KR102615057B1 - 바이오-프린팅 프로세스 - Google Patents

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Abstract

본 발명은 제조될 조직의 3차원 조직을 나타내는 타겟 디지털 모델을 준비하는 단계, 생체 세포 및 생체 재료의 복수의 층들의 디포지션을 위해 바이오-프린팅 장비(2)를 제어하는 단계를 포함하고, 한편으로 제조될 제품의 상기 디지털 모델, 다른 한편으로 모델 예측 변화, 또한 프린팅될 구성 요소의 특성의 함수로 디지털 프린팅 모델을 계산하는 단계, 이러한 방식으로 계산된 상기 디지털 프린팅 모델에 따라 수행되는 바이오프린팅 장비(2)를 제어하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는, 바이오프린팅 프로세스에 관한 것이다. 본 발명은 또한 이 프로세스를 구현하기 위한 시스템에 관한 것이다.

Description

바이오-프린팅 프로세스
본 발명은 재생 의학, 약리학 및 세포 생물학 연구에 사용하기 위한 생체 공학 구조체를 생성하기 위해 규정된 2D 또는 3D 조직으로 생체 및 선택적으로 비생체 재료를 모델링 및 조립하기 위한 컴퓨터-보조 전사 프로세스에 의한 레이저 바이오-프린팅 분야에 관한 것이다.
조직 공학(tissue engineering)은 고유 조직 또는 심지어 기관의 기능을 대체, 복원 또는 유지하기 위해 생물학적으로 적합한 대안을 설계하고 개발하는 것을 목적으로 한다. 일례가 Griffith, L. G., & Naughton, G.(2002)에 의한 논문, Tissue engineering--current challenges and expanding opportunities, Science, 295(5557), 1009-1014에 설명되어 있다.
이러한 인공 (재)구축 방법이 효과적이기 위해서는, 미시적 스케일로부터 거시적 스케일까지 상이한 조직 구성 요소(세포, 세포외 매트릭스, 모르포겐(morphogen))에 의해 작용되는 작용 및 역반응 루프로부터 특성화되고 이에 기인하는 타겟 조직의 복잡성을 가능한 한 근접하게 재현해야 한다. 이러한 상호 작용은 조직의 형상 또는 구조와 그 기능 사이의 밀접한 관계를 의미한다. 통상적인 조직 공학 접근법은 많은 제약, 특히 조직의 복잡성, 그 혈관화, 결과적인 맞춤화 및 그 생성의 안전성을 제어하는 데 있어서의 어려움을 갖는다는 것이 사실이다.
이러한 제약을 극복하기 위해, 보다 통상적으로 바이오-프린팅으로 지칭되는 생물학적 요소의 프린팅이 Klebe, R.(1988)에 의한 논문, Cytoscribing: A Method for Micropositioning Cells and the Construction of Two- and Three-Dimensional Synthetic Tissues. Experimental Cell Research, 179(2):362-373
그리고, Klebe, R., Thomas, C., Grant, G. Grant, A. 및 Gosh, P.(1994), Cytoscription: Computer controlled micropositioning of cell adhesion proteins and cells. Methods in Cell Science, 16(3):189-192. 에서 논의된 바와 같이 생각되기 시작했다.
이 기술은 프린팅-후 특성의 유지를 보장하면서 생물학적 조직의 상이한 구성 요소(생체 세포, 생체 재료, 분자)를 조직한 다음 조직의 이러한 상이한 구성 요소를 층별로 3D로 조립할 수 있게 한다. 보다 통상적인 바이오-제조 방법에 대한 바이오-프린팅의 주요 이점은 재현성(자동화), 실행 속도(컴퓨터 계획/병렬화) 및 맞춤화 능력이다.
Dabababneh, A. B., & Ozbolat, I. T.(2014)에 의한 논문, Bioprinting technology: a current state-of-the-art review. Journal of Manufacturing Science and Engineering, 136(6)에 개요되는 바와 같이 현재 3개의 핵심 바이오-프린팅 기술: 잉크-젯, 바이오-압출 및 레이저-보조 프린팅(LAB: laser-assisted printing)이 있다.
최신 기술
최신 기술은 "AFA-LIFT"로 알려진 해결책이며, B. Hopp, T. Smausz, N. Kresz, N. Barna, Z. Bor, L. Kolozsvri, D. B. Chrisey, A. Szabo 및 A. Ngrdi에 의한 논문, "Survival and proliferative ability of various living cell types after laser-induced forward transfer", Tissue Eng. 11, 1817-23(2005)에 설명되어 있다.
논문 "J. A. Barron, P. Wu, H. D. Ladouceur 및 B. R. Ringeisen, "Biological laser printing: a novel technique for creating heterogeneous 3-dimensional cell patterns", Biomed. Microdevices 6, 139-147(2004)"은 또한 "AFA LIFT 또는 DRL-LIFT" 유형의 장비를 설명하며, 여기서 레이저 방향은 고정되고 전사될 세포를 지지하는 필름은 이동할 수 있다.
"Laser tool for single cell transfer"라는 제목의 "Journal of laser micro/nanoengineering" Vol 9, N° 2-2014에 발행된 다른 논문은 AFA-LIFT 유형의 프로세스 및 장비의 다른 예를 설명한다.
논문 "F. Guillemot, A. Souquet, S. Catros, B. Guillotin, J. Lopez, M. Faucon, B. Pippenger, R. Bareille, M. Rmy, S. Bellance, P. Chabassier, J. C. Fricain, 및 J. Amde, "High-throughput laser printing of cells and biomaterials for tissue engineering", Acta Biomater. 6, 2494-2500(2010)"은 이러한 프로세스를 구현하기 위한 장비의 예를 설명한다.
최신 기술에서, 특허 출원 WO2016097619호는 또한 적어도 하나의 잉크로 프린팅하기 위한 방법 및 장비를 기술하며, 상기 방법은 잉크 필름에서 캐비테이션 버블(cavitation bubble)을 발생시키기 위해 레이저 빔을 포커싱하는 단계, 잉크 필름의 자유 표면으로부터 적어도 하나의 잉크 액적을 형성하는 단계 및 상기 액 적을 수용 기판의 디포지션 표면 상에 디포지션시키는 단계를 포함하고, 레이저 빔은 중력과 반대 방향으로 배향되고, 필름의 자유 표면은 잉크 필름 위에 놓인 디포지션 표면을 향하여 상향으로 배향되는 것을 특징으로 한다.
이러한 구성은 특히 침전 현상의 발생을 제한하면서 잉크 필름에 대해 실질적으로 일정한 두께 E를 얻을 수 있게 한다. 또한, 광범위한 잉크를 사용할 수 있게 한다.
