פגיעה מוחית טראומטית (TBI) נותרה גורם מוביל למוות ולמוגבלות ברחבי העולם, המשפיעה על מיליוני אנשים מדי שנה.מרכז לשיפור התוצאות היא הבנה עמוקה של האופן שבו רקמות המוח מתנהגות באופן מכני ברגע ההשפעה ובשעות, ימים, ובשבועות הבאים, בעוד מחקרים ניסיוניים באמצעות מודלים של בעלי חיים, צניכים ופונדקאים פיזיים מספקים נתונים חיוניים, הם מוגבלים בקנה מידה, עלות, העתקה וכושר עבודה, כמו גם מודלים של תהליכים גמישים, המאפשרים של תהליכים אלה, כדי לחיקוי, כלומר, כלומר, מודלים של תהליכים סביבתיים, כדי לחיקוי, מודלים של תהליכים גמישים, כלומר, כלומר, מודלים של תהליכים גמישים, כדי לחיקוי, כדי לחיקוי, כדי לחיקוי, מודלים של תהליכים סביבתיים, כדי לחיקוי, כדי לחיקוי, מודלים של תהליכים סביבתיים, ומשתנים, כדי לחיקוי, מודלים של תהליכים סביבתיים, מודלים של תהליכים גמישים, מודלים של תהליכים גמישים, כדי לחיקוי, כדי לחיקוי, מודלים של תהליכים גמישים, ומשתנים, ומשתנים, מודלים של תהליכים גמישים, מודלים של תהליכים גמישים, כדי לחיקוי, כדי לזהות תהליכים סביבתיים, כדי לחיקוי, כדי לחיקוי, כדי לחיקוי לטווח גבוה, כדי לחיקוי לטווח גבוה, כדי לזהות תהליכים מתקדמים

מבוא למוח ⁇ Mechanics

המוח אינו חומר הומוגני, איזוטרופי; הוא אוסף מורכב של חומר אפור, חומר לבן, נוזל המוח, כלי דם, ומנינגס, כל אחד עם תכונות מכניות נפרדות. בתנאים פיזיולוגיים רגילים, רקמות המוח מציג התנהגות מולקולטית - זה מגיב לטעון נוקשות עם שני צמתים (זמן תלוי) ואלסטי (recoverable) תכונות שלה עם נוקשות, לאחר ⁇ ) וגרם, לאחר פגיעה דרמטית (מפס) עקב נזקי גסה, לאחר נוקשות).

פגיעה מוחית טראומטית כוללת ספקטרום מנקודות תצפית קלות לפציעה אקסונלית חמורה ו hematomas. העלבון המכאני - בין אם מפגיעה ישירה, הפסקת האצה או גל - מחנכים עיוותים כי מעל סובלנות של הרקמות.הבנת המתח המדויק, הלחץ, ושדות מתוחים במהלך הטעינה הוא חיוני לחיזוי אילו אזורים יקיים את מה שהופך את המידות בפועל רק כדי לספק מודלים גיאומטריים מורכבים.

מקור מודלים Computational Models

מודלים Computational מדמיינים את ההתנהגות הפיזית של רקמות המוח בתנאים שונים של טעינה על ידי שילוב הדמיה אנטומית, חוקים חוקתיים חומריים ותנאי גבול לסביבה וירטואלית.הם משרתים תפקידים מרובים:

  • (ב) מודל לפציעה (FLT:0) יכול לצפות לסיכויי פגיעה וחומרה המבוססת על כוחות קלט (למשל, מחיישנים קסדה או שחזורי תאונות).
  • (FLT:0) בדיקת הירוזה: FLT:1 הם מאפשרים לחוקרים לבודד משתנים - כגון כיוון השפעה, גודל המוח או קשיחות חומרית - אשר לא ניתן לשלוט בקלות בניסויים.
  • (FLT:0) אופטימיזציה של עיצוב: FLT:1 ציוד מוגן (החלים, מחסנים ראש) ניתן להעריך ולשפר על ידי הדמיה של השפעות על ראש וירטואלי.
  • (FLT:0) הבנה מכניסטית: FLT:1 מודלים לעזור קישור טעינה מקרוסקופית לנזק רקמות מיקרוסקופי (למשל, מתיחה אקרונאלית, קרע קרום קרום קרום).

על ידי שילוב נתונים ניסיוניים עם סימולציות מספריות, מודלים חישוביים לגשר על הפער בין פונדקאים פשוטים לבין מציאות ביולוגית מורכבת.הם הכרחיים מסיבות אתיות ומעשיות: תרחישים רבים של פציעות לא ניתן לשחזר בבני אדם חיים, מודלים בעלי חיים יש יכולת חלוף מוגבלת.

