סימולציה פיזיולוגית של מערכת Skeletal תגובה ל-Mechaning and פציעות פציעות

סימבול מתקרב ל-Bon Re Modeling

מודלים Computational של עיצוב העצם בדרך כלל ליפול לשתי קטגוריות: מודלים מתקדמים ומיקרו-דרגיים. Continuum לטפל העצם כחומר הומוגני ולהשתמש בדחיסות אנרגיה מתוחה או מתח שווה ערך כמו גירויים. הם צופים שינויים ברוטו בדחיסות מינרלים העצם (BMD) והם מוחלים נרחב על מחקר התקדמות או טיפול תרופתי.

גישה מתקדמת זוגות FEA עם מודלים אוטומאטה סלולרי או לקטייה.לדוגמה, סימולציה עשויה להתחיל עם סריקת CT של חוליה, להקצות תכונות חומריות המבוססות על יחידות Hounsfield, ליישם עומסים פיזיולוגיים, ולאחר מכן להתאים באופן עקבי צפיפות העצם בהתבסס על לחץ מקומי / אימון מודלים כאלה כבר הוכח נגד ניסויים קליניים ומשמשים כעת לתכנון התעמלות אישית או להעריך יציבות.

פגיעה בעצמות: ממיקרודמאג לריפוי Fracture

סוגי פציעות של

עצמות ניתן נפצע בשתי דרכים עיקריות: באמצעות טעינה טראומטית חריפה (למשל, נפילה, תאונת דרכים) או באמצעות הצטברות של מיקרודמאג שבסופו של דבר מובילה לשבר מתח בדרך כלל מתרחשים בספורטאים וגיוסים צבאיים בשל טעינה חוזרת ללא התאוששות נאותה.שברים טראומה בטווח של הפסקות טרנסנדנדנדנדנדנדנדנדות פשוטות, שברים מורכבים לעתים קרובות ברקמות רכות.

סימולציות פיזיולוגיות של פציעה בדרך כלל מתחילות על ידי הגדרת ה-FLT:0 ⁇ מכניות מכניות אידיאולוגיות של ⁇ FLT:1 . עבור שבר טראומטי, האלמנט הסופי מחולק באופן מלאכותי, תנאי מגע מוחלים על מנת לייצג שברים. עבור שבר מתח, חוק אבולוציה נזק משולב כך שכאשר מתחים מחזוריים עולים על סף, קשיחות מידרדרת, מאפשרת לחוקרים כיצד לטעון תקופות לחץ ועומס משפיעות על מגבלות.

The Healing Cascade

ריפוי עור מתקדם דרך שלבים חופפים: דלקת, היווצרות callus רך, היווצרות callus קשיח, ושיפוץ. Simulations ברמת הרקמות כוללים:

1. (ב) שלב ההפחתה (ימי 0–703): FLT:1 hematoma טפסים, ותאים דלקתיים משחררים ציטוקינים (למשל, IL-1, TNF- α BMPs) מודלים מייצגים זאת כעלייה מתמשכת בריכוז צמיחה מקומי.
2. (FLT:0) שלב קריאה של Soft (ימי 7–21):FLT) 1 תאי גזע mesenchymal נבדלים לתוך chondrocytes, ויצרו מכנה קלפי המספק יציבות מכנית.הנוקשות של הטלפוני מתפתח לאורך זמן, לעתים קרובות מקובע מהסביבה המכנית המקומית באמצעות גישה דיפרנית-אקטיבית.
3. (FLT:0) שלב קריאה של הארד (שבועות 3–12):FLT: 1:1 הוחלפה על ידי עצם זורק באמצעות ossification endochondral.זה מונע על ידי הזנים המכאניים ב-Callus: זנים גבוהים מועדפים, זנים בינוניים תומכים העצם.
4. שלב הדוגמנות (חודשים לשנים): אנדרל 1 (Volvenעצמות וון) מוחלף על ידי עצם הלבלב, והגיאומטריה העצם המקורית משוחזרת.

יישומים עבור Implant Design and Treatment

סימלוציה של ריפוי שבר יש יישומים קליניים ישירים.לדוגמה, מודלים של אלמנט סופי של שבר tibial התייצב עם מסמר intramedullary יכול לחזות כמה חומרים שונים של ציפורניים, קוטרים, ומנעול תצורה של ברג משפיע על היווצרות callus. על ידי הדמיה של תהליך הריפוי בתנאים הקשורים במשקל, מנתחים יכולים לזהות תצורה אשר מפחיתה את הסיכון של אי-union או כישלונות.