종래 기술의 단점
상술한 기술의 해결책은 바이오-프린팅 단계 후에 변형되는 생체 세포로부터의 조직의 제조에 매우 적합하지는 않다. 전사에 의해 디포지션되는 생체 세포는 부착, 증식, 변형, 이동, 분화, 휴지(quiescence) 및 아포토시스(apotosis)에 진입할 수 있다. 결과적으로, 바이오-프린팅에 의해 생성된 생물학적 아이템은 고정되지 않으며, 숙성 국면 후에 얻어진 조직이 반드시 생성된 조직에 대응하는 것은 아니다.
종래 기술의 해결책은 그 자체 구성 요소의 작용 또는 온도, pH, 산소 또는 CO2 수준...과 같은 외부(외인성) 자극의 작용 하에서, 조직의 구성 요소가 시간에 따라 변형될 때(4D 프린팅) 미리 정해진 모델을 구축하는 것을 허용하지 않는다.
본 발명에 의해 제공되는 해결책
본 발명은 가장 일반적인 관점에서 바이오-프린팅 방법에 관한 것으로, 바이오-프린팅 방법은:
· 제조될 조직의 3차원 조직을 나타내는 타겟 디지털 모델(또한 CAD 파일이라 칭해짐)을 준비하는 단계,
· 생체 세포 및 생체 재료의 복수의 층들의 디포지션(deposition)을 위해 바이오-프린팅 장비를 제어하는 단계,
· 바이오-프린팅 단계 동안 각 층에 대한 선택적인 2D 특성화(2D characterization) 단계를 포함하고,
· 프린팅될 구성 요소의 특성(맞춤화에 대한 관심)뿐만 아니라, 한편으로 제조될 제품의 상기 디지털 모델, 다른 한편으로 예측 발달 모델에 따라 디지털 프린팅 모델을 계산하는 단계,
o 상기 계산된 디지털 프린팅 모델에 따라 수행되는 바이오-프린팅 장비를 제어하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 한다.
이와 같이 제조된 프린팅 제품의 숙성(maturing) 단계가 체외(vitro) 모델을 준비할 때 프린팅 프로세스의 끝에서 또한 제공될 수 있다. 예를 들어, 제위치(체내(in vivo)) 프린팅에 있어서, 숙성 단계는 존재하지 않는다. 직접 이식을 위한 체외 모델의 프린팅에 대해, 숙성 스테이지는 부분적이다.
본 방법은 각 프린팅 동작의 이력이 추적될 수 있게 하는 생물학적 아이템 뱅크, CAD, 프린팅 및 숙성의 작업을 포함하여 작업의 시퀀스 및 동작과 대응 데이터를 나타내고 기록하는 단계를 선택적으로 포함할 수 있다.
바람직하게는, 바이오-프린팅 방법은 또한 체외 모델에 대한 그 숙성 동안 바이오-프린팅된 제품의 3D 특성화 단계를 포함한다.
2D 및 3D 특성화 단계는 지형 촬영, 단층 촬영, 분광(라만(Raman), 레일리(Rayleigh, IR...)), 생화학적 분석 수단..의 사용과 같은 여러 유형의 형상을 포괄할 수 있다. 이는 바람직하게는 2D 및 3D 이미징 기술에 기초하여 프린팅 중 및 프린팅 후에 조직을 분석할 것이다. 이러한 기술은 광학 이미징 기술(공초점(confocal), 형광, OCT, 위상 이미징, SPIM, 다중 광자...), 음향, X-선 등..을 기반으로 할 수 있다.
변형에 따르면, 상기 발달 예측 모델은 공유 서버에 저장되며, 상기 장비는 타겟 제품 카테고리에 적합화된 저장된 발달 예측 모델을 디지털 라이브러리로부터 선택하기 위해 상기 서버와 통신하기 위한 수단을 포함한다.
다른 변형에 따르면, 상기 발달 예측 모델은 타겟을 시각화하는 카메라에 의해 관찰된 수신 타겟에 대한 이론적인 생체 재료 전사 위치와 상기 생체 재료의 실제 위치 사이의 오프셋을 결정한다.
다른 변형에 따르면, 본 방법은 이하를 포함한다:
- 장비 상에서 획득된 2D 및 3D 특성화를 복수의 서버들 사이에서 공유되는 서버로 송신하는 단계.
- 발달 예측 모델들의 주기적 재계산을 위해 적어도 하나의 접속된 장비로부터의 데이터에 대한 다중-에이전트 프로세싱 단계.
- 발달 예측 모델들의 주기적인 재계산을 위해 적어도 하나의 접속된 장비로부터의 데이터에 대한 머신-러닝 유형의 프로세싱 단계.
이러한 주기적 재계산은 데이터 동화를 통해 이미 획득된 데이터에 대한 영구적 계산으로 지속적인 러닝 프로세스를 수행한다. 따라서, 예측 모델은 더 나은 예측을 위해 이전 러닝을 사용한다.
- 발달 예측 모델들의 주기적 재계산을 위해 적어도 하나의 접속된 장비로부터의 데이터에 대한 미분 방정식들에 의한 연속 모델링 유형의 프로세싱 단계.
- 상기 실행 가능 조직 경계에 기초하여 최적의 프린팅 공간을 주기적으로 재계산하기 위해 실행 가능 및 실행 불능 조직 경계를 결정하는 이미징 공간 프로세싱 단계.
유리하게는, 접속된 장비는 상기 접속된 서버로 이하를 송신한다:
- 제조될 제품의 상기 디지털 모델뿐만 아니라 하나가 존재할 때 숙성 단계에서 2D 프린팅 및 3D 후-프린팅 특성화를 포함하는 정보.
- (적용 가능한 경우 바이오-프린팅 및 제조 단계 동안) 장비의 물리적 조건에 대한 정보.
- 실험 준비, 세포 준비, 생체 재료 및 배양 배지에 대한 전자 실험실 노트북(ELN)으로부터의 정보.
- 적용 가능한 경우 타겟 조직 및 바이오-프린팅 단계 및 제조 단계 동안 검출된 이벤트를 기술하는 디지털 타임-스탬핑된 정보.
변형에 따르면, 본 발명에 따른 방법은 복수의 프린팅 모델들을 계산하는 단계 및 이와 같이 계산된 프린팅 모델들의 이론적 변형들을 평가하고 타겟 모델과 계산된 숙성 모델 사이의 차이를 최소화하는 프린팅 모델(17)을 선택하는 단계를 포함한다.
