MIT线形机器人灵活穿行脑血管,还能轻松急转弯

发布时间: 2019-08-30 12:27:25 来源: 创事记 栏目: 科技新闻 点击:

一个秘密是,机器人的内心是磁力驱动的。

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文/栗子 鱼羊

来源:量子位(ID:QbitAI)

人类大脑里,血管又细又曲折,管壁还很脆弱。

于是,一旦发生血管栓塞,医生要小心翼翼把导管插到精确的位置,再用激光去除血栓。

操作很难一次成功,手术过程漫长艰辛。

但现在,MIT团队开发了一只新的机器人,就是这条优雅的黑线:

细长柔软的它,在狭窄蜿蜒的通道里,也能快速自如地穿梭,大角度转弯都难不倒。

一个秘密是,机器人的内心是磁力驱动的。

从前,医生直接动手插入导管,碰到急转弯就很难操作,进度缓慢;而磁驱动的机器人,头部可以快速转向,更顺利地到达目的地。

另一个秘密,是机器人的水凝胶皮肤,把摩擦力降到了原来的1/10,也是车速加快的关键。

外表柔软,内心坚定。清除血栓,可以变得更快更精确。

把这样的机器人用在微创手术里,可以降低对医生经验的要求,也可能通过远程控制,在医疗资源匮乏的地区派上用场。

于是,它登上了最新一期的Science Robotics

外表柔软,内心坚定

团队说,虽然传统的导丝,也是在里面用了金属合金,在外面涂了聚合物;

但这样的材料会产生摩擦力,再加上机械的驱动方式,如果卡在一个狭窄的空间,很容易破坏血管的内壁。

所以,驱动和摩擦,这两个问题都要解决。

首先,团队想到了磁力控制。团队在柔软有弹性的、镍钛合金的油墨 (Ink) 里,加入了钕铁磁:

你看,左边是没有额外添加磁性的油墨,画成了一滩泥;右边加上磁性,就站起来了。

这便是机器人内在的材质。下一步要解决外在的皮肤。

开始,团队是用普通的橡胶膏 (Rubber Paste) 来做涂层,但这种材料会影响机器人对磁力的反应。

后来,研究人员选择了水凝胶,它除了不会让机器人对磁力的反应变弱,还拥有平滑的表面,可以把摩擦力降到原来的1/10。

另外,水凝胶的生物相容性,对人体也更加友好。

用这两种材质造出的机器人,感受到不同的磁场,就能实现不同程度的转弯:

你看,水凝胶皮肤 (左) 与普通皮肤的机器人相比,速度快了许多:

只要在头部加上激光,就可以用来清除血栓。另外,定点给药也可以达成。

那么问题来了,内外这两种材质,是怎么变成机器人的呢?

这只软体机器人是用3D打印技术制作。

不同于熔融的热塑性聚合物的常规挤压,3D打印不需要通过加热来溶解、流化油墨。磁化油墨的剪切稀化(假塑性)表现使得复合油墨在加压后能轻松挤出,并且屈服应力的存在能使油墨保持形状,形成一条线,而不是变成一滩糊糊。

当需要额外的机械支撑或功能时,可以通过注射成型技术将功能核心结合到机器人的“身体”当中。

此外,由于铁含量高,铁磁合金容易被腐蚀。

为了防止嵌入的钕铁硼颗粒在与水凝胶皮肤的水合界面处被腐蚀,研究团队在颗粒周围涂上了一层薄二氧化硅。

颗粒形成交联的二氧化硅壳,厚约10nm,能有效地抗击腐蚀。

仍在进化中

甫一出生,这条“线”已经展现出了巨大的潜力。

首尔国立大学软体机器人未来科技中心主任Kyu-Jin Cho评价说:

“这个机器人设计简单,比起传统的商业导管来说,也更稳定,更安全。对于脑科医生而言是能解决大问题的。”

不过,虽然潜力无穷,这个机器人还是进化中的状态。团队表示,未来可期,仍需努力。

首先,团队希望在下一步工作中,给机器人加入精准传感器,实现微流体给药,超声以及电治疗功能。

而更重要的,是实现远程控制。

就像他们一开始所设想的那样,团队希望在这款机器人的帮助下,医生不必靠近放射源,也能在复杂血管中进行快速导航和微创手术。

这样一来,就避免了X射线反复辐射对医生造成的伤害。

更重要的一点是,这能让那些身在医疗资源缺乏地区的患者,也能及时接受治疗。

要知道,如果患者能在急性中风的前90分钟得到治疗,生存率能明显提高。

论文一作Yoonho Kim希望结合现有的磁性技术血管手术方法来快速实现这一点。

“现有的技术可以在施加磁场的同时,对患者进行透视检查,如此一来,医生可以在另一个房间,甚至在不同的城市,用操纵杆来控制磁场,引导我们的体内机器人完成手术。”

MIT团队

机器人的创造者们来自麻省理工学院华人教授赵选贺的团队。

论文通讯作者赵选贺教授本科毕业于天津大学,此后先后在不列颠哥伦比亚大学和哈佛大学求学,拿下了哈佛大学的机械工程博士学位。

他专注于软材料和生物电子学的研究,有关磁驱动实现复杂3D形状之间快速转换的论文曾登上过Nature封面。

论文一作则是来自韩国的Yooho Kim。

Yooho Kim小哥以优异的成绩从韩国首尔大学毕业,目前正师从赵选贺教授攻读博士,研究方向包括软活性材料的制造与设计,软材料力学,以及用于生物医学应用的非常规软机器人。

论文的其他作者还包括German Parada和清华大学的访问学生刘圣铎。

传送门

论文地址:

https://robotics.sciencemag.org/content/4/33/eaax7329/tab-pdf

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