23.02.2023 by Prof. Dr. Michael Gasik (Aalto University Helsinki, Finland)
バイオマテリアルのDMA見えないものを見る！
ミヒャエル・ガシック教授の論文Michael Gasik (フィンランド、ヘルシンキ・アールト大学）
現在、様々なインプラント、特に整形外科や歯科の症例に使用するため、多くの種類の生体材料が利用可能である。金属合金、セラミック、複合材料が、生きた細胞の有無にかかわらず使用されている。新しい組織の形成をサポートし促進するために、組織工学の応用分野で使用される様々な足場の応用分野が拡大しており、これらの多くは3D（バイオ）プリンティングによって作られている。生体組織の再生は、生体内の挙動を模倣した正しい生体力学的特性[1]を持つ生体材料構造[2]を必要とする、最も困難な課題の一つであることが知られている。適切なバイオマテリアルは、損傷した組織の再建を支援し、関連する痛みや治癒時間を最小限に抑える [3]。
Michael Gasik教授（フィンランド、ヘルシンキ、アールト大学）によるこの論文は、BEST（Biomaterials Enhanced Simulation Testing）と呼ばれる動的機械解析技術（DMA）の新しい応用例を示しており、生体材料や医療機器の特性評価と改良に用いられている。
フィンランドのアールト大学（化学・冶金工学科）のミヒャエル・ガシク教授は、1985年に熱分析アプリケーションの研究を始め、ほぼそれ以前からNETZSCH-Gerätebau GmbHと共同研究を行っている。
高温用途と水素技術用の材料に重点を置いてきた。2000年以降は、生体材料、医療機器、再生医療用途に積極的に取り組んでいる。2019年、欧州整形外科研究会の大使に任命された。
マイケル・ガシック教授はSeqvera Ltd.の共同設立者であり、NETZSCH DMA装置に初めて実装されたBEST法（Biomaterials Enhanced Simulation Testing）の発明者でもある。
マイケル・ガシック教授の研究活動の焦点のひとつは、生体材料の機械的特性の測定である。この観点から、彼はNETZSCH DMA 242Artemisで作成したDMAデータを、これらの材料の特性を評価するための更なる計算の基礎として使用しています。彼のアプローチについてさらに詳しく読む：
課題
生体材料の形状、デザイン、表面状態、インプラントの形状、組織の質や 部位の違いに対する適合性については、すでに数多くの研究が 行われ、臨床データが収集されている。また、一見同じように見えるが、出所が異なるインプラント材料に ついても、有意な違いが報告されている[4]。骨や軟組織のバイオメカニクス的特性評価は、金属、セラミック、 ポリマー材料よりも問題が多い。公表されているデータセットは、比較可能な測定プロトコールや測定条件に基づいていないことが多く、一貫性の欠如につながっている。これらのデータを一般化することは非常に困難であり、単純で堅牢かつ適切な情報を提供することはほとんど不可能である。
生体力学的な特性評価では、通常「弾性率」と呼ばれる個々の数値に特性を近似するために、材料を弾性物質または粘弾性物質の一種であると仮定します。しかし、この方法は、small 変形が非常に大きい線形弾性材料にのみ適合し、NPLガイドライン[5]には、異なる値を導き出す可能性のある弾性率の計算方法が9つ挙げられています。生体材料や生体組織の大部分は明らかに弾性材料ではないので、データを人為的にある固定された数値に縮小しようとするのは、かなり単純化しすぎている：例えば、さまざまな情報源によって0.1～680MPaに及ぶ「粘膜の弾性率」を知ることのメリットは何でしょうか？
残念ながら、慣性の影響（高周波数）や装置の限界（低周波数）に関する問題は、公表されている試験プロトコルに必ずしも十分に文書化されていません。装置の慣性が除去されたとしても、試料自体には常に有限の慣性があり、運動量の拡散、粘弾性波、二次流れによるアーチファクトが発生する可能性があり、これらはすべて均質で線形変形という仮定に反する可能性があります[6]。より洗練されたモデルには、相当数の人工的なフィッティングパラメータがあり、既存の標準、プロトコル、およびアドホックな試験方法の範囲内でこのような試験を実施することは、実験的に非常に困難です[7]。
3Dバイオプリンティングのようなプロセスでは、バイオインクの特性の制御、フローと細胞の生存率への影響の管理、プリンティング後および移植時の構築物の最適な生物物理学的特性の確保など、克服しなければならない課題がいくつかある[8]。3D微小環境の制御には、より高い解像度と速度が必要であり、機械的特性と輸送特性の最適な組み合わせを、空間と時間のスケールで実現しなければならない。新しい医療機器規制（2017/745）は、適切な力学的評価を実施することを要求しており、その結果、医療技術評価規制（2021/2282）を遵守することになる。
残念なことに、多くの異なる生物物理学的試験方法が、むしろ異なる結果をもたらし、現実的な真の特性を得ることは容易ではない。この違いの原因には、不均一な接触、相状態、慣性および弾性不安定性の影響、不適切に仮定されたモデルでのフィッティング、ひずみ定義の限界、適切な負荷履歴評価の欠如など、多くの理由があります。従って、単に特定の数値を算出するのではなく、生体材料の挙動とそのプロセスにおける性能の両方を定量化できるロバストなアプローチを持つことが非常に重要である。
BESTコンセプト
このような課題に対処するため、私たちは特許取得済みのBEST法（Biomaterials Enhanced Simulation Testing）を開発しました。この方法は、ハイドロゲル、3Dプリント構築物、制御された薬物送達など、多くの硬質および軟質の生体材料に適用することができる。BESTのソリューションは、特に不適切で断片的な試験によって引き起こされる問題を対象としており、基本的な因果関係の原則に基づく統合的なアプローチに基づいて確立されている。
