מבוא לשיקום השד ותפקידו של מודל ההשתנות

ניתוח שחזור חזה הוא מרכיב קריטי של טיפול לאחר ניתוח כריתת הריון, שמטרתו לשחזר צורה השד, נפח וסימטריה לאחר טיפול בסרטן או טראומה.ההליך כרוך לעתים קרובות המיקום של שתלים - סיליקון רטי או מכשירים מלאים מלוח - מתחת שרירי החזה או ישירות מתחת לרקמות החזה, בעוד שיקום מבוסס השתל מבוצע באופן נרחב, תוצאות יכול להיות נפגע על ידי סיבוכים כגון חוזה קפסולת, תת-תזונה מורכבת, או חום, לעתים קרובות.

הבנה וחיזוי אינטראקציות אלה חיוני לשיפור תכנון כירורגי וסיפוק המטופל. Computational Modeling צמח ככלי רב עוצמה כדי לדמות כיצד רקמות רכות deform, להפיץ מתח, לרפא סביב שתלים. על ידי יצירת ייצוגים וירטואליים של השד והשתלה, מנתחים יכולים לבדוק גדלים שונים, צורות, מטוסי מיקום (subgland, submus, או prepectoral), וטכניקות כירורגיות לפני כניסת מודל זה, משמש את המודל הקליני שלהם, המשמש, אשר משמש.

רקע: טכניקת שיקום השד ושיקולים ביומכניים

שחזור חזה ניתן לבצע מיד לאחר כריתת או עיכוב.שחזור מבוסס Implant הוא השיטה הנפוצה ביותר, חשבונאות עבור יותר מ 70% של שחזורים בארצות הברית.השתל אינטראקציה עם סביבה ביולוגית דינמי: רקמות רך עוברים עיוות מיידי על ההכנסה, ואחריו תגובה של הפצע-healing הכולל דלקת, fibrosis, ואגפסולה.

ביומכניקה, השד הוא מבנה מורכב של עור, שומן תת-עורי, רקמת glandular (כאשר נשמר), ואת השריר.רקמות אלה מציגות לא לינארי, מולקולסטי, ונכסים אנזוטרופיים. Implants הם בדרך כלל מודל כמו hyperelastic, כמעט חומרים לא פולשניים.

מדוע מודלים לחיקוי עניינים בתכנון כירורגי

המטרה העיקרית של מודלים בשחזור חזה היא להתאים אישית את התכנון הניתוחי.כרגע, החלטות רבות מבוססות על ניסיון המנתח ושיפוט לא פעיל.מודלינג מציע מסגרת כמותית, חיזוי שיכולה:

  • (ב) ⁇ :0) , ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇
  • (FLT:0) מטוסים מיקום: FLT:1 השוואות submuscular לעומת מיקום טרום-אופטי למזער את הסיכון לאנימציה או ללקות בסיכויי חוזה.
  • (FLT:0) עיצוב רקמות לטווח ארוך: הערכת הערך: 1:1:1 כיצד מעטפה עור ושריר יתאימו במשך חודשים עד שנים.
  • (FLT:0) רפורמות בתיקון: 1 בינואר, על ידי הימנעות מבחירה גרועה, מודלים יכולים להוריד את שיעור ההליכים משניים, אשר מתרחשים ב- 30% מהחולים.

יתר על כן, מודלים יכולים לעזור להכשיר מנתחים לתקשר עם חולים על ידי מתן סימולציות חזותיות של תוצאות צפויות. כמו השדה נע לכיוון טיפול מבוסס ערך, כלים לשיפור הצלחה בפעם הראשונה ולהפחית סיבוכים הם רצויים מאוד.

סוגים של מודלים Computational עבור טרה-תעל-ידי השתלת

מודלים של Finite Element (FEM)

יסוד פינט מודלינג הוא הגישה החישובית הנפוצה ביותר עבור הדמיה של התנהגות מכנית של רקמות רכות ושתלים. ב FEM, מערכת השד-השתלה הוא מלוטש של אלמנטים -tetrahedra, hexahedra, או אלמנטים - כל תכונות חומריות מוקצה תנאים גבול. משוואות השולטות של מכניקת רצף נפתרות באופן מספרי למתחים, מתחים, עיוותים, עיוות.

