La UC3M desarrolla una impresora 4D capaz de crear materiales que imitan funciones del tejido humano
- El dispositivo pueden imprimir materiales inteligentes que adaptan su forma y propiedades, imitando al cerebro o la piel, y que pueden autorepararse
Científicos de la Universidad Carlos III de Madrid (UC3M) han creado el software y hardware de una impresora 4D capaz de crear materiales inteligentes con aplicaciones en el ámbito biomédico.
Con esta tecnología, los científicos pueden programar la respuesta del material para que adapte su forma o sus propiedades en respuesta a estímulos externos, imitando así a los tejidos biológicos como el cerebro o la piel.
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En concreto, gracias a estos avances, que han dado lugar a varias patentes registradas, estos científicos han sido capaces de imprimir tres tipos de materiales funcionales.
Unos cambian su forma y propiedades frente a campos magnéticos externos; otros tienen la capacidad de repararse de forma autónoma; y otros varían sus propiedades eléctricas (conductividad) según su forma o deformación.
Esto abre la puerta al diseño de robots blandos o sensores y sustratos inteligentes que transmitan señales a diferentes sistemas celulares, entre otras aplicaciones.
NUEVA METODOLOGIA DE IMPRESION 4D
Esta nueva metodología de impresión 4D es compleja, dado que el material a imprimir realiza una transición de líquido a sólido durante el proceso de impresión.
El material debe ser lo suficientemente líquido cuando fluye a través de la impresora, pero, a su vez, lo suficientemente sólido para que pueda mantener una forma específica.
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Este grupo de científicos de la UC3M ha conseguido solventar esa dificultad gracias a un nuevo dispositivo de impresión que han desarrollado desde cero, tanto la parte física del aparato como los programas informáticos que permiten controlarlo.
UN MATERIAL QUE SE AUTORREPARA
La combinación de materiales con capacidad de reparación autónoma y cuyas propiedades de conducción eléctrica varían con la deformación, abre enormes posibilidades en el desarrollo de sensores.
"Podemos pensar en sensores que unidos a nuestro cuerpo recopilen información sobre nuestro movimiento a partir de las variaciones en la conductividad eléctrica.
Además, la capacidad de reparación autónoma del material permite el diseño de sensores con señales binarias.
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Por ejemplo, si hemos tenido una lesión de rodilla y necesitamos limitar la rotación hasta un valor máximo, podemos incorporar una pequeña banda de este material sobre nuestra articulación.
De esta manera, cuando superemos dicha rotación máxima, el material se romperá mostrando un cambio abrupto en sus propiedades eléctricas, proporcionando así una señal de aviso.
Sin embargo, al volver a un estado relajado de la rodilla, la capacidad de reparación del material dará lugar a la recuperación de la señal eléctrica.
De esta manera podemos monitorizar nuestros movimientos y avisar de condiciones de riesgo durante postoperatorios o temporadas de rehabilitación", señala Daniel Garcia González, responsable del proyecto ERC 4D-BIOMAP (GA 947723) y profesor del Dpto. de Mecánica de Medios Continuos y Teoría de Estructuras de la UC3M.
