副标题：活结导引的力学传导与机器人操作
伤口缝合，是每一位医生尤其是外科医生必须掌握的操作，缝线打结又是其中最基本、使用最频繁的技术之一，需要精确的力度控制——力度太小，缝合的伤口会裂开和渗漏；而力度太大，伤口会肿胀，血液流动会受到限制。这也就是说，缝线打结的力度直接影响组织愈合，成为影响手术效果的关键因素。此外，临床上普遍使用的“外科结”多是死结，一旦打牢便难以调节，医生需要大量的练习以及实际操作才能熟练掌握。在传统开放手术中，经验丰富的医生能通过观察以及双手的触觉来精准掌控缝合力度，不过，随着创伤更小、恢复更快的微创手术的兴起与普及，医生难以像传统开放手术中那样直接获得感觉反馈，打结力度的控制难度大幅升级。医疗机器人在外科手术中的应用正深刻改变现代外科学的格局，拓展了人类外科医生的能力边界，但由于触觉反馈缺失，依赖视觉补偿，导致缝线断裂率成倍增加以及组织牵拉损伤风险上升。传统上，解决上述问题的方法依赖于复杂的电子传感器和控制系统，它们虽然精度高，但在空间受限（如微创手术）或资源匮乏（如偏远地区、野外救援）的环境中往往难以施展。
有没有一种既简单又可靠的方式，能够在不依赖电子设备的情况下实现力的精确传导与控制？自然界和人类文明中早已存在一种古老而智慧的结构——活结（slipknot）。活结不仅常见于登山、航海和日常生活中，其独特的拓扑结构还具有“机械记忆”特性，能够在被拉紧和释放的过程中产生可预测的力信号。近日，浙江大学团队受到活结的启发，开发出一种基于活结的力学传导机制，将其应用于手术缝合与机器人操作中，实现了无需电子传感器的高精度力控制。具体来说，通过结的拓扑设计，在一根缝线上打活结时把精准的峰值力信息“编码”在结中，而在解开活结时，该力学信息就会传递给串联的系统（比如同一根缝线上需要拉紧的另一个死结），实现精确的缝线力度控制。实验结果表明，在重复操作中，无论哪一种结构的活结，预紧力相同，解开时的峰值力的一致性高达95.4%。这就意味着，预设一个活结，就可以避免额外的传感器和控制器的需要。当应用于手术修复时，这种策略帮助经验不够丰富的低年资外科医生将打结力精度提高了121%，完全可以媲美经验丰富的高年资医生，而且术后血液供应和组织愈合效果也得到了改善。这项研究不仅为受限环境下的力学传导提供了全新思路，也展现了“结构即功能”的智能材料设计理念。它证明，在某些场景下，精心设计的结构本身，就是一种智能。相关论文发表于Nature，并被选为当期封面。该工作由浙江大学航空航天学院交叉力学中心杨卫院士、李铁风教授、杨栩旭研究员团队与浙江大学医学院附属邵逸夫医院蔡秀军院士团队协作完成，薛耀庭、曹佳胜、冯涛、张凯航为论文共同第一作者 [1]。
当期杂志封面。图片来源：Nature
研究团队首先提出了活结作为力学信息载体的基本框架。通过在缝线上预置活结，可以在拉紧过程中将特定的力信号编码并传输至机械臂或医生手中。活结的“写入”过程是通过在打结时施加的预紧力实现的，该力影响了活结系统的接触、摩擦和弹性变形。在“读取”过程中，拉动自由端会导致活结发生拓扑保持性移动，最终在滑环脱出时产生一个与预紧力高度相关的峰值力。这个过程本质上是一个机械式的“if-then”逻辑：如果拉力达到阈值，那么结就会打开。研究团队通过多种情况下的实验验证了该机制的稳定性，结果表明，活结在重复操作中的力一致性高达95.4%，表明其具备作为力学信息载体的潜力。
通过活结传输力学信息的示意图。图片来源：Nature
为进一步理解活结的力学行为，该团队通过高速摄影、微CT扫描和有限元模拟揭示了活结在拉伸过程中的结构演变。通过对500个活结样本的测试，峰值力的波动范围极小，验证了其高度一致性。研究还探讨了影响峰值力的因素，包括打结预紧力、结环数量（单环、双环、三环）以及线材直径。此外，活结在长期放置后和不同拉伸速度下仍保持稳定的力学性能，说明其适用于动态和长期使用的场景。
活结的力学建模与表征。图片来源：Nature
