Un team del University Medical Center Utrecht (UMC Utrecht) e della Utrecht University, guidato da Riccardo Levato con la collaborazione di Jos Malda, ha sviluppato GRACE (Generative, Adaptive, Context-Aware 3D Printing), un flusso di lavoro che integra imaging volumetrico, computer vision e modellazione parametrica per generare e stampare in modo automatico geometrie che si adattano al contenuto del materiale di stampa. Il risultato è un bioprinting più preciso e veloce, con strutture complesse create in pochi secondi.
 

Perché serve: precisione, allineamento e funzionalità tissutale

Nel bioprinting, la sopravvivenza e la funzionalità delle cellule dipendono dalla corretta architettura del costrutto e dalla posizione relativa dei componenti biologici. GRACE supera il classico approccio “stampa il modello e basta”, consentendo alla stampante di vedere cosa c’è nel bio-inchiostro (cellule, microparticelle, organoidi) e di co-progettare il costrutto attorno a questi elementi. Questo riduce errori di posizionamento, facilita l’overprinting su strutture esistenti e migliora la qualità finale dei tessuti.
 

Come funziona GRACE

Il sistema combina una stampante volumetrica con un percorso ottico di light-sheet imaging che mappa rapidamente il volume di stampa in 3D (posizione, morfologia e segnali di fluorescenza). I dati vengono elaborati con algoritmi di computer vision (incluso DBSCAN per la rilevazione di cluster) e inviati a routine di modellazione parametrica che generano automaticamente reti di canali, involucri o strutture condizionate (es. in base alla dimensione o al “colore” dei target). L’oggetto viene quindi materializzato tramite volumetric additive manufacturing (VAM), una tecnica tomografica che polimerizza in un passo unico regioni selezionate del bio-resin.
 

Risultati mostrati su Nature

Gli autori dimostrano: (i) reti vascolari-simili stampate in modo mirato attorno a sfere/alginati e organoidi, (ii) interconnessioni e incapsulamenti selettivi, (iii) allineamento automatico tra stampe successive (es. cartilagine su una testina femorale stampata in precedenza), e (iv) correzione delle ombre ottiche per stampare “sopra” oggetti opachi. Tempi di scansione-progettazione-stampa compatibili con la produzione rapida di oggetti centimetrici.
 

Impatto clinico potenziale

La capacità di adattare le geometrie in base alla distribuzione reale delle cellule può favorire la perfusione dei costrutti (tramite canali mirati) e, in prospettiva, una migliore maturazione tissutale. Insieme alla velocità e alla delicatezza della stampa volumetrica, questo approccio si allinea agli obiettivi della medicina rigenerativa per ottenere tessuti più grandi e funzionali senza compromettere la vitalità cellulare.
 

Il contesto di Utrecht: infrastrutture e competenze

UMC Utrecht e Utrecht University dispongono di una Biofabrication Facility con stampanti volumetriche (Readily3D Tomolite, sistemi policromatici e set-up in-house), LIFT (Poietis NGB-R) ed MEW, oltre a un Health AI Lab focalizzato su bioprinting, microscopia e automazione. Questo ecosistema facilita l’integrazione tra materiali, processi di stampa e AI.
 

Conferme e copertura terze parti

La notizia è stata ripresa da testate di settore come VoxelMatters, che evidenzia l’approccio AI-assisted del gruppo di Levato e il target di reti vascolari attorno a cellule, e da un comunicato rilanciato su Mirage News che riassume le funzionalità di GRACE e i prossimi passi (estensione a tessuti come cuore e fegato, e condivisione della tecnica).
 

Ricerche correlate e background scientifico

La linea di Utrecht su volumetric bioprinting è consolidata (stampa layer-less veloce, organoidi, integrazioni multi-materiale/MEW, ottimizzazione ottica dei bio-resin). Review e studi recenti delineano i materiali e le architetture per portare VAM/VBP verso modelli tissutali perfusi.
[Fonti: pubblicazioni/overview Utrecht su VBP, materiali VAM, organoidi e idrogel otticamente modulati.]