切断者のためのOsseointegratedインテリジェントインプラント設計システムの生体電気分析

2050年までに、米国における切断者の推定数は360万人に達すると予想されています。従来の義肢に伴う合併症は、しばしば非対称な歩行パターンや不快感を招き、負傷後に活動的なライフスタイルへの復帰を希望する切断者にとって課題となっています。現在の義肢の選択肢は、一般的に不十分であると言えます。

これは主に、不均一な荷重パターンによる褥瘡の発生率が高いためです。従来の義肢の機能的な制限を克服する方法の一つとして、インプラントと切断者の宿主骨との間に直接的な骨格付着を構築することが挙げられます。オッセオインテグレーションとして知られるこの技術は、直接的な骨固定と、感染を防ぐための強固な表皮および真皮の密閉に依存しています。オッセオインテグレーションが成功すれば、近位部で切断された切断者の活動レベルは劇的に向上します。

これはDr.Ash offのチームによって提供されたビデオに示されています。Esca組織との協力によるものです。オッセオインテグレーションの普及を妨げる2つの大きな合併症があります。

1つ目は、整形外科用インプラントにおける細菌の付着およびバイオフィルム形成のリスクです。2つ目は、ここにradiolucencies（透過像）として示されているように、in vivoでの骨固定不全のリスクがあります。これらの合併症を克服するために、外骨格プロテーゼをカソードとして使用し、電気刺激を与えることができます。

これにより、骨のリモデリングが促進され、細菌の付着が防止され、全荷重までのリハビリテーション期間が短縮される可能性があります。このビデオでは、新しい骨統合型インテリジェントインプラント設計システム（OIID）を用いてインプラントをどのように設計するかを実演します。こんにちは、ユタ大学バイオエンジニアリング科の骨関節研究室のブラッド・アイザックソンです。

本日は、計算機プログラムを用いた仮想モデリングにより、オッセオインテグレーション（骨統合）インプラント設計をどのようにテストし評価できるかについて解説します。本研究の目的は、電気刺激を利用した新しいオッセオインテグレーション・リハビリテーションツールの概念実証を行うことです。適切に実装されれば、このツールによって人工関節周囲感染を減少させ、骨への固定性を向上させることが可能になります。

それを踏まえ、統合的なインテリジェント・インプラント設計システムの開発方法について説明します。異なる組織タイプを明確に区別できるため、モデルの再構築にはCTスキャンが用いられます。本研究で使用したスキャンデータは、IRBおよびHIPAAの承認を得た後、ユタ大学病院および退役軍人省から収集されました。

これらのCTスキャンは、まず目視で検査され、画像アーチファクトの原因となる金属インプラントがないことを基準に研究対象として選定されました。ここでは、整形外科用インプラントが存在するため、コンピュータモデルへの適用が不可能となる切断者の例を示します。この切断者は髄腔内に整形外科用インプラントを挿入しており、CTスライスを走査すると、画像の歪みが確認できます。

しかしながら、私たちはこのような患者を推奨します。この切断患者は、解剖学的に正確なモデルを作成する上で極めて重要な、組織型の明確な区別を有しています。準備は万全です。

モデル作成用のCTスキャンファイルはDICOM画像としてダウンロードされ、SEG 3Dプログラムに新しいボリュームとして読み込まれます。次に、幾何学的に定義された組織構造を決定する前に、メディアンフィルタを使用してインポートしたボリュームを平滑化します。フィルタリングが完了した後、閾値処理によって骨、骨髄、器官、および脂肪組織の組織境界を生成します。

CT画像をインタラクティブに操作し、再度フィルタリングを行います。筋肉組織の閾値内にシードポイントを手動で設定し、信頼接続フィルタ（confidence connected filter）を用いてシードポイントに接続されているすべての組織を抽出することで、筋組織を抽出します。このステップにより、CT値の吸収率が似ているために筋肉と一緒にグループ化されてしまった誤った組織を除去します。

CT画像から確実に判別することが不可能な皮膚は、平均的な皮膚の厚さに基づき、最外層の組織を2 mm拡張させることで生成します。これにより、モデル全体を囲む均一な厚さの層が作成されます。セグメンテーションは手動で検査および修正して正確性を確保し、階層的に統合して単一のラベルマップにまとめます。

有限要素解析に必要です。モデルは、スキー研究所のGordon Delmanによって開発されたニア・ロウ・ラスタデータ形式（n NRDファイル）を使用してSkiRunにエクスポートされます。これは現在、多くのオープンソース画像処理ソフトウェアプラットフォームで採用されている基本的なファイル形式です。

このファイルはエクスポートされ、有限要素解析のメッシュとして使用されます。これまで、RCTを個別に検査し、それらを階層Oモデルに組み合わせてきました。SEG 3Dプログラムでは、組織の形状と空間を定義することができます。

次に、これらのモデルをSkiにロードし、有限要素法パッケージを実行して電極の配置と種類を定義します。有限要素解析を用いる理由は、切断者の残存肢のような複雑な形状に対して数値的な近似が得られるためです。有限要素解析の準備として、16 cmのインプラントをMATLABで作成したカスタムソフトウェアで設計し、それをSkiにインポートして、整形外科用インプラントおよび電気刺激用のカソードとして使用します。

