3D

Oct 05, 2023

Nature Communications volume 13、記事番号: 5875 (2022) この記事を引用

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メトリクスの詳細

マイクロロボットは、人体の手の届きにくい部位でタスクを遂行する独自の機能により、科学者の注目を集めています。 マイクロロボットは、貨物の配送、サンプリング、手術、画像処理などの用途のために、個別にまたは群れで正確に作動および操作できます。 さらに、マイクロロボットは環境分野 (水処理など) にも応用されています。 さらに、最近の 3 次元 (3D) プリンタの進歩により、微細製造スキルが限られたユーザーでも設計から製造までの所要時間が短縮され、高解像度のマイクロロボットの製造が可能になりました。 ここでは、3D プリントされたマイクロロボットの最新の最終用途 (環境用途から生物医学用途まで) をレビューするとともに、実現可能な作動方法 (オンボードおよびオフボードなど) およびマイクロロボット製造のための実用的な 3D プリント技術について簡単に説明します。 さらに、将来の展望として、マイクロロボットとスマートマテリアルの統合の潜在的な利点、および物理知能（PI）だけでなく人工知能（AI）の実装の考えられる利点についても議論しました。 さらに、マイクロロボットのベンチからベッドサイドへの翻訳を促進するために、参入障害（免疫系攻撃など）や生体適合性を確保するための面倒な標準試験手順など、マイクロロボットの臨床翻訳を妨げている現在の課題について詳しく説明されています。

マイクロおよびナノメートルのスケールで製造された機械およびロボット (マイクロロボットおよびナノロボット) の新興科学は、過去 10 年間で大きく進歩しました 1,2。 新しい積層造形法 (つまり、3 次元 (3D) 印刷技術) はサイズ関連の限界を超えていますが、これらのロボットの機能は、スマート マテリアル (つまり、特定の条件に応答するように設計されたマテリアル) の使用により進歩しています。特定のpHまたはタンパク質レベルなど）、より正確な作動技術（つまり、オンボードおよびオフボードの方法）、および人工知能（AI）だけでなく物理的知能（PI）との統合。 したがって、これらのロボットは生物医学応用のための新たな装置の 1 つとなり、低侵襲医療 3 (顕微手術 4 や物体の検出、操作、組み立て、分離 5、6) における次の潜在的なパラダイムチェンジャーとしての地位を獲得しつつあります。細胞/薬物送達 7、8、9、10、およびイメージング/スキャン目的での粘性媒体 11 (血液などの体液) 内での操作可能なナビゲーション 12、13、14、15、16、17。

定義上、3D プリンターはコンピューター支援設計 (CAD) に基づいてレイヤーごとにオブジェクトを作成します 18、19、20、21、22。 3D プリンティングは、マイクロ流体工学から実験室/臓器オンチップ技術に至るまで、さまざまな生物医学分野に大きく貢献してきました 23,24,25,26,27,28,29,30。 従来のマイクロロボットの製造方法（例：リソグラフィー法31、32、電気化学33、34、35または物理的蒸気を使用する堆積技術36、37、組み立て技術38、ロールアップ技術39、無電解メッキ40、ひずみエンジニアリング法41など）と比較して、3Dプリンティング技術設計変更間のターンアラウンド間隔が短く、比較的コスト効率の高いプロセスを提供します。 さらに、金属 42,43、ポリマー (プラスチックやヒドロゲルなど)44,45,46,47,48,49、バイオインク (つまり、細胞が埋め込まれた/埋め込まれていない生体適合性材料)50 を含む、幅広い材料を 3D プリントできます。 、51、52、および複合材料53、54、55。 したがって、比較的高いアクセシビリティとより高いレベルの再現性により、優れた微細製造スキルを持たないユーザーにとっても、マイクロロボット製造の新たな方法としての 3D プリンティングの地位が強化されています 1,56,57。

将来の観点から見ると、AI は人間の専門家よりも正確に設計パラメータを最適化することでマイクロロボットの設計を加速できるだけでなく (例: 特定の生体流体の水泳摩擦を最小限に抑えるための最適な寸法を決定する)、材料の役割を果たすこともできます。 - 標的部位の化学的特性に基づく選択1,58,59。 さらに、AI を利用して、デザインの印刷可能性を予測し、可能な限り最高の印刷を実現するために 3D 印刷パラメーターを調整することもできます (たとえば、光強度 (光誘起方法の場合) または圧力/温度 (押し出しベースの方法の場合) を調整することによって)。 。 生産後、AI は、環境の予期せぬ変化 (血管内の血流量の予期せぬ変化など) にもかかわらずマイクロロボットが確実に標的部位に到達するように作動パラメーターを調整することで、インビトロ/ビボでのマイクロロボットの制御を容易にするでしょう。 一方、PI は、マイクロロボットが動作している環境 (たとえば、特定の pH レベルでの薬物放出) を感知して適応させることで、マイクロロボットが独立して動作できるようにします 60。 しかし、マイクロロボットの製造と作動はあらゆる進歩を遂げているにもかかわらず、これらの医療機器をベンチからベッドサイドに移すことは依然として困難です。 マイクロスケールロボットデバイスの費用対効果の高い大量生産は依然として解決すべき課題である一方で、マイクロロボットは体内に侵入して標的部位に到達するまでに障害に直面しなければなりません（例えば、身体の免疫系による攻撃や排除など）61 。 さらに、マイクロロボットの安全性と機能性を確保するための現在の試験基準では、煩雑で費用のかかる手順が必要であり、商業化された臨床応用へのマイクロロボットの早期変換が遅れています（図 1）62。