BESTは、DMA環境において、必要なコヒーレント刺激を用いて管理された条件下で実施される。時間、位相、刺激の領域における被検体の特性の変化を評価する[9]。後処理において、BESTはデータを統合し、被検体の履歴を畳み込み、未知の値を抽出します。これらはすべて、ユーザーが材料のモデルをselect （データ解析は基本的にモデル・フリー）。独自の量子回帰アルゴリズムで得られた不変パラメータは、試料の履歴を取り込み、生体材料の発達の位置と方向を示す[10]。
BESTの主な特徴は、DMAデータの不変処理である。この新しい方法は、多くのモデルにおける組織特性の線形性における一般的な制限、すなわち、線形粘弾性で使用されるフーリエ変換では一般的に保持されないスケーリング特性（均質性）と重ね合わせ特性（加法性）を克服している。
したがって、BESTは正しい試験プロトコルを適用し、1つの試験片/試験からパラメータを抽出するためにべき乗法を使用します。その結果、複雑な計算（複素弾性率が不要）や線形性の仮定を使用することなく、高い出力データを得ることができ、他のレオロジーデータもその価値を失わないように再処理することができます。
DMAの応用例
ここに示す例では、NETZSCH DMA 242Artemis®を使用した測定に基づき、3Dバイオプリンティング用のアクリルハイドロゲルの特性を、仮定モデルを使用せずに評価するために、上述の方法を導入しました。ゲルを29G針付き1mLシリンジに入れ、通常曲げ加工に使用されるカスタマイズされたDMA試料ホルダーにセットし、25℃でステップワイズクリープモードで試験した。
図1は、規定のニードルノズルを介して押し出されたゲル量（µL）の実験データを、加えられた局所圧力（kPa）ごとに正規化して示しています。このデータは、時間と加圧力に伴う流動速度論の非線形性を明らかに示しており、これらの依存性を記述する材料モデルをselect 。
このデータから、BEST法はこれらの注入条件下でのゲルの粘性剛性の時間不変値とそのメモリー値を抽出しました[9,10]（図2）。ここで、曲線はほぼ直線であり、直線の傾きはすべての適用圧力（数字はkPa）に対してほぼ一定である。これは、ゲルが非ニュートン流体的挙動を示すにもかかわらず、モデルなしの不変値に関しては線形であることを意味する。また、数値は印加圧力によって非単調に変化しており、流動に影響を与える異なる限界現象が存在する可能性があることがわかる。流れの発達の影響を見るために、メモリー値対印加圧力のプロットを図3に示す。このマップは、メモリー値がユニティーよりはるかに低い低圧では、シリンジ内のゲルが摩擦、流動抵抗、場合によっては滑り止め効果に直面していることを示している。約65kPa（開始圧力）以降、これらの値は跳ね上がり、ゲルがより発達した流動を達成したことを示している。
本手法は、インクのレオロジーパラメータを個別に決定する必要なく、ノズル、形状、圧力、時間、およびその他のプロセス条件に応じて、不変値を決定し、3Dバイオプリンティング・プロセスのモデルフリー予測に使用することができる。BEST法は、3Dプリンティングプロセスのさらなる予測モデリングのための「最初の」データを生成し、3Dプリンティングされた組織や構築物の特性評価にも同じ考え方を適用する。
概要
開発されたアプローチは、材料の "見えない "特徴や、刺激や環境との相互作用を "見る "能力を実証している。このようにして、動的機械解析（DMA）は弾性率や損失正接よりもはるかに多くの情報を提供することができる。BEST処理を使えば、様々な目的のために（場合によっては1つの試験片や試験からでさえも）多くの測定値を得ることができます。例えば、凝集弾性率、特性デボラ時間、クリープコンプライアンス、有効流体拡散率および透水性/誘電率、力学的流体流れに対する等価流路サイズ、材料記憶値、膨潤圧などを、1回の実験で得ることが可能です。また、BESTのアプリケーションはモデルフリーであり、フィッティング・パラメーターを必要としないため、これはバイオマテリアルだけにとどまりません。さらに、すでに作成された試験データにも適用できます。
文献
[1] Hubbell J.A. Nature Biotechnol.13 (1995) 565-576.
[2] Gasik M. Sci.Techn.Adv. Mater. 18 (2017) 550-562.
[3] Chung C., Burdick J.A.. Adv. Drug Delivery Rev.60 (2008) 243-262.
[4] Gasik M., Lambert F., Bacevic M...、 材料14 (2021) 2845.
[5] ロード J.D.、モレル R. Measurement Good Practice Guide No.NPL Teddington, UK (2006)
[6] Ewoldt R.H., Johnston M.T., Caretta L.M. In： 生体システムにおける複雑な流体; Springer, Germany (2015).
[7] Vrana N.E., Knopf-Marques H., Barthes J. (Eds.). 臓器・組織再生のためのバイオマテリアルWoodhead Publ.UK (2020).
[8] Jammalamadaka U., Tappa K. J. Funct.Biomater. 9 (2018) 22
[9] Gasik M., Bilotsky Y. 特許 US 10379106 B2 (2019).
[10] Gasik M.特許 US 10809171 B2 (2020).
Contact:
Prof. Dr. Michael Gasik, Dr. Sci.
Terkko Health Hub, Building 14
Helsinki University Central Hospital Area
Haartmaninkatu 4, FIN-00290 Helsinki
www.seqvera.com
マイケル・ガシック教授に感謝する。
