Los análisis bioeléctricos de una osteointegrados Sistema Inteligente diseño de los implantes para Amputados

Para el año 2050, se prevé que el número proyectado de amputados en Estados Unidos alcance los 3,6 millones. Las complicaciones con las extremidades protésicas tradicionales suelen provocar patrones de marcha asimétricos e incomodidad en los amputados que desean retomar estilos de vida activos tras la lesión. Las opciones protésicas actuales generalmente son inadecuadas.

Esto se debe principalmente a la alta incidencia de úlceras por presión causadas por patrones de carga no uniformes. Una forma de superar las limitaciones funcionales de las prótesis tradicionales consiste en diseñar una fijación esquelética directa entre un implante y el hueso del paciente amputado. Esta tecnología, conocida como osteointegración, depende de la fijación esquelética directa y de un sellado epidérmico y dérmico estrecho para prevenir infecciones; cuando tiene éxito, la osteointegración mejora drásticamente los niveles de actividad en pacientes con amputaciones proximales altas.

Esto se muestra en los videos proporcionados por el equipo del Dr. Ash off. En conjunto con la organización Esca. Existen dos complicaciones principales que impiden la adopción generalizada de la osteointegración.

El primero es el riesgo de adhesión bacteriana y formación de biopelículas en implantes ortopédicos. En segundo lugar, existe el riesgo de fijación esquelética inadecuada in vivo, como se muestra aquí con radiolucencias. Para superar estas complicaciones, la prótesis exógena puede utilizarse como cátodo para aplicar estimulación eléctrica.

Esto puede resultar en una remodelación ósea positiva, prevenir la adhesión bacteriana y reducir el tiempo de rehabilitación necesario para soportar el peso completo. Este video demuestra cómo se diseñan los implantes mediante un novedoso sistema de diseño de implantes inteligentes OSSEOINTEGRADOS, o OIID. Hola, soy Brad Isaacson del Laboratorio de Investigación de Hueso y Articulaciones del Departamento de Bioingeniería de la Universidad de Utah.

Hoy, le mostraremos cómo se puede probar y evaluar el diseño de implantes osteointegrados mediante modelado hipotético utilizando programas informáticos computacionales. Nuestro objetivo es proporcionar una prueba de concepto de una nueva herramienta de rehabilitación para la osteointegración, que utiliza estimulación eléctrica. Cuando se implementa adecuadamente, la herramienta podrá reducir las infecciones periprotésicas y aumentar la fijación esquelética.

Con esto en mente, permítame mostrarle cómo podemos desarrollar un sistema integrado de diseño de implantes inteligentes. Se utilizan escáneres CT para la reconstrucción del modelo porque permiten distinguir claramente entre diferentes tipos de tejidos. Los escáneres utilizados para este fin fueron recolectados del Hospital de la Universidad de Utah y del Departamento de Asuntos de Veteranos tras obtener la aprobación del IRB y de HIPAA.

Estas tomografías computarizadas se inspeccionaron visualmente primero y se seleccionaron para el estudio en función de la ausencia de implantes metálicos, que pueden introducir artefactos en la imagen. Aquí mostramos un caso de un amputado que sería inaceptable para el modelo computacional debido a la presencia de un implante ortopédico. El amputado tiene un implante ortopédico dentro del conducto medular, y cuando examinamos los cortes de la tomografía computarizada, observamos distorsión en la imagen.

Sin embargo, abogaríamos por un paciente como este. El amputado presenta una clara distinción entre los tipos de tejido, fundamental para modelos anatómicamente precisos. Excelente para comenzar.

Los archivos de escaneo de tomografía computarizada para la generación del modelo se descargan como imágenes DICOM y se cargan en el programa SEG 3D como un nuevo volumen. Luego se utiliza un filtro mediano para suavizar los volúmenes importados antes de determinar las estructuras tisulares definidas geométricamente. Una vez completado el filtrado, los límites tisulares del hueso, médula ósea, órganos y tejido adiposo se generan mediante umbralización.

