Nachbildung der Blutgefäße im Gehirn durch 3D-Silikondruck
An der Universität von Florida versucht ein Forscherteam, mit Hilfe des 3D-Drucks von Silikon präzise Blutgefäße im Gehirn nachzubilden. Dazu haben sie ein Verfahren namens AMULIT (Additive Manufacturing at Ultra Low Interfacial Tension) entwickelt: Bei diesem Ansatz wird Silikon direkt in ein Materialbad gedruckt. Letzteres dient als Druckmedium und besteht in diesem Fall aus einer Emulsion von Mikrotröpfchen aus Wasser in Silikonöl. Mit dieser Methode können die Forscher nach eigenen Angaben Modelle von nur vier Mikrometern entwerfen und damit die Blutgefäße im Gehirn sehr genau nachbilden.
Silikon hat besonders interessante Eigenschaften wie Biokompatibilität, Hitze-, Chemikalien- und Feuchtigkeitsbeständigkeit. Beim 3D-Druck stellt es jedoch einige Herausforderungen dar: Es ist ein flexibles Material, das im Gegensatz zu den in FDM/FFF verwendeten Filamenten nicht wieder verfestigt werden kann, sobald es geschmolzen ist. Daher wird Silikon in der Regel in flüssigem Zustand gedruckt, bevor es unumkehrbar ausgehärtet wird. Die Schwierigkeit liegt auch in der Komplexität der herstellbaren Formen: Wie können wir sicher sein, dass die Struktur nicht zusammenbricht?
Ein innovatives 3D-Druckverfahren für Silikon zur Nachbildung von Blutgefäßen im Gehirn
Um diese Herausforderungen zu überwinden, haben die Forscher das folgende Baddruckverfahren entwickelt. Die Idee ist, aufeinanderfolgende Materialschichten aufzutragen, indem man sie mit einem Silikonöl umgibt, das als Trägermaterial dient. Das Team erklärte, weshalb Silikon als Trägermaterial gewählt wird? : „Wir beschlossen, das Problem der Grenzflächenspannung durch die Entwicklung eines Trägermaterials aus Silikonöl zu lösen. Wir gingen davon aus, dass die meisten Silikontinten unserem Silikonträgermaterial chemisch ähnlich sind, wodurch die Grenzflächenspannung drastisch reduziert wird, aber auch unterschiedlich genug, um bei der Zusammenstellung für den 3D-Druck getrennt zu bleiben. Mit unserem AMULIT-Trägermaterial waren wir in der Lage, handelsübliches Silikon mit hoher Auflösung zu drucken und Strukturen mit einem Durchmesser von nur 8 Mikrometern (etwa 0,0003 Zoll) zu erzeugen. Die gedruckten Strukturen sind genauso dehnbar und haltbar wie ihre traditionell geformten Gegenstücke“. Die Grenzflächenspannung ist die Kraft, die erforderlich ist, um die Oberfläche zwischen zwei nicht mischbaren Flüssigkeiten zu durchbrechen.
Die meisten auf dem Markt erhältlichen Trägermaterialien basieren auf Wasser. Da Silikon jedoch ein Öl ist, kommt es beim Kontakt der beiden Materialien zu Verformungen, da sie nicht mischbar sind und daher eine hohe Grenzflächenspannung benötigen. Es bilden sich kleine Öltropfen im Wasser, die sich auf die 3D-gedruckte Struktur auswirken. Aus diesem Grund hat das Team ein Silikonölbad entwickelt. Das Team fügte hinzu: „Wir haben eine Reihe an möglichen Trägermaterialien entwickelt, aber wir fanden, dass der beste Ansatz darin bestand, eine dichte Emulsion aus Silikonöl und Wasser herzustellen. Man kann sich das wie eine kristallklare Mayonnaise vorstellen, die aus verpackten Mikrotröpfchen aus Wasser in einem Kontinuum aus Silikonöl besteht. Wir nennen diese Methode additive Fertigung bei ultraniedriger Grenzflächenspannung oder AMULIT“.
Die ersten Tests der Forscher betreffen Blutgefäße im menschlichen Gehirn, die es Neurochirurgen ermöglichen würden, vor einer Operation zu trainieren, von viel realistischeren Simulationen zu profitieren oder einfach die Anatomie eines Patienten besser zu verstehen. Sie könnten auf physische Modelle zugreifen und diese maßgeschneiderten Blutgefäße anfassen, die anhand eines 3D-Scans des Patienten hergestellt wurden. Wir werden Sie über die nächsten Entwicklungen dieses Forscherteams auf dem Laufenden halten. In der Zwischenzeit können Sie die gesamte Studie HIER finden.
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Mich würde interessieren, ob ein Arzt für innere Medizin aus diesen Modellen neue Erkenntnisse schließen kann? Es hilft dem Chirurgen bestimmt, dass er vor der Operation üben kann. Vielleicht sollte man es auch im Medizinstudium benutzen!