סוגים של מודלים Computational

מודלים של Finite Element (FEM)

ניתוח אלמנט פינט הוא המסגרת הדומיננטית של סימולציה של פגיעה במוח.המוח והגולגולת מלוטשים לאלפים או מיליוני אלמנטים קטנים, כל אחד מהם תכונות חומריות מוקצה.המודל פותר משוואות שונות חלקית של תנועה לעיוות מותני, לחץ, וזן בכל אלמנט.מודרני FEMs לשלב האנטומיה מפורטת מ-MRI ו- CT, כולל falxi, Tentorium, ventium, sterreiclerlerulmecreic, שימוש לעתים קרובות בדגמי המוח.

דוגמאות למודלים הנפוצים ביותר של FE כוללות את ה- Global Body Models Consortium (GHBMC) מודל ראשי, את מדד הפציעות של סימלוטד (SIMon), ואת מודל פציעות המוח של אוניברסיטת ויין (WSUBIM) אלה אושרו נגד נתוני השפעה קדראבית, מדידות לחץ, ותנועה יחסית בין גולגולת למוח.

מודלים של Mass-Spring ו- Lumped Parameter

מודלים ממושכים מפשטים את המוח כמערך של המונים המחוברים על ידי מעיינות ולחים.הם הם קלים חישוביים ושימושיים עבור יישומים בזמן אמת כגון הערכת סיכון גולגולת בספורט.כל מסה מייצגת אזור מוח, ואת המעייןים דומים לנוקשות של חיבור רקמות. בעוד שאין להם פרט אנטומי ולא יכול למקם שדות מתח, הם יעילים למחקרים גסים ומהירים.

מודלים מבוססי סוכנים (ABMs)

מודלים מבוססי הסוכן מדמיינים את ההתנהגות של תאים בודדים או יחידות רקמות קטנות, נשלטים על ידי כללים לאינטראקציה, הצטברות נזק ותגובה ביולוגית.הם בעלי ערך מיוחד ללימוד אולמות פוסט-פציעות: שחרור של דפוסים מולקולריים הקשורים לנזק, הפעלה מיקרוגליבית, נפיחות אסטרוציטית, ומוות עצבי.ABMs ניתן למזג עם FEMs כדי להאכיל נזק מכני בתגובה סלולרית, יצירת מודלים רב-שנתיים לסימולציות.

מודלים של חלקיקים ללא רחמים ו- Smoothed Particle hydrodynamics (SPH)

שיטות חסרות מיש, כגון SPH, להימנע מהעלות החישובית של תרחישים עיוות גדול.הם מייצגים רקמה כמערך של חלקיקים הנושאים תכונות חומריות ואינטראקציה באמצעות פונקציות ליבה. SPH מתאים במיוחד לפציעות פיצוץ, שבו גלי הלם והתנהגות דמוית נוזל להתרחש, ומודל של דינמיקת נוזל המוח.

מכונות למידה מודלים

מגמה מתפתחת היא השימוש בלמידה של מכונות (ML) כדי ליצור מודלים חלופיים שמהווים את התוצאות של סימולציות נאמנות גבוהה.מנוהל על אלפי סימולציות FE, מודלים ML יכולים לספק תחזיות כמעט בלתי צפויות של מדדי פציעה עבור קלטות חדשות.הם מאפשרים מערכות זיהוי בזמן אמת וניתוחים רגישות שיהיו בלתי סבירים עם FEMs מסורתיים.

מודלים מתאימים של המוח Tissue

הדיוק של כל מודל חישובי התלוי בחוק החומרי המשמש לתיאור רקמת המוח.

  • (FLT:0)Viscoelastic: FLT:1 רגיעה מתח, מצמרר, והיסטריה הם בולטים.מודלים משתמשים לעתים קרובות בייצוגי סדרה Prony להתנהגות בזמן.
  • (FLT:0) Hyperelastic:FLT:1, מערכת יחסים לא ליניארית בלחץ תחת עיוותים גדולים (עד 50%) מודל אוגדן וגרסאותיו מועסקות בדרך כלל.
  • (FLT:0) Anisotropicmia: FLT:1 חומר לבן הוא נוקשה יותר לאורך כיוונים סיבים אקסוניים מאשר transverse. The Holzapfel-Gasser-Ogden (HGO) משלב נטייה סיבים מ diffusion Tenor הדמיה (DTI).
  • (ב) ⁇ :0) ⁇ : ⁇ : ⁇ 1 (התוצאה היא 10–100/s) המסגרת הנצפית מלוכדת זאת.
  • (ב) ⁇ :0) ⁇ ⁇ : 1 חומר אפור, חומר קורפוס, קורפוס, גולגולת, מוחות, וcerebellum כל אחד יש סף מודולולי שונה וכישלונות.