변형에 따르면, 프린팅 모델을 계산하는 단계는 상기 프린팅 모델의 최적의 계산을 보장하기 위하여 장래의 프린팅과 관련된 입력을 고려하여(실제 구성 요소, 머신, 프로세스...) 타겟 모델과 예측 발달 모델 사이의 컨벌루션 프로세싱을 구현한다.
본 발명은 또한 바이오-프린팅 시스템에 관한 것으로, 바이오-프린팅 시스템은:
o 생체 재료들 및/또는 생체 세포들의 기판으로부터 타겟으로의 전사를 제어할 수 있는 적어도 하나의 바이오-프린팅 헤드,
o 바이오-프린팅 단계 동안 각 층의 데이터(형태학, 분자 또는 화학)를 기록하기 위한 2D 특성화 수단이 장착된, 바이오-프린팅 스테이션,
- 상기 타겟이 (직접 또는 간접 이식 없이) 체외 테스트를 위해 의도된 경우, 바이오-프린팅에 의해 생성된 타겟에 대한 적어도 하나의 숙성 스테이션,
- 상기 바이오-프린팅 스테이션을 제어하는 컴퓨터로서, 제조될 제품의 3차원 조직을 나타내는 타겟 디지털 모델을 컴퓨터의 메모리에 규정하고 기록하기 위한 수단을 포함하는, 컴퓨터를 포함하고,
제품의 발달을 예측하는 복수의 디지털 모델을 기록하기 위한 메모리와 연관된 컴퓨터를 포함하고, 프로그램을 실행하는 것을 특징으로 하고, 프로그램은:
- 디지털 프린팅 모델을 계산하는 단계로서, 계산하는 단계는,
o 한편으로, 제조될 제품의 상기 타겟 디지털 모델, 및
o 다른 한편으로, 발달의 예측 모델, 및
o 프린팅될 구성 요소의 특성에 따라 디지털 프린팅 모델을 계산하는 단계, 및
- 상기 계산된 디지털 프린팅 모델의 적용에 의해 바이오-프린팅 스테이션을 제어하는 단계를 제어한다.
유리하게는, 시스템은:
- 복수의 바이오-프린팅 스테이션을 포함하고, 상기 바이오-프린팅 스테이션들 각각은 상기 컴퓨터를 포함하는 공통 서버와 통신하기 위한 수단을 포함하고, 상기 컴퓨터는 바이오-프린팅 스테이션과 연관된 각각의 로컬 컴퓨터에 각각의 타겟 어플리케이션에 따라 바이오-프린팅 헤드에 의해 적용될 디지털 모델을 송신한다.
- 바이오-프린팅 동안 획득된 2D 특성화를 상기 서버로 송신하기 위한 수단이 장착된 복수의 바이오-프린팅 스테이션뿐만 아니라 바이오-프린팅 컨텍스트로부터 상기 서버로 타임-스탬핑된 정보를 송신하기 위한 물리적 센서를 포함한다.
- 숙성 중에 획득된 3D 이미지를 상기 서버로 송신하기 위한 수단뿐만 아니라 적용 가능할 때 숙성 컨텍스트로부터 상기 서버로 타임-스탬핑된 정보를 송신하기 위한 물리적 센서를 포함하는 복수의 숙성 스테이션을 포함한다. 물리적 센서는 또한 프린팅된 아이템의 코어에 직접 통합될 수 있고, 본원에 설명되는 데이터 수집에 참여할 수 있다.
변형에 따르면, 본 방법은 발달 예측 모델의 주기적 재계산을 위해 적어도 하나의 접속된 장비로부터의 데이터에 대한 미분 방정식에 의해 연속적인 모델링 유형의 프로세싱 단계를 포함한다.
다른 변형에 따르면, 본 방법은 발달 예측 모델의 주기적인 재계산을 위해 적어도 하나의 접속된 장비로부터의 데이터에 대한 다중-에이전트 모델링 유형의 프로세싱 단계를 포함한다.
이러한 발달 예측 모델은 다중-에이전트 모델 또는 연속 모델에 의한 세포 유형-특정 모델이다.
유리하게는, 본 방법은 복수의 모델, 예를 들어, 하나 이상의 다중-에이전트 모델 및 하나 이상의 연속 모델에 따라 프로세싱하고, 실행 가능한 파라미터의 공간에 따라 모델의 정확성에 따라 가중화된 예측을 취하는 것을 포함한다.
다른 변형에 따르면, 본 방법은 발달 예측 모델의 주기적인 재계산을 위해 적어도 하나의 접속된 장비로부터의 데이터에 대한 머신-러닝 모델링과 같은 프로세싱 단계를 포함한다.
변형에 따르면, 이들 모델은 통합된 다중-스케일 모델이며, 예를 들어, 유전자 스케일(GRN에 의한 세포 사양)은 연속(조직) 모델의 진입점일 수 있는 세포 스케일(다중-에이전트)에 대한 파라미터의 공간을 규정하는 데 사용될 수 있다.
유리직하게는, 접속된 장비는 제조될 제품의 디지털 모델뿐만 아니라 2D 프린팅 특성화 및 3D 포스트-프린팅 및 숙성 특성화를 포함하는 정보를 접속된 서버로 송신한다.
변형에서, 접속된 장비는 바이오-프린팅 및 숙성 단계 동안 장비의 물리적 조건에 대한 정보를 접속된 서버로 송신한다.
유리하게는, 접속된 장비는 타겟 조직, 그 환경(환경, 환경 조건) 및 바이오-프린팅 및 숙성 단계 동안 검출된 이벤트를 기술하는 디지털 타임-스탬핑된 정보를 접속된 서버로 송신한다.
특정 실시예에 따르면, 본 방법은 복수의 프린팅 모델을 계산하는 단계 및 이와 같이 계산된 프린팅 모델의 이론적 변형을 평가하고 타겟 모델과 계산된 숙성 모델 사이의 차이를 최소화하는 프린팅 모델을 선택하는 단계를 포함한다.
변형에 따르면, 프린팅 모델 계산 단계는 타겟 모델과 예측 발달 모델 사이의 컨벌루션 프로세싱을 구현한다.