שיקולים מרכזיים בבניית FEM כוללים:

  • (FLT:0) תכונות אוויריות: FLT:1 רקמות רך בדרך כלל מודל באמצעות חוקים היפר-לגנטיים חוקתיים כגון ניאו-Hookean, Mooney-Rivlin, או מודלים Ogden. Parameters נגזרים ממבחנים ניסיוניים (למשל, מתח, דחיסה, בידוד) על קטנדרו או ברקמות של סיליקון נמוך לעתים קרובות עם ג'לגן חזק (חומצה) סיליקון או סיליקון) סיליקון נמוך (מסוגלגן) סיליקון (מסוגלקטרטיקולארי (מחוספסת) סיליקון) סיליקון נמוך או סיליקון) עם סיליקון נמוך יותר (למשל, מתח, מתח, סיליקון נמוך יותר (מסוגלגן חזק (מסוגלגן) עם סיליקון) עם סיליקון נמוך או סיליקון נמוך עם סיליקון) סיליקון נמוך יותר מאשר סיליקון נמוך עם סיליקון נמוך יותר (מסוגלגן חזק (מסוגלגן חזק (מסוגלגן חזק (מסוגרטיקולארי (מסוגלגן חזק (מסוגלגן חזק (מסוגלגן חזק) סיליקון) סיליקון) סיליקון) סיליקון) סיליקון) סיליקון) סיליקון נמוך יותר (למשל,
  • (FLT:0)Geometry:FLT:1 , גיאוגרפיה ספציפית לחולה מתקבל מ-MRI או סריקות CT, אשר מפורשים כדי ליצור מודלים תלת-ממדיים של העור, gland, השרירים, וצוואר החזה.
  • (FLT:0 צור קשר מכני: VisFLT:1) אינטראקציה בין שכבות השתל והרקמות מגדירה כיצד העומסים מועברים. מודלים ללא רחמים או מבוססי חיכוך משמשים בהתאם לממשק.
  • (ב) ,0) תנאים: FLT:1 קיר החזה הוא בדרך כלל קבוע, ואת פני העור ניתן לטעון עם כוח הכבידה או כוחות שרירים.

FEM כבר בשימוש כדי לדמות חוזה capsular על ידי השוואת חלוקת הלחץ סביב כמוסות מרופפות לעומת קפסולות רופפת. מחקרים הראו כי לחץ מצטבר גבוה תואמים עם ציונים קליניים של חוזים.FEM יכול גם לדמות את ההשפעה של השתלת מרקם, צורה (סביב מול אנטומי), והקרנה על מתח, שיפורי עיצוב סיוע.

מודלים מבוססי סוכנים (ABM)

בעוד FEM מצטיין בתחזיות מכניות, זה לא בקלות ללכוד תהליכים ביולוגיים כגון דלקת, fibrosis, או הגירה תאים תאים מבוססי סייר לטפל זה על ידי סימולטור תאים בודדים (למשל, fibroblasts, מקרופילים) ורכיבי מטריקס תאיים נוספים כמו סוכנים אוטונומיים לעקוב אחר כללים המבוססים על רמזים מקומיים. בהקשר של שחזור השד, ABMs יכול מודל של התקדמות של קדמיות דלקתיות על ידי אותות דלקת מפרקים דלקתיים וסימולציות דלקתיים סביב אותות דלקתיים.

ABMs לעתים קרובות יחד עם משוואות דיפוזיה-reaction עבור אותות כימיים (למשל, TGF-β, IL-6) מודלים אלה יכולים לחזות את ההפצה המרחבית של עובי קפסולה ואת תחילת החוזה לאורך זמן. הם שימושיים במיוחד עבור חקירת ההשפעות של גסות פני השטח או ציפוי אנטיביוטיקה על התגובה המארחת.

מודלים היברידיים ורב-ממדיים

ההכרה כי שני גורמים מכניים ביולוגיים מניעים תוצאות, החוקרים פיתחו מודלים היברידיים המשלבים FEM עבור עיוות מכני ו-ABM עבור האבולוציה הביולוגית.לדוגמה, גישה רב-מידה עשויה להשתמש ב-FEM כדי למקם את השדה סביב השתל, אשר לאחר מכן משנה התנהגות תאית ב-ABM (למשל, פיברוזיס בלחץ).מודלים אלה יכולים לדמות את מלוא השתלה מתוקף לביקוש לביקוש לביקוש כרוני, אך ורק משאבים חישוביים בעלי ערך גבוה.

