Analizy bioelektryczne inteligentnego systemu projektowania implantów osseointegracyjnych dla osób po amputacjach

Przewiduje się, że do 2050 roku liczba osób po amputacjach w Stanach Zjednoczonych osiągnie 3,6 miliona. Powikłania związane z tradycyjnymi protezami kończyn często prowadzą do asymetrii wzorca chodu oraz dyskomfortu pacjentów, którzy pragną powrócić do aktywnego stylu życia po odniesieniu urazu. Obecne opcje protetyczne są zazwyczaj niewystarczające.

Wynika to przede wszystkim z częstego występowania odleżyn spowodowanych nierównomiernym rozkładem nacisku. Jednym ze sposobów przezwyciężenia ograniczeń funkcjonalnych tradycyjnych protez jest zaprojektowanie bezpośredniego połączenia szkieletowego między implantem a kością pacjenta po amputacji. Technologia ta, znana jako osteointegracja, opiera się na bezpośredniej fiksacji szkieletowej oraz szczelnym zamknięciu naskórkowym i skórnym w celu zapobiegania infekcjom; w przypadku sukcesu osteointegracja drastycznie zwiększa poziom aktywności osób z wysokimi amputacjami proksymalnymi.

Zostało to przedstawione w filmach przygotowanych przez zespół dr. Asha off w ramach współpracy z organizacją Esca. Istnieją dwie główne komplikacje, które uniemożliwiają powszechne zastosowanie osteointegracji.

Pierwszym z nich jest ryzyko adhezji bakteryjnej i tworzenia się biofilmu na implantach ortopedycznych. Po drugie, istnieje ryzyko niewystarczającej fiksacji szkieletowej in vivo, co obrazują widoczne tutaj przejaśnienia radiologiczne. Aby zapobiec tym powikłaniom, protezę zewnętrzną można wykorzystać jako katodę do dostarczenia stymulacji elektrycznej.

Może to prowadzić do pozytywnego przebudowy kości, zapobiegać przyleganiu bakterii oraz skrócić czas rehabilitacji niezbędny do pełnego obciążenia kończyny. W tym filmie zaprezentrowano, w jaki sposób projektowane są implanty przy użyciu nowatorskiego inteligentnego systemu projektowania implantów OSSEOINTEGRATED, zwanego OIID. Cześć, jestem Brad Isaacson z Laboratorium Badań nad Kośćmi i Stawami na Uniwersytecie Utah w Departamencie Bioinżynierii.

Dzisiaj pokażemy Państwu, w jaki sposób projekt implantów osteointegracyjnych można testować i oceniać za pomocą modelowania hipotetycznego z wykorzystaniem programów komputerowych. Naszym celem jest przedstawienie dowodu koncepcji nowego narzędzia do rehabilitacji osteointegracyjnej, które wykorzystuje stymulację elektryczną. Przy prawidłowym wdrożeniu narzędzie to będzie w stanie zmniejszyć liczbę infekcji okołoprotetycznych i zwiększyć przytwierdzenie do szkieletu.

Mając to na uwadze, pokażę Państwu, w jaki sposób możemy opracować zintegrowany inteligentny system projektowania implantów. Do rekonstrukcji modelu wykorzystuje się skany CT, ponieważ pozwalają one na wyraźne rozróżnienie różnych typów tkanek. Skanowanie wykonano na podstawie danych zebranych ze szpitala Uniwersytetu Utah oraz Departamentu Spraw Weteranów po uzyskaniu zgód IRB i HIPAA.

Skany CT zostały najpierw poddane inspekcji wizualnej i wybrane do badania na podstawie braku implantów metalowych, które mogą wprowadzać artefakty obrazowania. Przedstawiamy tutaj przypadek osoby po amputacji, która byłaby nieakceptowalna do modelowania komputerowego ze względu na obecność implantu ortopedycznego. Pacjent posiada implant ortopedyczny w kanale szpikowym i podczas przeglądania warstw CT widoczne są zniekształcenia obrazu.

Sugerujemy jednak wybór pacjenta o takim profilu. Osoba po amputacji wykazuje wyraźne rozróżnienie między typami tkanek, co jest kluczowe dla stworzenia anatomicznie dokładnych modeli. To doskonały punkt wyjścia.