Las imágenes de TC se procesan de forma interactiva y se filtran una vez más. La musculatura se obtiene estableciendo manualmente puntos semilla dentro del umbral del tejido muscular y utilizando un filtro de conexión por confianza para encontrar todos los tejidos conectados a los puntos semilla. Este paso elimina tejidos erróneos que podrían agruparse junto con el músculo debido a una absorción similar en las TC.

La piel, que es imposible discernir de forma confiable en las imágenes de TC, se genera mediante la dilatación del tejido más externo, dos milímetros según el grosor promedio de la piel. Esto produce una capa de espesor homogéneo que rodea completamente el modelo. Las segmentaciones se inspeccionan manualmente, se corrigen para garantizar su precisión y se combinan jerárquicamente en un único mapa de etiquetas.

Requerido para el análisis de elementos finitos. Los modelos se exportan a ski run utilizando un formato de datos ráster casi crudo o un archivo NRD desarrollado por Gordon Delman en el Ski Institute. Este es ahora el tipo de archivo básico de muchas plataformas de software de procesamiento de imágenes de código abierto.

Este archivo se exporta y se utiliza como malla para el análisis de elementos finitos. Hasta ahora, hemos inspeccionado manualmente las TCR y las hemos combinado en un modelo jerárquico O. En el programa SEG 3D, allí podemos definir la geometría del tejido y el espacio.

A continuación, cargaremos estos modelos en ski, ejecutaremos nuestro paquete de elementos finitos para definir la posición y el tipo de electrodos. La razón para utilizar el análisis de elementos finitos es que proporciona una aproximación numérica para geometrías complejas, como los miembros residuales de nuestros pacientes amputados. Para prepararse para el análisis de elementos finitos, el implante de 16 centímetros se diseña utilizando un software personalizado escrito en mat lab, y luego se importa a ski run para servir como implante ortopédico y cátodo para la estimulación eléctrica.

El campo eléctrico debe mantenerse por debajo de uno a 10 voltios por centímetro, y la densidad de corriente debe ser inferior a dos miliamperios por centímetro cuadrado. Esto inducirá la migración de osteoblastos, evitará el calentamiento localizado del tejido y garantizará la seguridad del paciente. Esto se indica con la línea roja discontinua.

Los electrodos pequeños están diseñados para garantizar la comodidad del paciente. Dado que el dispositivo OIID no debe restringir el movimiento ni las actividades diarias durante la rehabilitación. El paquete de software ski run se utiliza para diseñar el electrodo porque permite la colocación interactiva de electrodos y simulaciones.

Se crea una red y se organizan módulos con funciones matemáticas específicas para definir condiciones de contorno, conductividades del tejido y refinamientos de malla, así como para generar histogramas de distribuciones de métricas eléctricas y registrar datos completos. Las configuraciones para los electrodos consisten en un electrodo de parche, dos electrodos de parche, una banda continua y dos bandas continuas. Se aplican bandas de electrodos externos, que tienen un grosor de 1,6 centímetros, al miembro residual de los modelos generados a partir de escáneres CT de pacientes.

Los parches de electrodos, que tienen tres centímetros de grosor, se colocan en una tira que cubre aproximadamente la mitad del diámetro del miembro residual. El implante cortical interno mostrado en rojo representa el implante óseo. Este se ajusta al diámetro para permitir un ajuste y relleno perfectos del implante.

Ahora que los electrodos han sido colocados, realizaremos el análisis de elementos finitos. El objetivo aquí es mantener un campo eléctrico entre uno y 10 voltios por centímetro para que sea una herramienta eficaz, al tiempo que se mantiene una densidad de corriente por debajo de dos miliamperios por centímetro cuadrado para prevenir la necrosis del tejido. Para realizar el análisis de elementos finitos, se generan simulaciones suponiendo que las magnitudes eléctricas pueden calcularse utilizando un enfoque cuasiestático sin dependencia temporal. Se utiliza una aproximación numérica para calcular el potencial eléctrico a través del miembro residual del sujeto.

