06 / 06 / 2017
#IEEE Spectrum

Quand la bio-impression 3D révolutionnera la médecine

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La nouvelle machine lancée par une start-up dédiée à la bio-impression 3D ne révolutionne pas encore la recherche médicale, mais, comme le conclut le magazine IEEE Spectrum, il n’a peut-être jamais été aussi facile de fabriquer artificiellement de la chair et des os.

Équiper les chercheurs en biologie en bio-imprimantes 3D, ces machines capables d’imprimer et donc de produire, artificiellement, des tissus biologiques, c’est presque « comme donner à une personne ayant la phobie des cuisines la capacité soudaine de préparer une parfaite miche de pain complet ». La comparaison faite par le magazine IEEE Spectrum ne sort pas de nulle part : interrogé par cette revue dédie à l’ingénierie et aux sciences appliquées, Y. Shrike Zhang, expert en création de tissus cellulaires, affirme que la bio-imprimante parfaite ressemblerait à une toute simple machine à pain :

« On aurait quelques boutons sur le dessus, et on appuierait sur l’un de ces bouton pour choisir si l’on veut imprimer un tissu de cœur ou de foie. »

En attendant, si le remplacement d’un organe humain par un organe entièrement produit de manière artificielle demeure encore au stade de l’utopie, la médecine personnelle avance : en laboratoire, on sait déjà imprimer un morceau de peau ou un os, adaptés à un cas précis. Et la nouvelle imprimante développée par la start-up BioBot, dont la promesse est d’imprimer des tissus plus ou moins cartilagineux et osseux, représente un pas de plus vers la machine dont rêve l’expert : fonctionnant par extrusion, et dotée de six têtes d’impression différentes, elle permet donc de combiner six bio-encres distinctes. Son interface, couplant caméras embarqués et logiciel de vision artificielle, rend possible une analyse biologique rapide des tissus imprimés, afin de vérifier leur viabilité.

Coût de cette innovation : 40.000$, soit quatre fois plus que la première imprimante développée par BioBot, qui a déjà équipé les labos des universités de Harvard, Stanford, Columbia ou du MIT.

L’article de IEEE Spectrum est à lire par ici.