结构制造，为器官移植短缺、疾病模型构建与再生医学研究提供了关键解决方案。
但在天然组织器官结构与功能精准复刻、生物材料高效筛选、打印参数动态优化等核心环节，仍面临复杂系统非线性、实验试错成本高、成型稳定性不足等瓶颈，难以满足个性化、高通量、高保真的临床与科研需求。
人工智能，特别是机器学习技术的快速突破，为生物打印全流程智能化升级提供了全新路径，相关研究已成为生物制造领域的前沿热点。
01
重磅综述发表：
定义生物打印5.0全新范式
近期，上海大学转化医学研究院苏佳灿团队在生物制造领域权威期刊Bio-Design and Manufacturing上发表题为Artificial intelligence-enabled Bioprinting 5.0的重磅综述，系统提出并定义了“生物打印5.0”全新范式，全面梳理了人工智能与生物打印融合的技术脉络、应用场景、核心突破与未来方向。
02
技术演进:
从1.0到5.0，生物打印的智能化跃迁
该综述首先清晰梳理了生物打印的代际演进路径，明确了从1.0到4.0的技术特征与应用边界，更首次界定了生物打印5.0的核心内涵。
生物打印1.0以无生物相容性要求的手术模型与辅助器械制造为核心，主要用于临床手术规划与教学演示；
2.0阶段聚焦于钛合金、生物陶瓷等生物相容非可降解永久植入体，解决临床植入器件的精准成型问题；
3.0阶段转向可降解组织工程支架开发与制备，为组织修复与再生提供力学支撑和生长微环境；
4.0阶段则以活细胞、微组织、类器官为打印原料，实现体外功能化组织构建，助力疾病模型与药物筛选研究。
而“生物打印5.0”的核心标志，是人工智能深度融入模型设计、材料开发、参数优化、实时监控、闭环控制与功能预测全链条，以数据驱动替代传统试错模式，以智能调控突破人工操作局限，推动生物打印从“精准制造”向“智能创造”跨越。
图1. 人工智能赋能生物打印，加速人类健康科学发展
03
核心应用：
AI赋能生物打印全流程优化
该综述将人工智能在生物打印中的作用归纳为模型设计与性能预测、工艺优化与闭环控制两大主线，系统阐述了AI技术如何破解传统生物打印的核心瓶颈。
在模型设计与性能预测层面，人工智能可通过拓扑优化、自适应网格算法生成仿生各向异性结构，精准复刻天然组织的微观形貌；同时借助三维卷积神经网络，提前预测支架的力学性能与生物相容性，兼顾仿生度与成型稳定性。在生物墨水开发中，机器学习可快速预测材料的流变特性、可打印窗口、生物活性与降解行为，高效筛选GelMA、HAMA等最优配方，大幅缩短材料研发周期，降低实验成本。针对细胞活性保障这一关键难题，集成神经网络、随机森林等算法可基于打印参数，精准预测细胞存活率，定位温度、压力等关键影响因子，为工艺稳健性提供坚实的数据支撑。
在工艺优化与闭环控制环节，人工智能能够高通量优化喷嘴移动速度、挤出压力、光固化功率等核心参数，避免人工调试的主观性与低效性；同时结合机器视觉技术，实现打印过程中断线、成型不均等缺陷的实时识别，同步完成动态补偿，构建自适应闭环控制系统，显著提升打印精度与结构均一性，实现无人干预的稳定打印。
技。持续增长的科技创新离不开科研经费的支撑。
图2. AI赋能生物打印全流程优化
04
关键突破：
AI驱动复杂组织构建与原位修复
依托人工智能技术，生物打印在复杂功能组织构建与原位修复领域实现了多项关键突破，为临床转化奠定了重要基础。
在跨尺度血管化结构制备中，人工智能融合自上而下的宏通道设计与自下而上的毛细血管诱导策略，优化生长因子梯度、氧浓度分布、基质力学特性与流体剪切应力，成功实现可灌注、高稳定性的多级血管网络构建，有效解决了厚体积组织的营养供应难题——这也是制约生物打印器官临床应用的核心瓶颈之一。
在理化微线索精准构筑方向，人工智能可实现生长因子的时空分布调控、药物载体控释设计、微观力学线索排布，结合多工艺复合制造技术，精准模拟体内生理微环境，引导细胞有序生长、定向分化与功能成熟，让打印组织更接近天然组织的生理状态。
在原位生物打印领域，人工智能可完成创面快速识别、缺损区域三维重建、动态路径规划与运动误差补偿，适配软组织动态形变与术中复杂环境，大幅提升原位修复的精准度与可靠性，为皮肤、骨骼、肝脏等组织的术中直接修复提供了全新技术路径。
图3. 人工智能在原位生物打印领域的应用
05
挑战与展望：
迈向智能生物制造新时代
该综述同时客观指出，人工智能与生物打印的深度融合仍面临多重挑战：一是生物系统具有高维复杂性与不确定性，难以通过模型完全精准模拟；二是人工智能模型的可解释性不足，部分预测结果难以实现临床验证；三是高质量生物打印数据集稀缺，制约了算法的优化与泛化；此外，多学科技术壁垒、伦理规范与监管体系不完善等问题，也需要逐步破解。
面向未来，人工智能将进一步驱动生物打印向高通量体外模型制备、多物理场协同调控、个性化临床转化方向发展。通过AI优化生物墨水组分、细胞排布与培养环境，可实现个性化组织器官模型的高效制备，支撑药物高通量筛选与疾病机制研究；整合力、电、磁、光等外场刺激，借助AI实现多场耦合建模与实时反馈，可加速打印组织的功能成熟，推动生物打印技术从实验室走向临床，为器官再生、精准医疗提供核心技术支撑。
图4. 人工智能在应对生物打印迫切挑战、推动其迈向新阶段中的作用
06
文献总结：
引领智能生物打印发展方向
总体而言，该综述首次系统界定了人工智能赋能的生物打印5.0技术体系，完成了从技术演进、应用场景、核心算法到临床转化的全景梳理，为智能生物制造、组织工程与再生医学领域提供了权威的理论框架与技术路线。不仅破解了传统生物打印的诸多瓶颈，更明确了人工智能在生物打印领域的核心价值，对推动生物打印技术从实验室研究走向临床产业化应用、助力再生医学与精准医疗发展具有重要的引领意义。
参考文献
Bai, L., Zhang, Y., Wang, S. et al. Artificial intelligence-enabled Bioprinting 5.0. Bio-des. Manuf. 9, 32–62 (2026). https://doi.org/10.1631/bdm.2400354