עוד טכניקה היברידית זוגות FEM עם למידת מכונה כדי להאיץ תחזיות.רשת עצבית יכולה להיות מאומנת על קבוצה גדולה של סימולציות FEM כדי להשוות את היחסים בין פרמטרים השתלים לבין מתח רקמות, המאפשר תחזיות בזמן אמת במהלך תכנון כירורגי.

אתגרים בדוגמת Tissue-Implants

תכונות חומריות למטופל-Specific

תכונות רקמה רכות משתנות באופן נרחב בקרב אנשים בשל הגיל, מדד מסת הגוף, מצב הורמונלי, טיפול קרינה קודם, וגורמים גנטיים.לדוגמה, עור חזה מוקרן הוא נוקשה יותר ופחות נשגב, אשר משפיע באופן משמעותי על תוצאות השתלים.מודלים הנוכחיים מסתמכים לעתים קרובות על ערכים ממוצעים מן הספרות, אשר לא יכול ללכוד וריאציות ספציפיות לחולה.

גיאומטרי ודמיון

יצירת מודל ספציפי לחולה דורש הדמיה גבוהה של פתרון (MRI, CT) ומגזר מדויק של העור, שומן, שרירים וגבולות השתל. קטע ידני הוא זמן-consuming וסובייקטיבי; שיטות אוטומטיות באמצעות למידה עמוקה משתפרות אך עדיין יש מגבלות בטיפול בשכבה הדקה ובגבולות רקמות לא סדירות.

אימות ו-Celbration

עבור כל מודל להיות אמין קלינית, זה חייב להיות מאומת נגד נתונים אמיתיים בעולם.בשיקום השד, אימות הוא מאתגר כי המדידות הישירות של מתח וזן בתוך רקמת חי הם פולשניים נדיר.לחוק אמצעים כגון קפסולה על אולטרסאונד, עקירה מ-MRI, או תוצאות מדווחות לחולה (למשל, שביעות רצון, כאב) ניתן להשתמש אך הם במודלים עקיפים (למשל, חוסר דיוק, לא ניתן לתרגם מחקרים כמותיים יותר).

עלויות וזמינות

סימולציות FEM גבוהות יכולות לקחת שעות או ימים כדי לפתור, במיוחד אם כולל מודלים חומריים לא לינאריים, עיוותים גדולים, ומגע. זה מגביל את השימוש שלהם בקבלת החלטות כירורגיות בזמן אמת. Simplifications כגון מודלים מופחתים סדר או מודלים חלופיים (למשל, משטחי תגובה) יכול להאיץ חישוב אבל עשוי להקריב דיוק עבור קליני, מודלים חייב להיות מוטבע בניתוחים ידידותיים למשתמש שיכול להפעיל מומחיות ללא הנדסה.

זמן ארוך-טווח Tissue Reמודלing and Healing

רקמות רך הם מבנים חיים כי לעצב מחדש בתגובה לגירויים מכניים באמצעות תהליכים כגון fibrosis, atrophy, ו hypertrophy.מודל התגובה ההסתגלות הזו במשך חודשים שנים דורש הפיכה מודלים מכניים עם צמיחה ושיפוץ חוקים.חוקים אלה מציגים פרמטרים נוספים (למשל, שערי מחזור התנגשות, סף mechanotransduction) שקשה לקבוע מודלים עכשוויים עבור קופים, לעתים קרובות כמוסות סטטית.

בדיקות קליניות ובקשות מתפתחות

למרות האתגרים, מודלים חישוביים כבר השפיעו על תרגול קליני. המנתחים משתמשים FEM כדי להשוות את חלוקת הלחץ סביב עגול מול שתלים אנטומיים, הבנה כי ריכוזי מתח גבוהים בשוליים עשויים להגדיל את הסיכון של riping או dehiscence. מודלים שימש גם כדי להעריך את היתרונות הביומכניים של מטבוליות דרמטיות (AD) בשימוש כמו גם מדגמי מוקדם יותר, אפילו יותר, כי ניתן להפיץ טרמפקטורליות.

יישום מבטיח נוסף הוא סימולציה טרום-אקטיבית עבור תכנון סימטריה. על ידי ייבוא תמונה של השד המנוגד (הצד הבריא) וסימול השד המשוחזר עם אפשרויות שתל שונות, המנתח יכול לבחור השתל הממזער את הסימטריה.כמה פלטפורמות דוגמנות עכשיו משלבות מציאות מוגברת (AR) כדי להדוף סימולציות וירטואליות על המטופל במהלך הניתוח, להנחות מיקום תוך שבץ ומיקום השתלת.