본 발명은 또한 바이오-프린팅 시스템에 관한 것으로, 바이오-프린팅 시스템은:
- 바이오-프린팅 스테이션으로서,
o 생체 재료들 및/또는 생체 세포들의 기판으로부터 타겟으로의 전사를 제어할 수 있는 적어도 하나의 바이오-프린팅 헤드,
o 바이오-프린팅 단계 동안 각 층의 데이터(형태학, 분자 또는 화학)를 기록하기 위한 2D 특성화 수단이 장착된, 바이오-프린팅 스테이션,
- 상기 타겟이 (직접 또는 간접 이식 없이) 체외 테스트를 위해 의도된 경우, 바이오-프린팅에 의해 생성된 타겟 아이템에 대한 적어도 하나의 숙성 스테이션,
- 상기 바이오-프린팅 스테이션을 제어하는 컴퓨터로서, 제조될 제품의 3차원 조직을 나타내는 타겟 디지털 모델을 컴퓨터의 메모리에 규정하고 기록하기 위한 수단을 포함하는, 컴퓨터를 포함하고,
제품의 발달을 예측하는 복수의 디지털 모델을 기록하기 위한 메모리와 연관된 컴퓨터를 포함하고, 프로그램을 실행하는 것을 특징으로 하고, 프로그램은:
- 디지털 프린팅 모델을 계산하는 단계로서, 계산하는 단계는,
o 한편으로, 제조될 제품의 상기 타겟 디지털 모델, 및
o 다른 한편으로, 발달의 예측 모델, 및
o 프린팅될 구성 요소의 특성에 따라 디지털 프린팅 모델을 계산하는 단계, 및
- 상기 계산된 디지털 프린팅 모델의 적용에 의해 상기 바이오-프린팅 스테이션을 제어하는 단계를 제어한다.
유리하게는, 시스템은 복수의 바이오-프린팅 스테이션을 포함하고, 상기 바이오-프린팅 스테이션들 각각은 상기 컴퓨터를 포함하는 공통 서버와 통신하기 위한 수단을 포함하고, 상기 컴퓨터는 바이오-프린팅 스테이션과 연관된 제2 로컬 컴퓨터에 바이오-프린팅 헤드에 의해 적용될 디지털 모델을 송신한다.
유리하게는, 시스템은 바이오-프린팅 중에 획득된 2D 특성화를 상기 서버로 송신하기 위한 수단뿐만 아니라 바이오-프린팅 컨텍스트로부터 상기 서버로 타임-스탬핑된 정보를 송신하기 위한 물리적 센서가 장착된 복수의 바이오-프린팅 스테이션을 포함한다. 물리적 센서는 또한 프린팅된 아이템의 코어에 직접 통합될 수 있고, 본원에 설명되는 데이터 수집에 참여할 수 있다.
변형에 따르면, 본 발명에 따른 시스템은 상기 서버에 적용 가능한 경우 포스트-프린팅을 송신하고 3D 특성화를 숙성하기 위한 수단을 포함하는 복수의 숙성 스테이션뿐만 아니라 숙성 컨텍스트로부터 상기 서버로 타임-스탬핑된 정보를 송시하기 위한 물리적 센서를 포함한다.
다른 특징 및 이점이 본 발명의 다음의 설명으로부터 나타날 것이며, 상기 설명은 첨부된 도면을 참조하여 단지 예로서 제공된다:
- 도 1은 본 발명에 따른 시스템의 개략도이다.
- 도 2는 복수의 장치를 공유 서버와 결합한 변형에 따른 시스템의 개략도를 나타낸다.
- 도 3은 본 발명에 따른 바이오-프린팅 방법의 개략도이다.
- 도 4는 본 발명에 따른 방법의 다양한 시퀀스를 나타내는 동작도이다.
본 발명의 배경
고유한 세포가 위치될 수 있는 레이저-보조 프린팅에 의해 제공되는 정밀도는 조직 내 세포 조직에 대한 새롭고 매우 광범위한 연구 분야를 열었다. 특히 생체 세포의 복수의 특성화 기술 덕분에 이 주제에 대한 대규모 데이터베이스가 시간이 지남에 따라 구축된다. 활용되기 위해, 이들 미가공 데이터는 모델, 즉 서로에 대해 데이터를 연계할 수 있는 추상 구조로 조직화될 수 있다. 이러한 방식으로 시간과 공간에서의 거동을 식별하여 특정 조직 프로세스에 대한 설명(생물학적, 기계적, 물리적 등)을 제공하거나 실제 시스템에 대한 예측을 하는 것이 가능해진다. 또한, 이러한 모델 중 일부는 수학 또는 컴퓨터화된 방식으로 취급될 수 있으므로, 논문 "Ballet, P., Pothet, A, Misevic, G., Jeannin-Girardon, A., Fronville, A., & Rodin, V.(2013), 세포 생물학에서의 시뮬레이션을 위한 다중-에이전트 접근법, 더 디스크리트 앤드 컨티뉴어스 라이프(The discreet and continuous life), 155-194"에 설명된 바와 같이 수학의 대수 분해능 또는 컴퓨터의 계산 능력을 사용할 수 있게 한다.
본 발명에 따른 장비의 설명
본 발명은 주로 이하의 워크스테이션으로 구성된 시스템 상에서 구현된다:
- 바이오-프린팅에 의해 얻어진 모델의 숙성 또는 이식 후 예측되는 생체 조직의 구성에 대응하는 타겟 모델의 규정을 위한 컴퓨터 워크 스테이션(1)
- 이하를 포함하는 바이오-프린팅 스테이션(2):
- 생체 재료 또는 생체 세포를 기판으로부터 표적으로 전사하기 위한 하나 이상의 바이오-프린팅 헤드(3)
- 바이오-프린팅 국면 동안, 특히 층별 전사의 검증을 위해 2D 이미지를 생성하기 위해 타겟을 관찰하는 카메라(4)이며, 2D 특성화는 이미징 이외의 많은 형태를 취할 수 있음
- 프린팅 헤드(3)를 제어하는 로컬 컴퓨터(7)
- 바이오-프린팅 국면의 끝에서 타겟을 수용하고 이렇게 생성된 조직에 대한 숙성 파라미터를 설정하는 숙성 스테이션(5). 이 숙성 스테이션(5)은 또한 숙성 조직의 3D 이미지의 주기적 획득을 위한 3D 이미징 시스템(6)을 포함한다. 이미징 이외의 해결책으로 특성화가 수행될 수 있다. 또한, 이 숙성 단계는 조직이 체외 테스트를 위해 의도된 경우에만 일어난다.
상술한 기술적 수단은 제1 로컬 서브셋(10)을 구성한다. 이 설명에서, 설명된 바이오-프린팅 스테이션은 레이저-보조 전사 기술을 사용하지만, 이 기술의 예는 본 발명에 제한되지 않는다.
