综述：人工智能驱动的生物打印5.0

　　本综述系统探讨人工智能（AI）与生物打印技术融合的最新进展，重点分析其在构建策略与应用场景中的突破。AI通过优化打印参数、材料筛选与功能模拟，显著提升复杂功能组织制备与原位修复能力，为个性化医疗、再生医学及精准健康提供核心工具。

　　

人工智能在生物打印中的革命性进展

随着生物医学工程的飞速发展，生物打印技术已成为解决器官移植短缺和推动疾病模型研究的关键手段。该技术从最初制造简单模型（1.0阶段）逐步演进至永久性植入物（2.0）、组织工程支架（3.0），再到利用活细胞构建复杂生物结构（4.0）。然而，传统生物打印仍面临巨大挑战：难以精确复制宿主组织的结构与功能、材料选择局限性以及打印参数优化困难。人工智能（AI）尤其是机器学习的引入，为生物打印5.0时代开辟了全新机遇。

AI驱动的构建策略创新

人工智能通过机器学习算法大幅提升了生物打印的精度与效率。在材料筛选方面，AI可快速分析生物墨水（bioink）的流变特性、细胞相容性与机械性能，从而推荐最优组合。打印参数优化中，AI利用实时反馈系统调整喷嘴速度、层厚和温度，避免细胞损伤并提高结构保真度。此外，生成对抗网络（GAN）和深度学习模型被用于设计仿生血管网络与多细胞组织结构，实现了从“简单堆积”到“功能仿生”的跨越。

多场景应用突破

在复杂功能组织制备中，AI辅助的生物打印成功制造出具有代谢活性的肝小叶单元和心肌组织，其收缩性与电生理特性接近天然组织。对于原位组织修复，AI结合影像数据（如CT/MRI）生成患者特异性打印蓝图，指导手术中直接打印缺损组织，显著提升修复精准度。此外，该技术在高通量制备体外疾病模型（如肿瘤微环境模型）中展现出巨大潜力，为药物筛选与机制研究提供标准化平台。

未来展望与挑战

AI与生物打印的协同将加速个性化医疗发展，例如定制化器官补片和活性植入物。然而，技术融合仍面临数据标准化、算法可解释性以及伦理监管问题。未来需建立多模态数据库并开发轻量化AI工具，以推动临床转化。总体而言，人工智能赋能的生物打印5.0将成为再生医学和精准健康领域的核心驱动力。