מכונות למידה ומודלים חיזוי אישיים

ההתקדמות האחרונה בלמידה של מכונה (ML) מתייחסת למספר מגבלות של אלגוריתמים מסורתיים של מודלים ML יכול ללמוד את המיפוי ממאפיינים של המטופל (גיל, BMI, היסטוריה של קרינה, פרמטרים של השתל) לתוצאות (חוזה מפואר, שביעות רצון) ממאגרי נתונים קליניים גדולים. בעוד מודלים מונעים נתונים בלבד חסרים הבנה מכניסטית, הם יכולים לספק הערכות סיכון מהירות ומותאמות אישית.

לדוגמה, החוקרים פיתחו רשתות עצביות על אלפי סימולציות של שחזור חזה משתנות בגודל השתל, צורה, מיקום.הרשת יכולה לחזות חלוקת מתח רקמות עבור מטופל חדש בתוך שניות.כלים כאלה משולבים בתוכנות תכנון מסחרי (ראה FLT:0MentorFLT:0MentorFLT:1 ו-FLT:2MotusF:3 הם דוגמאות).

כיוונים עתידיים בדוגמת Tissue-Implant Interactions

המטרה הסופית היא לפתח פלטפורמה מקיפה, ספציפית לחולה, בזמן אמת, המנתחים יכולים להשתמש במהלך ההליך כדי לקבל החלטות מושכלות. כמה התקדמות הם באופק:

  • (FLT:0)In-Vivo Tissue Characterization:031) מכשירים ניידים כמו בדיקות זיהוי או אסטוגרפיה מוחזקים יד יאפשרו למנתחנים למדוד נוקשות רקמות ישירות בזמן הניתוח, להאכיל את הנתונים האלה למודל.
  • (FLT:0) Real-Time FEM באמצעות ניכוי מודלs:FLT:1 באמצעות קידוד אוטגוני תקין (POD) או מצב דינמי decomposition, סימולציות FEM המלא ניתן מופחת לכמה מצבים, המאפשר אינטראקציה בזמן אמת.
  • (FLT:0) אינטגרציה של מודלים ביולוגיים: ⁇ 1) מתוחכמת יותר ABM-FEM היברידית הכוללים אנגיוגנזה, תגובה חיסונית, ושיפוץ קפסולה ישפר תחזיות של תוצאות לטווח ארוך. coupling עם סממנים ביולוגיים דלקתיים דלקתיים מדגימות דם יכול להתאים אישית את הפרמטרים הביולוגיים.
  • (FLT:0) תאומים עבור חולים בודדים: ראטאל 1 (התאום הדיגיטלי הוא מודל וירטואלי דינמי המעדכן ללא הרף עם נתונים של מטופלים (התאימים, סמנים ריפוי הפצעים, סימפטומים) לשיקום השד, תאום דיגיטלי יכול לעקוב אחר אינטראקציה השתלת-לא-פעמית לאורך כל המסע, המאפשר זיהוי מוקדם של סיבוכים והדרכה של התערבויות.
  • (ב) [ה]:0] משפט אישור וניסוי קליני: ⁇ : 1:1 עבור כלים אלה כדי להפוך לטיפול סטנדרטי, הם חייבים לעבור אימות קפדני בניסויים קליניים פוטנציאליים.כמה סטארט-אפים ומרכזים אקדמיים (ראה:2Semantic VisionFLT 3:2Semantic VisionFLT:3 ו-FLT:4 Jacobs המכון ב PennFLT5) פועלים לקראת תכנון תוכנה.

מסקנה

מודלים של אינטראקציה בין רקמות רכות ושתלים בניתוח שיקום השד הוא שדה מתפתח במהירות שמחזיק פוטנציאל עצום לשיפור תוצאות המטופל.מודלים אלמנט פיניט מספקים תובנות מכניות מפורטות, מודלים המבוססים על הסוכן ללכוד תגובות ביולוגיות, וגישות היברידיות מתמזגות הן עבור סימולציות מקיף.בעוד אתגרים נשארים - במיוחד באופיציה חומרים ספציפיים לחולה, אימות ומהירות חישובית - על התקדמות בדמיית, למידה, מנתחים מופחתים, ודרדרדרדרדרדרדרדרדרדרדרדרדרכם של שיטות ניתוח מתקדמות יותר, כמו שיפור יעילות של שיטות ניתוח פלסטיות, כמו שיפור יעילות מתקדמות של שיטות טיפוליות.