- 컴퓨터 스테이션(1), 바이오-프린팅 스테이션의 카메라(4), 숙성 스테이션의 3D 이미징 시스템(6)으로부터 데이터를 수신하고 로컬 컴퓨터(7)로 바이오-프린팅 헤드(3)의 디지털 제어 파일을 송신하는 중앙 컴퓨터(8). 물론, 로컬 컴퓨터(7)와 중앙 컴퓨터(8)는 단일 장비로 결합될 수 있다. 중앙 컴퓨터(8)는 또한 서버 형태로, 특히 복수의 바이오-프린팅 및 숙성 스테이션과 이 자원을 공유하기 위해 원격일 수 있다.
중앙 컴퓨터(8)는 디지털 발달 모델의 기록을 위해 메모리(9)와 연관된다.
컴퓨터(8)는 또한 내부 소스로부터의 데이터, 예를 들어, 전사될 생체 재료 또는 세포의 기원에 관한 실험실 노트북으로부터의 생물학적 데이터, 또는 외부 소스로부터의 데이터, 예를 들어, 제3자에 의해 발달된 발달 모델에 대응하는 서지 데이터 또는 파일을 수신한다. 생물학적 데이터는 통상적으로 "오르네스(ornes)" 또는 "오믹스(omics)"로 칭해지며, 예를 들어, 게놈, 단백질 또는 대사 데이터 또는 (RNA 시퀀싱으로부터의) 전사체 데이터를 포함한다.
컴퓨터(8)는 저장 구조를 갖는 데이터 관리 스테이션(예를 들어, 데이터베이스)과 연관된다.
바이오-프린팅 스테이션은, 예를 들어, 단일 방식으로 입자 또는 세포를 전사할 수 있는 특허 출원 WO2016097619호에 설명된 AFA-LIFT(상표명) 유형 또는 장비이지만, 본 발명은 특정 바이오-프린팅 기술에 제한되지 않는다.
접속 변형
도 2는 여러 장치(10 내지 12)가 공통 서버(8)에 접속되고, 다양한 접속된 장치로부터 데이터를 프로세싱하여 단지 특정 장치로부터가 아니라 모든 장치(10 내지 12)로부터의 데이터에 기초하여 계산된 디지털 발달 모델을 생성하는 변형의 개략도를 나타낸다.
프린팅에 의해 수행되는 방법
도 3은 본 발명에 의해 구현된 프로세싱의 개략도를 나타내다.
제1 단계는 예를 들어, 예측되는 최종 아이템을 나타내는 메타모델(15)의 형태로 예측되는 조직 유형을 결정하는 것이다. 이 메타모델은 특히 타겟 아이템에서 생체 재료 또는 생체 세포의 3차원 위치를 결정하고 상기 구성 요소의 특성, 특히 최종 아이템에서의 세포 분화 수준을 고려한다.
예를 들어, 예측되는 조직이 피부인 경우, 메타모델은 이하를 포함하는 구성 레이어의 구성을 결정할 것이다:
- 세포 외 매트릭스 구성하는 섬유아세포(세포)와 콜라겐과 프로테오글리칸(생체 재료)의 층으로, 이 층은 진피에 대응함,
- 표피에 대응하는 각질 세포(세포)의 층,
- 진피-표피 접합부에 대응하는 중간 구역.
제1 프로세싱은 이 메타 모델의 디지털 표현을 구성하여 타겟 디지털 모델(16)을 구성한다. 이 타겟 디지털 모델은 예를 들어 [ID±, C±, X±, Y±, Z±] 유형의 디지털 매트릭스로 트랜슬레이팅된다.
여기서:
- ID±는 각 아이템의 식별자에 대응하고,
- C±는 아이템 ID±의 특성(예를 들어, 개체의 특성, 숙성도, 크기 등)에 대응하고,
- X±, Y±, Z±는 타겟의 아이템의 공간 좌표에 대응한다.
이 디지털 타겟 모델(16)은 사용자에 의해 또는 그 구성 가능한 디지털 타겟 모델이 컴퓨터 메모리에 사전 계산 및 저장되는 메타모델의 집합으로부터 이 디지털 타겟 모델(16)을 생성하는 컴퓨터 도구에 의해 아이템별로 발달될 수 있다.
따라서, 사용자는 사전 계산된 디지털 모델의 주어진 데이터, 예를 들어, 특정 아이템의 특정 특성 또는 아이템 밀도 또는 모델의 전체 크기의 수정(재료 추가, 재료 제거, 프린팅되지 않는 층의 선택...) 또는 사전 계산된 모델을 병합하거나 결합하여 수정할 수 있다.
최신 기술에서, 이 타겟 디지털 모델(16)은 바이오-프린팅 헤드를 제어하는 데 사용된다. 이 해결책은 일반적으로 조직이 예측되는 구성에 따라 제조되는 것을 허용하지 않는다. 실제로, 이 디지털 모델(16)에 의해 결정된 이식에 따라 전사된 세포 및 생체 재료는 진화하고, 조직은 바이오-프린팅 단계와 바이오-프린팅된 조직의 숙성 또는 이식의 끝 사이에서 변형된다.
본 발명의 목적은 바이오-프린팅 스테이션을 제어하기 위해 이 타겟 디지털 모델(16)을 사용하지 않고 타겟 디지털 모델(16)에 적용되는 디지털 프로세싱에 의해 디지털 프린팅 모델(17)을 계산하는 것으로 구성된 해결책을 사용하여 이 문제를 해결하는 것이다.
이 프로세싱은 이하를 고려한 매트릭스 발달로 구성된다:
a) 위에서 언급한 타겟 디지털 모델(16)
b) 타겟 디지털 모델(16)에 포함된 요소의 발달의 디지털 모델(18)
c) 프린팅될 구성 요소의 특성.
디지털 발달 모델
디지털 발달 모델은 이하를 포함한다:
- 데이터베이스(9) 또는 로그 파일에 디지털 파일로 기록되는, 전사될 가능성이 있는 각 생체 재료 또는 생체 세포의 내생적(endogenous) 거동의 디지털 표현. 이러한 디지털 표현은 예를 들어, 주어진 요소의 특성 C(크기, 사망률, 분화, 구분...)의 시간적 발달 또는 변위, 이동 또는 증식으로 인한 공간적 발달 또는 전사된 요소로부터 도출되는 새로운 요소의 자동 생성을 규정하는 함수로 구성됨
- 선택적으로 환경에 따른 요소의 외생적 거동의 디지털 표현(동일 유형의 하나 이상의 요소의 주어진 반경 내 존재, 다른 유형의 하나 이상의 요소의 주어진 반경 내 존재, 숙성 동안 관찰되는 물리-화학적 조건...)