Pliki skanów CT służące do generowania modelu są pobierane jako obrazy DICOM i wczytywane do programu SEG 3D jako nowa objętość. Następnie stosuje się filtr medianowy w celu wygładzenia zaimportowanych objętości przed wyznaczeniem geometrycznie zdefiniowanych struktur tkankowych. Po zakończeniu filtrowania granice tkanek kości, szpiku kostnego, organów oraz tkanki tłuszczowej są generowane poprzez progowanie.

Obrazy CT są interaktywnie filtrowane ponownie. Mięśniówkę uzyskuje się poprzez ręczne ustawienie punktów początkowych w obrębie progu tkanki mięśniowej oraz poprzez zastosowanie filtra połączeń ufnościowych (confidence connected filter) w celu znalezienia wszystkich tkanek połączonych z punktami początkowymi. Krok ten eliminuje błędne tkanki, które mogły zostać zgrupowane z mięśniami na podstawie podobnej absorpcji z obrazów CT.

Skóra, której nie można wiarygodnie rozpoznać na obrazach CT, jest generowana poprzez rozszerzenie zewnętrznej tkanki o dwa milimetry, w oparciu o średnią grubość skóry. Tworzy to warstwę o jednorodnej grubości, która otacza cały model. Segmentacje są sprawdzane ręcznie, korygowane w celu zapewnienia dokładności i łączone w hierarchii w jedną mapę etykiet.

Wymagane do analizy elementów skończonych. Modele są eksportowane do programu ski run przy użyciu formatu danych rastrowych w formie niemal surowej lub pliku n NRD opracowanego przez Gordona Delmana w Ski Institute. Jest to obecnie podstawowy typ pliku w wielu otwartoźródłowych platformach oprogramowania do przetwarzania obrazów.

Plik ten jest eksportowany i wykorzystywany jako siatka do analizy elementów kończonych. Do tej pory analizowaliśmy badania RCT ręcznie i łączyliśmy je w modelu hierarchii O. W programie SEG 3D jesteśmy w stanie zdefiniować geometrię tkanek oraz przestrzeń.

Następnie załadujemy te modele do programu ski, a następnie uruchomimy pakiet elementów skończonych, aby określić typ i rozmieszczenie elektrod. Powodem zastosowania analizy elementów skończonych jest fakt, że zapewnia ona przybliżenie numeryczne dla złożonych geometrii, takich jak kikut kończyny pacjenta po amputacji. W celu przygotowania do analizy elementów skończonych, implant o długości 16 cm został zaprojektowany przy użyciu specjalistycznego oprogramowania napisanego w mat lab, a następnie zaimportowany do ski run, aby służyć jako implant ortopedyczny i katoda do stymulacji elektrycznej.

Natężenie pola elektrycznego musi być utrzymywane na poziomie od 1 do 10 V/cm, a gęstość prądu musi być niższa niż 2 mA/cm². Pozwoli to na indukcję migracji osteoblastów, zapobiegnie lokalnemu przegrzaniu tkanek i zapewni bezpieczeństwo pacjenta. Jest to zaznaczone czerwoną przerywaną linią.

Małe elektrody zostały zaprojektowane w celu zapewnienia komfortu pacjenta, ponieważ urządzenie OIID nie powinno ograniczać ruchów ani codziennych aktywności podczas rehabilitacji. Do zaprojektowania elektrody wykorzystano pakiet oprogramowania ski run, ponieważ umożliwia on interaktywne rozmieszczenie i symulację elektrod.

Tworzona jest sieć i organizowane są moduły z określonymi funkcjami matematycznymi służącymi do definiowania warunków brzegowych, przewodności tkanek i zagęszczeń siatki, a także do generowania histogramów rozkładów parametrów elektrycznych i zapisywania uzyskanych danych. Konfiguracje elektrod obejmują jedną elektrodę płatową, dwie elektrody płatowe, jeden ciągły pas oraz dwa ciągłe pasy. Zewnętrzne pasy elektrod o grubości 1,6 centymetra są aplikowane na kikut kończyny modeli wygenerowanych z tomografii komputerowej pacjentów.

Plastry elektrod o grubości trzech centymetrów są rozmieszczone w pasie pokrywającym około połowę średnicy kikuta. Wewnętrzny implant korowy zaznaczony na czerwono reprezentuje implant kostny. Jest on dostosowany średnicą w taki sposób, aby zapewnić idealne dopasowanie i wypełnienie implantu.