נתונים ניסיוניים עבור calibrating מודלים אלה באים מדחיסה vivo, מתח, Shear, ו indentation בדיקות. אתגרים משמעותיים כוללים שמירה בתכונות vivo (שינוייםפוסט-mortem), חשבונאות עבור ההיתוך והנקורגטור של המוח, ומדידה זנים בקנה מידה קטן (בדרך כלל 10-20% עבור פציעה אקסונאלית).

יישומים והטבות

חיזוי פציעות והערכה

מודלים Computational משמשים כדי לקשור את תנאי ההשפעה עם תוצאות קליניות. metrics כגון מדד נזק של סטרין (CSDM), ראשי סטרין מקסימלי (MPS), ו- פון מיז מתח בהשוואה לסף פציעות. לדוגמה, סף CSDM של 0.25 (25% מנפח המוח חווה >0.25) נקשר עם סיכון של concussion.מודלים עוזרים גם לשחזר - תאונות, כדי לקבוע את התאונות דרכים, לתאונות דרכים, לתאונות דרכים, לתאונות דרכים, לתאונות.

Helmet and Protection Design

יצרני Helmet משתמשים ב-FEMs כדי לבדוק עיצובים לפני ה- Prototyping הפיזי.ליגת הכדורגל הלאומית (NFL) וליגות ספורט אחרות אימצו פרוטוקולים בדיקות חישוביים המדמיינים את השפעות הראש מזוויתות מרובות.מודלים יכולים להעריך את ההשפעה של חומרים נותניים (למשל, קצף, נוזל), נוקשות, והתאמה, המוביל ל ⁇ s כי להפחית את האצה רוטאלית - מפתח של פגיעה ב- apuseal.

הבנה של התקדמות פציעות

פוסט-פציעות, רקמת המוח עוברת תהליכים משניים: edema, דלקת, Ischemia, ונפיחות אקסקסוןית.מודלים Computational משלבים אינטראקציה מבנית נוזלית (FSI) יכול לדמות את האבולוציה של לחץ לא-טריאני, שינוי המוח עקב נגעים המוניים, ו- perfusional לקוי. זה עוזר בתכנון כירורגי עבור פינוי hematoma ו deconpressiveectomy.

פיתוח של טיפולים

על ידי זיהוי הטריגרים המכניים של נזק סלולרי, מודלים מציעים מטרות מולקולריות עבור תרופות הגנתיות נוירו-גנטיות.לדוגמה, אם מודל מראה כי זן מעל 0.3 באופן עקבי פותח ערוצי ion רגישים mechano רגישים (למשל, TRPV4), הערוץ הופך למועמד לסגר פרמקוולוגי.מודלים גם מדמיינת דינמיקה של העברת תרופות (למשל, ממחזור מערכתי לתוך המוח של שיתוק דם לאחר הפרעה דם).

תמיכה בהחלטות קליניות

מודלים ספציפיים לחולה, שנבנה מ-MRI / DTI סריקות, יכולים יום אחד לעזור לרופאים להעריך את הסיכון של הידרדרות מאוחרת.לדוגמה, מודל של contus עשוי לחזות התרחבות בצקת, המנחה את התזמון של התערבות. בעוד עדיין ניסיוני, סימולציות מותאמות אישית כאלה מייצגים גבול ברפואה מדויקת.

אימות וניסויים

אין מודל חישובי שימושי ללא אימות קפדני נגד נתונים ניסיוניים.מקורות אימות מרכזיים כוללים:

  • Cadaver הראש טיפות בדיקות (למשל, הרדי et al. מחקרים) המדאימים את התנועה היחסית של המוח-skull ואת הלחץ.
  • מודלים בבעלי חיים (למשל, צריח, חזיר, עכברוש) עם השפעות מבוקרות והערכתו היסטולוגית של פציעה אקסונאלית.
  • פונדקאיות פיזיות (למשל, גולגולת מלאה ג'ל) עם חיישנים משובצים.
  • ניסויים מתנדבים אנושיים באמצעות השפעות נמוכות ברמת התנועה לכידת ו-MRI כדי לעקוב אחר עקירת המוח.

ה- International Brain Modeling Consortium (IBIMC) הקים פרוטוקולים סטנדרטיים להתאמה מחדש.למרות התקדמות, מודלים לעתים קרובות מתחים מופרזים באזורים מסוימים (למשל, מוחות) או underpredict באחרים, המציין את הצורך במודלים וחומרים משופרים של חומרים ותנאי גבול (למשל, ממשק pia-achnoid).