이러한 디지털 표현은 본질적으로 하나 이상의 요소의 생물학적 거동의 일반적인 지식을 통해 또는 거동 관찰 및 러닝을 통해 경험적으로 결정될 수 있다.
두 경우 모두, 디지털 표현은 기술적으로 디지털 프린팅 모델(17)로의 타겟 디지털 모델(16)의 발달을 위한 디지털 프로세싱을 가능하게 하는 디지털 매트릭스로 귀결될 것이다.
디지털 프로세싱은 예를 들어, 매트릭스 발달 프로세싱 또는 반복 다중-에이전트 프로세싱 또는 "라이프 게임" 프로세싱(세포 자동화)으로 구성된다.
예를 들어, US7000093호 특허 및 US5432718 특허는 디지털 발달 모델의 발달에 적합화된 세포 자동화를 설명한다.
이 변형 모델(17)은 바이오-프린팅 스테이션을 구동하는 모델이다.
바이오-프린팅 및 숙성
바이오-프린팅 단계는 전사 가능한 요소를 포함하는 기판에 대해 프린팅 헤드의 상대 변위를 최소화하고 및/또는 타겟의 발달에 따른 변위를 최적화하는 것에 상당하는 최대 세포 생존력을 보장하기 위해 프린팅 시간을 최소화하기 위해 디지털 프린팅 모델(17)로부터 규정된 시퀀스 및 샷(shot)의 시간적 시퀀스의 최적화에 따라 생체 재료(들) 및/또는 생체 세포들의 전사를 보장하는 장비로 수행된다.
프린팅 스테이션은 타겟의 2D 이미지를 주기적으로 획득하는 타겟 관찰 카메라(4)를 포함한다. 이 이미지는 디지털 프린팅 모델(17)과의 전사의 일치성을 평가하고 관찰된 이상(abnormality)을 수정하기 위해 장래의 레이저 샷의 시퀀스를 가능하게 재계산하기 위해 로컬 컴퓨터(7)로 송신된다. 2D 특성화는 생화학 분석, 분광 분석 등과 같은 이미징 이외의 다른 형태를 취할 수 있다. 프린트의 보정은 또한 너무 많은 프린팅된 요소가 있는 영역으로부터 빼내는 것을 포함할 수 있다.
이들 2D 이미지는 또한 현재 바이오-프린팅 정보와 관련하여 기록하기 위해 컴퓨터(8)로 송신된다. 이 기록된 정보는 이하를 포함한다:
- 컴퓨터 워크스테이션(1)으로부터의 데이터 그리고 특히:
· 적용 가능한 경우, 메타모델(15)
· 타겟 디지털 모델(16)
· 디지털 프린팅 모델(17)의 계산에 사용되는 발달 모델(18)에 대한 참조
· 디지털 프린팅 모델(17)
· 프린팅될 구성 요소의 특성
· 프린팅 조건에 대한 전자 실험실 노트북으로부터의 데이터
- 이하를 포함하는 바이오-프린팅 스테이션으로부터의 데이터:
- 카메라(4)에 의해 획득된 2D 타임-스탬핑된 이미지 및 바이오-프린팅 국면 동안 프린팅된 층을 특성화하는 다른 데이터
- 레이저-보조 바이오-프린팅의 경우, 레이저 샷의 시퀀스와 관련된 정보
- 온도, 습도 등과 같은 물리-화학적 센서 및 프린팅된 아이템에 존재하는 임의의 센서로부터의 타임-스탬핑된 정보.
- 숙성 스테이션(5)으로부터의 데이터 그리고 특히:
- 이미징 시스템에 의해 획득된 타임-스탬핑된 3D 이미지
(6) 바이오-프린팅 국면 및 프린팅된 아이템의 다른 특성화(생화학, 분광...) 동안
- 온도, 습도 등과 같은 숙성 스테이션의 물리-화학적 센서 및 프린팅된 아이템에 존재하는 임의의 센서로부터의 타임-스탬핑된 정보
이 데이터는 숙성 동안 이미징 시스템(6)에 의해 송신된 3D 이미지와 숙성의 끝에서의 디지털 프린팅 모델(17) 사이의 차이를 식별하기 위해 컴퓨터(8)에 의해 프로세싱된다. 이 프로세싱은 바이오-프린팅 국면 이후 조직의 발달을 검증하고, 임계값 미만이 되어야 하는 이미징 시스템(6)에 의해 송신된 3D 이미지와 디지털 프린팅 모델(17) 사이의 차이를 계산할 수 있게 한다.
이 편차 계산은, 예를 들어, 디지털 프린팅 모델(17)과 이미징 시스템(6)에 의해 송신된 3D 이미지 사이의 상관 지표(공분산 매트릭스로부터 계산됨)의 결정에 기초한 유클리드(Euclidean) 거리 계산 또는 마할라노비스(Mahalanobis) 거리 계산에 의해 수행된다. 대안적으로, 편차 계산은 데이터 클러스터링 방법에 의해 수행된다.
이들 데이터는 또한 데이터베이스(9)에 저장된 디지털 발달 모델(18)의 개선 프로세싱을 가능하게 하기 위해 컴퓨터(8)의 메모리에 저장된다.
발달 모델(18)을 재계산하는 프로세싱은 최신 기술에서 알려진 자동 또는 통계 러닝 방법("머신 러닝")이다.
이들 프로세싱은 공통 메타모델(15)에 대응하고 수행된 복수의 바이오-프린팅에 기인하는 데이터의 수집에 주기적으로 적용된다.
시스템이 여러 바이오-프린팅 및 숙성 플랫폼(10 내지 12)에 공통된 서버를 포함하고 있으면, 데이터 수집을 증가시켜 발달 모델(18)의 이러한 재계산 프로세스의 견고성을 증가시킨다.
특정 실시예에 따르면, 공통 서버는 NoSQL 데이터베이스 관리 시스템과 함께 리던던시(redundancy)로부터 이익을 얻기 위해 여러 서버에 분산 또는 복제된다.
이 경우, 발달 모델(18)의 라이브러리는 컴퓨터(7)의 로컬 메모리에 저장되지 않고, 높은 데이터 프로세싱 용량을 갖는 중앙 집중식 컴퓨터로서 또한 작용할 수 있는 공유 서버(8)에 접속된 모든 플랫폼(10 내지 12)에 공통인 메모리에 저장되는 것이 유리하다.