• (ב) סקירה של מודלים חישוביים עבור ריפוי שברים:1
• (FLT:0 ScienceDirect Review of העצם Reshaping Techniques)

שיטות מתקדמות בSskeletal Simulation

מודלים בקנה מידה גדול

תגובתו של השלד לטעינה כוללת אירועים המשתרעים על ידי ננומטרים (קשרי צלב) למטר (אשר גפיים בינוניים) מנסים לגשר על המאזניים הללו על ידי העברת מידע מעלה ולמטה: לדוגמה, עומס מקרוסקופי על עובר מעניש קובע את המתח המקומי ב stbecular, אשר משפיע על אותות אוסטאוסטיים כי שינויים בדחיסות העצם הם מודלים פיזיולוגיים יותר תובעניים.

דוגמה אחת היא "אלגוריתם עיצוב מחדש של עמוד השדרה" כי זוגות את גירוי זן ברמה המתמשכים עם מודל תאי דיסקרטי של אוסטאובסטוסטים ואוסטאוקטיסטים. על ידי כולל אות paracrine (למשל, RANKL / אופ"ג יחס), החוקרים יכולים לדמות את ההשפעות של תרופות אוסטאופורוזיס כמו bisphosphonatesphonates או סימולציה של דנמוס.

מודלים של מטופלים ו- Digital Twins

עם הופעת הדמיה רפואית ברזולוציה גבוהה (CT, MRI, HR-pQCT), ניתן כעת ליצור מודלים מדויקים מאוד, ספציפיים לחולה של עצמות בודדות. תאום דיגיטלי של העובר של המטופל, למשל, ניתן להשתמש בו כדי לדמות את התוצאה של החלפת הירך או הסיכון של שבר תחת תנאי הפחתת הפירוק.

האתגר הוא אימות מודלים כאלה עבור גופים קליניים קבלת החלטות. Regulatory כמו ה- FDA החל לקבל ראיות מסימולציה לאישורים של מכשירים רפואיים, שדה המכונה " בניסויים קליניים של סיליקו".כפי שאלגוריתמי למידת מכונה משתפרים, הם יכולים להפחית את העלות החישובית של פתרון בעיות FEA מורכבות, ביצוע סימולציה ספציפית לחולה בזמן אמת בהגדרה קלינית.

• (ב) סימולציות לעצם סימולציות של סימסט (StuSim and SimTKעצמות Project)

« « חתכים Tissue-Bone Interactions

סימולציות פיזיולוגיות הן יותר ויותר שילוב של כוחות שרירים ורצועה, לחצים משותפים, מכניקת טרחוס.מערכת השלד אינה פועלת בבידוד; התכווצות שרירים יכולות לשנות באופן משמעותי את ההטעינה המכנית המקומית על העצם.כל אחד של דגמי רירית, כגון אלה שנבנו ב- OpenSim או כל אחד, יכולים לספק תנאים עבור FEA מדויקת יותר של גישה דלקת ריאות ספציפית עבור דלקת מפרקים של העצם.

היתרונות והמגבלות של פיזיולוגית סימלוציה

יתרונות

• (FLT:0) חינוך ההסתמכות על ניסויים בבעלי חיים ובני אדם: סימולציות 1:1 מאפשרות לחוקרים לבחון תנאים רבים במהירות ובמוסרית.לדוגמה, סימולציה של עיצוב בורג חדש יכולה למסך עשרות פרמטרים ב-Silico לפני ניסוי בעל חיים יחיד.
• (FLT:0) מספק תובנות מכניות: ניסויים 1FreaLT) מודדים לעתים קרובות רק את התוצאה הסופית (למשל, BMD רווח) סימלציה יכול לחשוף את הדינמיקה הבסיסית - כמה העצם נוצר ביום, אילו תאים היו פעילים וכו '.
• (FLT:0) תרופות מותאמות אישית:FLT:1ir משלב נתונים אישיים של מטופלים, סימולציות יכולות לחזות סיכון שבר או אופטימיזציה של פרוטוקולי שיקום.זה חשוב במיוחד עבור ניהול אוסטאופורוזיס ושיקום לאחר ניתוח.
• (ב) [15] ,ב"ה, כאשר קיים מודל מאומת, העלות לסימולציה היא רשלנית בהשוואה לבדיקות פיזיות.

