文章核心观点 - 人工智能与生物材料、生物制造的融合正在彻底改变肿瘤细胞外基质的模拟，通过提高三维模型的生理相关性和精度，为药物发现和癌症机制研究提供强大工具[2][4][30] AI在肿瘤细胞外基质建模中的应用阶段 - AI方法融入肿瘤细胞外基质建模的三个关键阶段：材料配方、优化生物制造工艺以及制造后分析[4] - 在预处理阶段，AI通过预测建模促进生物材料设计，实现定制化的材料特性[7] - 在处理中阶段，AI实现对生物制造方法的实时监测和优化，确保肿瘤细胞外基质结构和特性的准确复制[7] - 在处理后阶段，AI有助于对细胞外基质数据集进行高通量分析，将生物物理特性与肿瘤行为联系起来[7] AI驱动的具体技术方法 - AI能理性开发具有可调机械、化学和生物特性的生物墨水，提高打印精度和一致性[4] - AI支持对工程化细胞外基质模型内结构-功能关系的高通量探索[4] - 机器学习应用于材料设计，用于水凝胶的各种交联方法以及AI优化方法[13][19] - AI增强型生物制造用于构建类细胞外基质肿瘤模型，机器学习应用于肿瘤模型设计[27][29] 技术应用的广泛前景 - 除了肿瘤学，这一框架还可以扩展到其他涉及细胞外基质功能障碍的疾病，包括纤维化、神经退行性疾病和炎症性肠病[4] - 随着技术成熟，它们有可能重新定义对细胞外基质在癌症进展中作用的理解，并加速从实验室到临床的研究转化[30]