발달 모델링의 예
실시예의 비제한적인 예에 따르면, 각각의 세포 유형에 대해 (객체-지향 언어의) 클래스 유형의 디지털 표현은 이하의 함수로 기록된다:
- 기준 공간(예를 들어, x±, y±, z± 및 t 유형의 주어진 시간에서의 세포 i의 기하학적 중심의 직교 좌표)에서의 위치, 세포 유형, 세포 연령...전자 실험실 노트북에 존재하는 데이터와 같은 속성
- 2개 유형의 상호 작용에서 질량 "도트(dot)"의 구름 형태로의 체적 표현에 의해 각 세포 유형의 발달(진화, 이동, 분할...) 방법:
· 압축 상호 작용 모델을 사용하여 부착 또는 마찰 없이 댐핑과 견고하게 접촉하는 N 크기 클래스의 내부 도트.
· 모두 동일한 크기의 막(membrane) 도트는 다른 이웃 세포와의 상호 작용을 위해 하나 이상의 디지털 파라미터(텐서(tensor))로 표현되는 점탄성(visco-elastic) 케이블 요소에 의해 링크된다. 세포막을 나타내는 이 조립체는 이들이 견고하게 접촉하는 내부 도트를 캡슐화한다.
시간이 지남에 따라 3D의 세포의 이러한 복합 디지털 모델링은 성장, 휴지, 분화, 아포토시스 및 세포 분열과 같은 근본적인 발달 메커니즘을 나타낸다.
세포의 성장은 다음과 같이 각 세포의 디지털 파라미터를 주기적으로 재계산하여 모델링될 수 있다: n 초마다, 새로운 내부 도트가 세포 i의 중심에 추가된다. 이 정수 n±은 세포(Vcrs 세포)의 성장 속도를 규정하는 파라미터이며, 시스템의 전체 역학의 함수로서 경험적으로 결정된다.
- n이 너무 작은 경우, 세포의 성장 속도가 너무 높고, 세포의 내부 도트는 스스로 조직화할 시간이 없으므로, 세포는 안정된 형상을 갖지 않는다.
- n이 너무 큰 경우, 세포가 느리게 성장하고 시뮬레이션 시간이 증가한다. 또한, 세포에 추가된 새로운 내부 도트의 크기는 이미 존재하는 도트의 수에 의해 결정된다. 따라서, 세포는 규칙적인 입자 크기 및/또는 세포 형상(연장)을 유지하기 위해 가장 가까운 점에 대해 각 크기의 동일한 수의 내부 도트를 갖는다.
부착(accretionary) 발달로 인한 조직의 발달은 이하의 파라미터를 사용하여 모델링될 수 있다:
· 세포 Vcrs 세포의 성장 속도,
· 세포 분열 V부착에 의한 세포의 도착 속도,
· 구(sphere) Vcrs 구의 성장 속도.
이러한 모든 파라미터는 조직 발달의 속도를 규정한다.
조직의 시간적 발달의 동적 계산은 각 세포의 시간적 발달 및 이웃 세포 내 상호 작용을 고려하여 컴퓨터 프로그램에 의해 수행된다.
디지털 파라미터에 의해 모델링된 발달 스테이지는 이하와 같다:
- 분열 세포의 결정,
- 분열의 개시: 액틴(actin) 요소의 생성,
- 분열의 발달: 액틴 요소의 감소,
- 분열의 끝: 모세포는 2개의 딸 세포를 제공함,
- 세포 부착에 직접 영향을 미치는 "카드헤린(cadherin)" 유형 요소의 발달,
- 아포토시스를 거칠 세포의 결정,
- 아포토시스의 발달: 도트 및/또는 세포의 제거.
"조직 진화" 루프의 각 경로에서, 모든 동작이 각 세포에 대해 고려되는 것은 아니며, 적합한 방법만이 수행된다. 예를 들어, 분화되지 않은 세포는 휴지 상태로 진입할 수 없고, 분열된 세포는 아포토시스로 진입할 수 없다.
각 세포의 시간적 발달은 경계 조건과 시간-의존적 발달 가정을 고려한다. 이 계산은 각 단계에서 각 도트에 대한 새로운 위치와 속도를 결정하기 위해 반복적으로 수행된다. 기계적 계산으로부터 얻은 데이터에 따라 그리고 모델을 지배하는 발달 법칙에 따라 시스템의 구조적 발달, 즉 도트 또는 요소의 추가 또는 삭제가 분열 및 아포토시스의 발달 모델에 따라 수행된다.
세포 및 조직은 초기 구성(도트의 위치, 도트 및 요소의 특성 등) 및 디지털 형태 형성의 파라미터: 시나리오의 유형(부착 또는 증식에 의해 형성된 조직), 분열 등을 규정하는 파일에 기록된 데이터에 따라 구성된다. 그 후, 시나리오의 유형에 관계없이, 시뮬레이션 동안 규칙적으로 각 세포의 막이 업데이트된다(단락 3.2.1에서 규정된 막 발달에 대한 규칙에 따라 막 케이블의 연장, 감소, 제거 및 추가).
그 후, 초기화된 조직 발달 선택에 따라, "비증식 조직" 또는 "증식 조직" 알고리즘이 실행된다. 따라서, 세포는 미리 규정된 법칙(분열 유형, 아포토시스, 성장 등)에 따라 수정된다. 유사하게, 모델링은 세포 외 매트릭스의 발달(밀도, 강도, 분자 시그널링 등)을 고려한다.
선택된 시간 단계는 예를 들어, 0.5 초 동안 두 반복 사이의 조직 발달을 재계산한다.
예를 들어, 디지털 파라미터 및 발달 함수는 이하와 같다:
세포의 성장 속도: Vcrs_cell 100 시간 단계마다 노드를 추가
세포의 부착 속도: Vaccretion 50 시간 단계마다 세포의 부착
구(sphere)의 성장 속도: Vcrs_sphere 50 시간 단계마다 구의 표면 영역에서의 5% 증가
아포토시스 속도: Vapop 100 시간 단계마다 5개 도트의 삭제
"카드헤린" 케이블의 재생 n_cad마다 업데이트
시간 단계: n_cad = 50
카드헤린 요소를 생성하기 위한 최소 거리 2개의 도트 사이의 최소 거리 D_cad: D_cad = 13 m
이 모델링은 중간 디지털 모델(32)이 결정될 수 있게 하며, 그 발달은 디지털 파일(40)에 대응하는 타겟 조직 또는 제품(30)으로 이어질 것이다.
결정은 상이한 중간 디지털 모델(32)을 테스트하고 대응하는 타겟 디지털 파일(40)을 추정하여 이루어질 수 있어, 예측 조직에 가장 가까운 디지털 파일(40)을 선택할 수 있다.