אתגרים ומגבלות

רכוש חומרי בלתי-וודאות

תכונות מכניות של רקמת המוח נשאר בין חוסר הוודאות של כל חומר ביולוגי.הבדלים בין ערכים vivo לבין ערכים ex vivo לשעבר, ניידות אזורית, גיל תלות מינית, שינויים פתולוגיים (למשל, במחלת אלצהיימר) כל אי ודאות מורכבת.ללא פרמטרים חומריים אמינים, תחזיות מודל יכולות להשתנות באופן נרחב.

עלויות פיצוי

מודלים של FE של הראש דורשים מיליוני אלמנטים ופתרון עבור אלפי שלבים זמן. סימולציה אחת עשויה לקחת שעות על מחשב על מחשב על-מחשב.זה מגביל מחקרים קצביים ויישומים בזמן אמת.

הטרוגניות והמורכבות הביולוגית

רקמת המוח אינה רצף; היא מכילה כלי דם, אוורורים, ומבנים סלולריים המשפיעים על חלוקת מתח בדגמי המיקרו-סוליום ממשיכים להשמיץ את התכונות הללו, עלולים להחמיץ ריכוזים מקומיים שממריצים פציעה (למשל, סביב כלי דם קטן). מודלים רב-ממדיים שמעצבים ברמת האיברים והתאים שואפים להתגבר על זה.

חוסר אימות עבור פציעות

רוב נתוני אימות מגיעים מהשפעות חומרת משקל נמוכה עד בינונית. נתונים על טראומה בוטה באנרגיה גבוהה או חשיפה לפיצוץ מוגבלים בשל מגבלות אתיות וניסוייות.מודלים המופרשים למשטרים אלה חייבים לשמש בזהירות.

תרגום לפרקטיקה קלינית

מודלים Computational עדיין אינם בשימוש שגרתי בקבלת החלטות קליניות.גדרות כוללות את הצורך בתוכנה מיוחדת, זמן לדור מודל, חוסר פרשנות סטנדרטית של פלטים, ודאגות אחריות.אינטגרציה לתוך רשומות בריאות אלקטרוניות ופיתוח של כלים קליניים ידידותיים למשתמש נדרשים.

כיוונים עתידיים

השדה מתקדם במהירות, מונע על ידי שיפורים בדמיית ומחשוב. מגמות מפתח כוללות:

  • (FLT:0) מודלים של טיפול תזונתי: TERFLT:1 מינוף סריקות קליניות שגרתיות (CT, MRI, DTI) כדי ליצור מברשות ומפות רכוש אינדיבידואליות.זה יאפשר הערכת סיכון אישית ותכנון טיפול.
  • (FLT:0) אינטגרציה למידה: FLT:1 רשתות עצביות לחיזוי תוצאות פציעות מהנתונים של השפעה גולמית, צמצום ההסתמכות על סימולציות FEM מלאות.
  • (FLT:0) Multiscale ו- Multiphasic Modelscio:FLT ( 1:1 coupling איבר-הדרגה רפורמציה עם mechanotransduction ברמה סלולרית ועם נוזל (דם, CSF) דינמיקות זה מספק תמונה מלאה יותר של פציעה והחלמה.
  • (FLT:0) ניסויים קליניים אלימים: FLT:1 (שימוש באוכלוסיות של חולים וירטואליים כדי לבדוק טיפולים או עיצובים של מכשירים באופן סטטיסטי, צמצום הצורך בניסויים בבעלי חיים ובני אדם.
  • (FLT:0) ניטור בזמן אמת: 1FLT:1 integrating מודלים מבוססי חיישנים (למשל, שומרי פה חכמים) כי מדדי פציעה מותניים על המגרש ומקרינים צוות רפואי.

המטרה הסופית היא מסגרת חישובית מקיפה, מאומתת, המשתרעת על פני כל רצף הפצעים – מעלבון מכני באמצעות פתופיזיולוגיה חריפה לתוצאות ארוכות טווח – החלת באמת אינטואיציה וטיפול.לקריאה נוספת, ה-FLT:0 National Institute of Neuroological Disorders and Stroke (AnnS)FLT:1 מספק סקירה של מחקר TBI, בעוד סקירה קלאסית על מודל מבוזר של הנדסת מוח כולל:5J5nFnals:

לסיכום, מודלים חישוביים שינו את ההבנה שלנו של מכניקת רקמות המוח לאחר פציעה.הם מאפשרים לחוקרים לחקור מנגנונים של פציעות, עיצוב ציוד מגן טוב יותר, ודמיינו כלים אבחון עתידיים, בעוד אתגרים נשארים - במיוחד דיוק רכוש חומרי, אימות ותרגום קליני - המסלול ברור: מודלים אלה יהפכו משולבים יותר ויותר הן במחקר והן לטיפול קליני, ובסופו של דבר להפחית את הנטל של פגיעה מוחית טראומטית ברחבי העולם.