El modelo se calcula resolviendo la ecuación de Poisson y la electrostática para cada tipo de tejido generado a partir de las segmentaciones de SEG 3D. Las condiciones de contorno se asignan en el modelo, en el que los nodos son continuos entre los tipos de tejido y regulan la trayectoria del flujo de corriente. Dado que los electrodos y el implante tienen conductividades mucho mayores que los tejidos circundantes, se asume que el implante o cátodo se encuentra a un potencial constante.

Asimismo, los electrodos superficiales se modelan con una diferencia de potencial constante respecto al implante percutáneo. Se utiliza una simulación numérica para calcular el potencial eléctrico a través del miembro residual del sujeto, con el fin de evaluar la eficacia de la configuración y el tamaño de los electrodos. Se desarrollan modelos específicos del paciente y se emplea el potencial eléctrico alrededor de la interfaz del implante para determinar las intensidades del campo localizadas.

El modelo se genera utilizando una malla hexa hugel que consta de aproximadamente 1,8 millones de elementos. El tamaño óptimo del elemento para este experimento se selecciona en función de un estudio de sensibilidad de malla que da como resultado una diferencia relativa inferior al 5 % en los gradientes de voltaje. Esto garantiza la precisión del modelo.

Los elementos se tratan como elementos homogéneos, isótropos y por tramos constantes. Los electrodos se incorporan en el mallado de elementos finitos y se les asigna una diferencia de potencial constante entre el electrodo cutáneo y el implante osteointegrado. Esta selección se basa en la resistividad tisular esperada.

El potencial se establece entre uno y 4,5 voltios en función de la geometría del amputado, la resistividad de los tejidos y la configuración del electrodo, utilizando un solucionador iterativo. Los potenciales en los modelos de elementos finitos se calculan para cuatro configuraciones de electrodos. Esto se realiza para determinar el diseño óptimo para personas amputadas.

Se está realizando la validación del análisis por elementos finitos mediante un modelo in vivo en animales pequeños aprobado por el iacuc. Se inserta un implante en el canal medular de un conejo y se coloca un segundo electrodo sobre la musculatura. Esto genera un campo eléctrico subcutáneo en la interfaz hueso-implante.

Todos los análisis por elementos finitos de ski run validados mediante electrodos de aguja colocados entre los dos electrodos, que registran los gradientes de voltaje del conejo in vivo. El estudio con el modelo de conejo utiliza el mismo protocolo que el OIID designado para la investigación en humanos. Esto se realiza obteniendo escáneres de tomografía computarizada, desarrollando modelos jerárquicos tridimensionales en SEG 3D y realizando modelado computacional con ski run.

El objetivo es desarrollar las métricas eléctricas necesarias para demostrar la eficacia de la estimulación eléctrica controlada. Esto tiene como fin reducir las infecciones periprotésicas y aumentar la resistencia de fijación del implante, de modo que la tecnología pueda obtener la aprobación de la FDA y utilizarse en la rehabilitación de amputados.

La finalización exitosa del protocolo detallado dará como resultado miembros residuales de amputados anatómicamente precisos, desarrollados a partir de escáneres de tomografía computarizada. Esto proporcionará las pautas iniciales para el sistema OIID. Los usuarios desarrollarán una interfaz interactiva para ajustar el tamaño y la posición de los electrodos en modelos específicos del paciente.

Los campos eléctricos y las densidades de corriente alterados serán el resultado de la geometría del tejido y de la posición del electrodo. Por lo tanto, los modelos requerirán modificaciones individuales para ayudar a las personas con pérdida de extremidades que buscan tecnología de osteointegración. El sistema de diseño de implantes inteligentes osteointegrados que les mostramos hoy ayudará a aliviar el problema clásico de la estimulación eléctrica: la incapacidad para definir la trayectoria de la corriente en el cuerpo humano.

Los resultados preliminares indican que el campo eléctrico en la interfaz hueso-implante podría tener la capacidad de reducir las infecciones periprotésicas, aumentar la fijación esquelética y utilizarse como una herramienta eficaz para nuestros clínicos en la rehabilitación. Eso es todo. Gracias por ver este video y buena suerte con su investigación sobre osteointegración.