함수의 표현
도 4는 본 발명에 의해 구현된 원리를 개략적으로 나타낸다.
제1 단계는 전자 실험실 노트북 또는 CAD 파일 형태로 만들어질 조직의 3차원 구조를 규정하는 것이다. 이 파일은 타겟 제품(30)을 특정하는 디지털 파일(40)로 귀결되는 3차원 네트워크에서 세포와 입자의 이론적인 이식으로 타겟 구조를 규정한다. 3D 구조의 특성화는 다중-모드(multi-modal), 다중-스케일 및 자동화일 수 있다.
또한, 상이한 세포 및 입자의 발달을 기술하는 진화 모델(41)은 발달 모델(31)을 규정하는 파일 또는 일련의 디지털 파일로 이어진다. 발달 모델은 격리된 입자 또는 세포에 대해, 시간 및 온도와 같은 다른 환경 파라미터의 함수로서 노화, 크기 진화, 분화, 소멸 또는 복제와 같은 내생 발달 또는 기판의 물리-화학적 조성의 발달을 고려한다. 또한 기계적 힘을 가하고 주변 분비(paracrine) 신호를 방출하는 다른 입자 또는 세포의 존재, 특성 및 거리와 같은 외생 파라미터를 고려한다.
이러한 2개의 일련의 파일(40 및 41)은 기준 모델(42)에 발달 모델을 적용한 결과와 타겟 제품(30) 사이의 차이를 최소화하기 위해 재귀적으로 기준 모델 가정을 결정하고, 발달 모델을 적용하고 그 결과를 타겟 제품(30)과 비교함으로써 역 추정 함수에 의해 또는 경험적으로 발달 모델(41)에 따른 그 발달이 타겟 제품(30)과 일치하는 결과를 제공하는 초기 3차원 구조를 결정하는 것으로 구성되는 중간 디지털 모델(32)을 적용하여 기준 모듈(42)을 계산하도록 프로세싱된다.
이 기준 모델(42)은 검증(43) 및 확인 또는 보정 단계에 따라 중간 프린팅 데이터(33)를 제공하기 위해 층별로 그 구성이 특성화되는 조직을 생성하는 바이오-프린팅 프로세스를 구동할 것이다.
변형에 따르면, 아이템은 그 후 숙성된다. 그 발달은 또한 측정 및 제어 방법, 특히 상이한 발달 스테이지에서 조직의 디지털 표현(44)을 제공하기 위한 이미징에 의해 분석된다.
다른 변형에 따르면, 아이템은 그 제조 후에 직접 또는 매우 신속하게 이식되며, 이를 부분 숙성이라 칭한다.
또 다른 궁극적인 변형에 따르면, 아이템은 현장, 특히 동물 또는 환자의 체내에서 직접 프린팅된다. 이 경우 숙성은 없다. 이는 이식 현장에서 직접 수행된다.

Claims (21)

  1. 바이오-프린팅 방법으로서,
    · 제조될 조직의 3차원 조직을 나타내는 타겟 디지털 모델(16)을 준비하는 단계,
    · 생체 세포 및 생체 재료의 복수의 층들의 디포지션을 위해 바이오-프린팅 장비(2)를 제어하는 단계,
    · 프린팅될 구성 요소의 특성뿐만 아니라, 한편으로 제조될 제품의 상기 타겟 디지털 모델(16), 다른 한편으로 예측 발달 모델(18)에 따라 디지털 프린팅 모델(17)을 계산하는 단계,
    · 상기 계산된 디지털 프린팅 모델(17)에 따라 수행되는 바이오-프린팅 장비(2)를 제어하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는, 바이오-프린팅 방법.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 바이오-프린팅 장비(2)를 제어하는 단계 이후 및 상기 디지털 프린팅 모델(17)을 계산하는 단계 이전에,
    각 층의 2D 특성화 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는, 바이오-프린팅 방법.
  3. 삭제
  4. 삭제
  5. 삭제
  6. 제1항에 있어서,
    상기 예측 발달 모델(18)은 공유 서버(8)에 저장되고, 상기 장비는 타겟 제품 카테고리에 적합화된 기록된 예측 발달 모델(18)을 디지털 라이브러리(9)로부터 선택하기 위해 상기 서버와 통신하기 위한 수단을 포함하는 것을 특징으로 하는, 바이오-프린팅 방법.
  7. 삭제
  8. 제1항에 있어서,
    상기 예측 발달 모델들(18)의 주기적 재계산을 위해 적어도 하나의 접속된 장비(10 내지 12)로부터의 데이터에 대한 다중-에이전트 프로세싱 단계들을 포함하는 것을 특징으로 하는, 바이오-프린팅 방법.
  9. 제1항에 있어서,
    상기 예측 발달 모델들(18)의 주기적인 재계산을 위해 적어도 하나의 접속된 장비(10 내지 12)로부터의 데이터에 대한 머신 러닝 유형 프로세싱 단계들을 포함하는 것을 특징으로 하는, 바이오-프린팅 방법.
  10. 제1항에 있어서,
    상기 예측 발달 모델들(18)의 주기적 재계산을 위해 적어도 하나의 접속된 장비(10 내지 12)로부터 오는 데이터에 대한 미분 방정식들에 의한 연속 모델링 프로세싱 단계들을 포함하는 것을 특징으로 하는, 바이오-프린팅 방법.
  11. 제8항, 제9항 또는 제10항에 있어서,
    상기 적어도 하나의 접속된 장비(10 내지 12)는 제조될 제품의 상기 타겟 디지털 모델뿐만 아니라 2D 프린팅 이미지들 및 3D 숙성 이미지들을 포함하는 정보를 상기 예측 발달 모델(18)을 저장하는 공유 서버(8)로 송신하는 것을 특징으로 하는, 바이오-프린팅 방법.
  12. 삭제
  13. 삭제
  14. 제8항, 제9항 또는 제10항에 있어서,
    상기 적어도 하나의 접속된 장비(10 내지 12)는 상기 조직 내부에 존재하는 센서들로부터 타임-스탬핑된 디지털 정보를 상기 예측 발달 모델(18)을 저장하는 공유 서버로 송신하는 것을 특징으로 하는, 바이오-프린팅 방법.
  15. 삭제
  16. 제1항에 있어서,
    상기 디지털 프린팅 모델(17)을 계산하는 단계는 상기 타겟 디지털 모델(16)과 예측 발달 모델(18) 사이의 컨벌루션 프로세싱을 구현하는 것을 특징으로 하는, 바이오-프린팅 방법.
  17. 삭제
  18. 삭제
  19. 삭제
  20. 삭제
  21. 삭제
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