引言：心血管健康监测的革命性突破         

心血管疾病是全球第二大死亡原因，每年导致近1800万人死亡。传统血压监测依赖侵入性动脉内导管测量，存在数据稀缺、风险高等痛点。韩国科学技术院团队在发表的研究中，成功开发出全球首个基于仿生硅胶人工主动脉的模拟循环机器人，可精准复现人类血压波形及其随年龄的变化规律。这一突破为心血管健康研究提供了可控的硬件平台，标志着血压监测从临床依赖迈向标准化、可量化的新时代。   

        一、研究背景：临床数据短缺的破局之道   Part.1               心血管健康的核心指标——中心动脉血压波形，必须通过深达主动脉弓的侵入性导管测量。这种高风险操作导致临床数据量少质低，严重制约了AI健康传感器、医疗设备研发的进展。现有解决方案如数值流体分析（依赖复杂假设）和动物实验（存在种间差异）均存在局限性。KAIST团队提出的模拟循环机器人，通过硬件创新实现了血压波形的可控生成，为心血管研究提供了全新模式。

        二、核心技术：仿生设计与抗变形创新

Part.1                 图一：生物仿生主动脉   采用注塑成型工艺1:1复刻人体主动脉结构，通过调整硅胶混合比例模拟20-70岁血管年龄的力学特性。例如，30岁血管模型使用70%基础硅胶+30%增稠剂，而70岁模型则添加50%硬度增强剂，实现PWV（脉搏波速度）从5m/s到12m/s的精准调控。   

图二：抗变形加压舱 针对生物硅胶的"应变软化"特性（高压下膨胀导致波形失真），团队设计双层加压结构：内层模拟血管内压，外层施加同等血管外压，使跨膜压力（TP）趋近于零。实验显示，该设计将PWV测量误差控制在2.2血管年龄年以内，显著优于传统方法的±5年误差。

        三、实验验证：从青年到老年的精准复现   

Part.1               模拟循环机器人通过更换20-70岁血管年龄的人工主动脉，重现了随血管年龄变化的中心动脉血压波形。  

图三是重现的原始血压波形。可以观察到随年龄变化的最高血压、最低血压和脉压及波形变化。

图四是标准化后的血压波形，用于观察随年龄的血压波形变化。随年龄增长，后部反射波峰提前到达，形成二次峰的趋势可以观察到。血管年龄低且PWV慢的20、30年代，前向波和反射波的重叠几乎不发生，呈现清晰区分的两个峰值形态。40、50年代由于适当的PWV，前向波和反射波的重叠发生，呈现双重峰值形态。60、70年代由于高刚性和快速PWV，前向波和反射波在广泛区域重叠，最高血压上升并呈现与单一峰值相似的形态。这与随年龄变化的人体中心动脉血压波形变化趋势相同。即，本研究的模拟循环机器人通过使用不同血管年龄的人工主动脉，重现了随年龄变化的PWV及中心动脉血压波形。   

图五 血管外压不够，TP超过0时，发生变形软化，PWV减少;可以观测到血压波形扭曲的现象。图五当血管内压与血管外压相同时，使TP维持在0。 如果是这样，可以确认在不修改PWV和血压波形的情况下，可以自由调节最低血压。即本研究的模拟循环系统机器人利用加压chamver抑制人工大动脉变形软化，并准确再现目标血管刚性和PWV乃至血压波形。  

        五、技术挑战与未来方向   Part.1               当前局限性：仅模拟正常生理状态，需扩展至心衰、心梗等病理模型、硅胶寿命限制、成本较高 改进计划：开发复合纳米材料，将硅胶寿命延长至2000小时、集成3D打印技术，实现个性化血管模型快速定制、与云计算结合，构建全球共享的血压波形模拟平台  

        七、结论   Part.1               本研究为了重现血压波形，开发了包含模拟人体心血管系统结构和物理性质的人工主动脉的模拟循环机器人。血压波形由前向波和反射波的重叠形成，其重现需要PWV和血管硬度的重现。为了重现20-70岁的血压波形，使用生物仿生硅胶制造了具有目标PWV的人工主动脉，比例为1:1。然而，生物仿生硅胶具有应变软化特性，为了在高压下防止膨胀变形，设计了加压室，通过向人工主动脉外部施加与内部血管压力相同的血管外压力，有效抑制了硅胶的膨胀。模拟循环机器人成功再现了与人类相似的各部位血压波形，接近120 mmHg的最高血压和80 mmHg的最低血压的中心动脉血压波形。此外，通过更换不同血管年龄的人工主动脉，重现了随年龄变化的中心动脉血压波形。可以扩展到构建生物信号数据库和健康传感器测试平台，这些是心血管健康相关研究的核心技术。

参考文献 Jeong J H, Park Y H. Mock Circulatory Robot with Artificial Aorta for Reproduction of Blood Pressure Waveform[J]. The Journal of Korea Robotics Society, 2024, 19(2): 221-228.