研究团队将活结与普通缝线结合，设计出名为“Sliputure（活结智能缝线）”[1] 的新型缝合系统。在使用时，医生只需像平常一样打结，然后拉紧活结直至其打开，此时释放的峰值力即为施加在组织上的打结力。这一策略确保了打结力始终处于安全窗口内，避免因过紧导致组织缺血或因过松导致吻合口漏。这相当于为每一次缝合都配备了一个一次性的、机械式的力限制器。为验证其效果，研究邀请了10名经验不够丰富的低年资医生和5名经验丰富的高年资医生进行打结实验。结果显示，使用Sliputure后，低年资医生的打结力精度提升了121%，其表现甚至优于使用传统缝线的高年资医生。此外，使用压力敏感膜测量的切口压力分布更为集中，表明缝合质量更一致。在大鼠结肠损伤模型中，Sliputure显示出显著的临床优势：修复后的组织血供更好、吻合口漏和术后粘连发生率更低、组织愈合速度更快。此外，在猪模型腹腔镜手术中，使用Sliputure修复的结肠表面平整，而传统缝合则出现组织膨出。
Sliputure（活结智能缝线）及其在外科手术中的应用。图片来源：Nature
在机器人辅助手术中，由于缺乏力反馈，医生通常依赖视觉估计组织变形，导致操作一致性差。Sliputure通过视觉提示（活结打开）为机器人系统提供了机械视觉反馈。研究团队在da Vinci手术机器人上集成了基于图像的活结检测系统（Slipknot-Net），一旦检测到活结打开，系统立即停止机械臂运动，防止过度拉紧。这创造了一种混合的人机协作智能，将结的机械智能与机器的视觉智能相结合。实验表明，使用Sliputure的机器人手术在打结力一致性上显著优于传统方法。此外，研究还将活结集成到机械臂中，作为保险装置，在超载时自动断开传动，保障人机交互安全。
活结在机器人操作中的智能控制。图片来源：Nature
总结
本研究提出并验证了一种基于活结的力学传导机制，通过其固有的拓扑与力学特性，实现了无需电子传感器的高精度力控制。该策略在手术缝合与机器人操作中表现出色，显著提升了打结力的准确性与一致性，有助于经验不够丰富的低年资医生快速达到媲美资深医生的操作水平，并且有助于组织愈合以及减少手术并发症。该策略具备低成本、易加工、无需电源等优势，适用于微创手术、资源匮乏地区及野外救援等多种场景。
这项工作的核心创新在于，它将一种简单的拓扑结构转化为一种可靠的力学信息载体和力控制器，这是一种非电子式力传感”典范 [2]。这启发我们，在许多复杂系统中，精妙的结构设计本身就能实现复杂的控制功能，这为未来智能材料、柔性机器人和资源有限技术提供了全新的设计范式。
原文（扫描或长按二维码，识别后直达原文页面）：
Slipknot-gauged mechanical transmission and robotic operation
Yaoting Xue, Jiasheng Cao, Tao Feng, Kaihang Zhang, Siyang Li, Jiahao Hu, Haotian Guo, Jinming Zhang, Yaoxian Song, Zhuofan Wang, Lei Wang, Qishan Huang, Haofei Zhou, Fanghao Zhou, Jiliang Shen, Yaowei Fan, Zhe Wang, Xinge Li, Jie-Wei Wong, Zhiwei Chen, Dongrui Ruan, Zhikun Miao, Bin Zhang, Enjie Zhou, Letian Gan, Xuanqi Wang, Ertai Cao, Tong Chen, Weifeng Zou, Junhui Zhang, Haojian Lu, Qinghai Zhang, Song Liu, Huixu Dong, Shiying Xiong, Shuyou Peng, Tuck-Whye Wong, Yuanjie Chen, Tiefeng Li, Mingyu Chen, Xuxu Yang, Wei Yang & Xiujun Cai
Nature, 2025, 647, 889–896, DOI: 10.1038/s41586-025-09673-w
参考资料：
[1] 力学+医学：浙大“活结”登上《自然》封面
https://www.zju.edu.cn/2025/1127/c76700a3110943/page.htm
[2] These ‘programmable’ knots harness physics to make surgical stitches safer
https://www.nature.com/articles/d41586-025-03892-x
（本文由甘棠供稿）