電界強度は1～10 V/cm以下に維持し、電流密度は2 mA/cm²未満にする必要があります。これにより、骨芽細胞の遊走を誘導し、局所的な組織の加熱を防ぎ、患者の安全を確保できます。これは赤色の破線で示されています。

患者の快適性を確保するため、小型の電極が設計されています。これは、OIIDデバイスがリハビリテーション中の動作や日常生活を妨げないようにするためです。電極の設計には、インタラクティブな電極配置とシミュレーションをサポートするski runソフトウェアパッケージが使用されます。

ネットワークを作成し、境界条件、組織導電率、およびメッシュ細分化を定義するための特定の数学的関数を用いてモジュールを構成し、さらに電気的指標分布のヒストグラム作成および記入データの記録を行います。電極の構成は、パッチ電極1枚、パッチ電極2枚、連続バンド1本、および連続バンド2本で構成されます。患者のCTスキャンから生成されたモデルの残存肢に、厚さ1.6 centimetersの外部電極バンドを適用します。

厚さ3 cmの電極パッチを、残存肢の直径の約半分を覆うように帯状に配置します。赤色で示されている内部皮質インプラントは、骨インプラントを表しています。これは、インプラントが完全に適合し、隙間なく充填されるように直径が設定されています。

電極の配置が完了しましたので、有限要素解析を行います。ここでの目的は、有効なツールとするために電界を1～10 V/cmに維持しつつ、組織壊死を防ぐために電流密度を2 mA/cm²以下に抑えることです。有限要素解析を行うために、電気的指標は時間依存性のない準静的アプローチを用いて計算できると想定してシミュレーションを作成します。被験者の残存肢における電位を算出するために、数値近似法が用いられます。

モデルは、SEG 3Dセグメンテーションから生成された各組織タイプに対して、ポアソン方程式と静電解析を解くことで算出されます。組織タイプ間でノードが連続すること、および電流経路を制御することを目的として、モデル内に境界条件が設定されます。電極およびインプラントの導電率は周囲の組織よりも大幅に高いため、インプラントまたはカソードは一定の電位にあると想定されます。

同様に、表面電極は経皮植込みデバイスとの間に一定の電位差を持つものとしてモデル化されます。被験者の残存肢における電位を算出するために数値シミュレーションを用い、電極の構成およびサイズの有効性を評価します。患者個別のモデルを作成し、インプラント界面周囲の電位を用いて局所的な電界強度を決定します。

モデルは、約180万個の要素で構成されるヘキサ・ヒューゲル・メッシュを用いて作成されています。本実験における最適な要素サイズは、電圧勾配の相対的な差が5%未満となるメッシュ感度解析に基づいて選定されており、これによりモデルの精度が確保されています。

各要素は、区分的に均質でオーム的かつ等方的な要素として取り扱われます。有限要素メッシュには電極が組み込まれており、皮膚電極とオッセオインテグレーション（骨結合）インプラントとの間に一定の電位差が割り当てられています。この設定は、想定される組織の抵抗率に基づいています。

電位は、反復ソルバーを用いて、切断部位の形状、組織の抵抗率、および電極構成に基づき、1から4.5 Vの間で設定されます。有限要素モデルにおける電位は、4つの電極構成について算出されます。これは、切断患者にとって最適な設計を決定するために行われます。

有限要素解析のバリデーションを、IACUC承認済みの小型動物in vivoモデルを用いて実施しています。ラビットの髄腔にインプラントを挿入し、2つ目の電極を筋肉内に配置します。これにより、骨インプラント界面に皮下電界が発生します。

2つの電極間に配置した針電極により、ウサギin vivoの電圧勾配を記録し、すべてのski run有限要素解析の検証を行いました。ウサギモデル研究では、ヒト研究用に指定されたOIIDと同じプロトコルを使用しています。これは、コンピュータ断層撮影（CT）スキャンを取得し、SEG 3Dで3D階層モデルを作成し、ski runを用いてコンピューターモデリングを行うことで実施されました。

本研究の目的は、制御された電気刺激の有効性を証明するために必要な電気的指標を策定することである。これにより、人工関節周囲感染の減少およびインプラント固定強度の向上を目指す。最終的には、本技術がFDAの承認を得て、切断患者のリハビリテーションに利用されることを目的としている。

この詳細なプロトコルを正常に完了すると、コンピュータ断層撮影（CT）スキャンから作成された、解剖学的に正確な切断者の残存肢が得られます。これにより、OIIDシステムの初期ガイドラインが提供されます。ユーザーは、患者個別のモデルに合わせて電極のサイズと位置を調整するためのインタラクティブなインターフェースを構築します。

組織の形状や電極の位置によって、電界および電流密度は変化します。したがって、オッセオインテグレーション技術を求める肢切断患者の方々を支援するためには、個々の状況に合わせたモデルの調整が必要となります。本日ご紹介したオッセオインテグレーション対応インテリジェント・インプラント設計システムは、電気刺激における古典的な課題である、人体内での電流経路を定義できないという問題を解消するのに役立ちます。

予備的な結果から、骨とインプラントの界面における電界が、インプラント周囲感染の抑制や骨結合の促進に寄与し、臨床医にとってリハビリテーションにおける有効なツールとなり得ることが示唆されています。以上です。ご視聴ありがとうございました。オッセオインテグレーションの研究が成功することを願っております。