הגבלות

אפילו הסימולציה המתקדמת ביותר היא מודל – היא פשטות של המציאות.

• (FLT:0) חוקים נבחרים הם נספחים: FLT ( 1 2) העצם הוא חומר היררכי, הטרוגניים, חומר אנזוטרופי.רוב המודלים מניחים התנהגות ליניארית או איזוטרופית, אשר עלולים לא ללכוד מנגנוני כשל כראוי.
• (FLT:0) רגישות ביולוגית: FLT:1 מודלים שאינם אחראים על יכולת ביולוגית (למשל, גנטיקה, תזונה, מצב הורמונלי) עשויים להיות בעלי עוצמה חיזוי מוגבלת עבור אנשים ספציפיים.
• (FLT:0) אתגרים של נדר: 1 (FLT:103) נתונים ניסיוניים באיכות גבוהה עבור אימות הם נדירים, במיוחד עבור הסתגלות העצם האנושית vivo לאורך שנים.
• עלות גבוהה:0 (FLT:1) של מיקרו-FEA של כלל החוליה יכולה לקחת מאות שעות על מחשב על-מחשב.

כיוונים עתידיים: AI, 3D Bioprinting, ושיקום אישי

אינטגרציה למידת מכונות

למידת מכונה (ML) הופכת את הסימולציה הפיזיולוגית במספר דרכים. ראשית, מודלים ML פונדקאית יכולים ללמוד את מערכת היחסים של פולר FEA יקר, המאפשר תחזיות כמעט בלתי צפויות עבור ג'ממטים חדשים של מטופלים. שנית, ML יכול לזהות דפוסים במאגרי נתונים גדולים של תוצאות קליניות ולקשר אותם לתוצאות סימולציה, שיפור של שיתוק מודלים.

אזור מתפתח הוא השילוב של ML עם בעיות הפוכה: סימולציה ניתן "לכוונו" כדי להתאים את השינוי של צפיפות העצם בפועל של המטופל לאורך זמן, לחשוף את הפרמטרים הרגישות האישית שלהם.זה יכול לאפשר תוכניות הכשרה מותאמות אישית באמת עבור ספורטאים או אסטרונאוטים.

3D Bioprinting ו-Tissue Engineering

סימולציה פיזיולוגית היא גם אינפורמטיבי בעיצוב של פיגומים עבור הנדסת רקמות העצם. על ידי הדמיה של הסביבה המכנית בתוך הפיגומה (גודל, עובי, קשיחות חומרית), החוקרים יכולים לייעל את העיצוב שלה כדי לקדם חדירה תאים ומינרליזציה. 3Dprinting ואז מטביע את הפעפיים עם שליטה מדויקת.

• (ב) ,0) הטבע סוקר חומרים מאמר על הדפסה תלת-ממדית של הנדסת רקמות העצם

ב-Silico Clinical Trials and Regulatory Acceptance

ה- FDA וגופים רגולטוריים אחרים מראים כי פתיחות מוגברת לשימוש בראיות בתהליך האישור, במיוחד עבור מכשירים רפואיים. ASME V &V 40 סטנדרטי מספק הנחיות לאימות ולאימות של מודלים חישוביים המשמשים בהגשת מכשירים רפואיים. כמו האמינות של סימולציות פיזיולוגיות גדל, אנו עשויים לראות עתיד שבו ניסויים קליניים מסוימים מוחלפים לחלוטין במחקרים של סילקו, שיפור חדשנות וצמצום עלויות.

בסופו של דבר, מטרת הסימולציה הפיזיולוגית של מערכת השלד היא לגשר על הפער בין מדע בסיסי לבין תרגול קליני. על ידי מתן הבנה כמותית, חיזויית של איך עצמות להגיב לטעינה מכנית ופציעה, כלים אלה מעצימים רופאים לקבל החלטות טובות יותר וחוקרים לגלות מטרות טיפוליות חדשות.עם התקדמות מתמדת של כוח חישובי, הדמיה וביולוגיה סלולרית, מערכת השלד הופך לאחד של מערכות הגוף המיותרות ביותר מכוונות היטב וסימולציות גוף האדם.