KI e bioprinting: una piattaforma economica per il controllo qualità in tempo reale
Il Massachusetts Institute of Technology (MIT) e il Politecnico di Milano hanno sviluppato una piattaforma modulare per monitorare, durante la stampa, la qualità dei costrutti biostampati e intercettare i difetti mentre si formano. Il sistema combina un microscopio digitale che cattura ogni layer con una pipeline di analisi immagini basata su AI in grado di confrontare ciò che viene depositato con il modello atteso e segnalare deviazioni utili ad aggiustare parametri come portata di materiale o velocità di stampa. La ricerca è stata pubblicata su Device (Cell Press) nel settembre 2025.
Cosa c’è dentro la piattaforma
Il setup è modulare e agnostico rispetto alla stampante: può essere montato su sistemi esistenti senza modifiche strutturali. L’architettura di sensing è compatta e raccoglie immagini ad alta risoluzione di ogni passata; l’AI esegue il rilevamento dei difetti e una valutazione della qualità di stampa layer-by-layer, abilitando un eventuale controllo adattivo.
Costo e accessibilità
Gli autori indicano una soglia di costo inferiore a 500 dollari per realizzare il kit, grazie a componenti off-the-shelf e strumenti software accessibili. Questo consente a molti laboratori di aggiungere monitoraggio in situ senza investimenti elevati.
Dove è già operativo
La piattaforma è installata presso The SHED (MIT) ed è disponibile anche nei laboratori del Politecnico di Milano come “twin platform” per condividere dati ed esperimenti in ambienti differenti, facilitando campagne di validazione incrociate.
Perché è rilevante: riproducibilità e sostenibilità
Nel bioprinting, piccole variazioni di estrusione, viscosità o tempo di gelificazione portano a difetti che compromettono riproducibilità e resa biologica. Portare il controllo qualità “in linea”, con analisi AI e feedback immediato, riduce scarti e consumo di materiali. Questo approccio si colloca nel filone QbD (Quality by Design) e nelle linee guida emergenti sull’uso dell’AI per monitoraggio e controllo di processo in bioprinting.
Confronto con altri approcci di monitoraggio
Esistono strategie alternative, ad esempio ultrasuoni in-situ per idrogel, utili a sondare il costrutto durante la deposizione; tuttavia richiedono strumentazione e integrazioni diverse. L’approccio MIT–Polimi, basato su ottica digitale + AI, nasce per essere leggero e facilmente retrofittabile.
Le persone e i gruppi coinvolti
Il lavoro è guidato da Ritu Raman (MIT, Eugene Bell Career Development Chair of Tissue Engineering) e Bianca Maria Colosimo (Politecnico di Milano), con una collaborazione focalizzata su process monitoring e data-driven quality control applicati alla biofabbricazione.