Po rozmieszczeniu elektrod przeprowadzimy analizę elementów skończonych. Celem jest utrzymanie natężenia pola elektrycznego w zakresie od 1 do 10 V/cm, aby narzędzie było skuteczne, przy jednoczesnym zachowaniu gęstości prądu poniżej 2 mA/cm², aby zapobiec martwicy tkanek. W celu wykonania analizy elementów skończonych generowane są symulacje przy założeniu, że parametry elektryczne można obliczyć, stosując podejście kwazistatyczne bez zależności od czasu. Do obliczenia potencjału elektrycznego w obrębie kikuta badanego obiektu wykorzystuje się aproksymację numeryczną.

Model oblicza się poprzez rozwiązanie równania Poissona oraz zagadnienia elektrostatyki dla każdego typu tkanki wygenerowanego z trójwymiarowych segmentacji SEG. W modelu przypisano warunki brzegowe, w których węzły są ciągłe pomiędzy typami tkanek i kontrolują ścieżkę przepływu prądu. Ponieważ elektrody oraz implant mają znacznie większą przewodność niż otaczające tkanki, przyjmuje się, że implant lub katoda znajduje się pod stałym potencjałem.

Podobnie elektrody powierzchniowe są modelowane z stałą różnicą potencjałów względem implantu przezskórnego. Symulacja numeryczna jest wykorzystywana do obliczenia potencjału elektrycznego w kikucie pacjenta w celu oceny skuteczności konfiguracji i rozmiaru elektrod. Opracowywane są modele specyficzne dla pacjenta, a potencjał elektryczny wokół interfejsu implantu służy do określenia lokalnych natężeń pola.

Model został wygenerowany przy użyciu siatki typu hexa hugel, składającej się z około 1,8 miliona elementów. Optymalna wielkość elementu dla tego eksperymentu została wybrana na podstawie badania wrażliwości siatki, które wykazało różnicę względną gradientów napięcia mniejszą niż 5%. Zapewnia to dokładność modelu.

Elementy traktowane są jako kawałkowe, jednorodne omicznie i izotropowe. Elektrody są włączone w siatkę elementów skończonych i przypisana jest im stała różnica potencjałów między elektrodą skórną a implantem zintegrowanym z kością. Wybór ten oparto na przewidywanej rezystywności tkanek.

Potencjał jest ustawiany w zakresie od 1 do 4,5 V w zależności od geometrii kikuta, rezystywności tkanek oraz konfiguracji elektrod z wykorzystaniem solvera iteracyjnego. Potencjały w modelach elementów skończonych są obliczane dla czterech konfiguracji elektrod. Przeprowadzono to w celu wyznaczenia optymalnego projektu dla osób z amputacjami.

Walidacja analizy elementów skończonych jest przeprowadzana z wykorzystaniem zatwierdzonego przez IACUC modelu in vivo na małych zwierzętach. Implant zostaje wprowadzony do kanału szpikowego królika, a druga elektroda zostaje umieszczona w tkance mięśniowej. W ten sposób generowane jest podskórne pole elektryczne na styku implantu i kości.

Wszystkie analizy elementów skończonych ski run zostały zwalidowane za pomocą elektrod igłowych umieszczonych pomiędzy dwiema elektrodami, które rejestrują gradienty napięcia u królika in vivo. Badanie na modelu królika wykorzystuje ten sam protokół, co OIID przeznaczony do badań na ludziach. Odbywa się to poprzez wykonanie tomografii komputerowej, opracowanie hierarchicznych modeli 3D w programie SEG 3D oraz przeprowadzenie modelowania obliczeniowego za pomocą ski run.

Celem jest opracowanie wskaźników elektrycznych niezbędnych do udowodnienia skuteczności kontrolowanej stymulacji elektrycznej. Ma to na celu zmniejszenie liczby infekcji okołoprotetycznych oraz zwiększenie wytrzymałości fiksacji implantów. Dzięki temu technologia ta może zostać zatwierdzona przez FDA i wykorzystana w rehabilitacji osób po amputacjach.

Pomyślne wykonanie szczegółowego protokołu pozwoli na opracowanie anatomicznie dokładnych kikutów kończyn pacjentów po amputacjach na podstawie skanów tomografii komputerowej. Dostarczy to wstępnych wytycznych dla systemu OIID. Użytkownicy opracują interaktywny interfejs do regulacji rozmiaru i położenia elektrod dla modeli specyficznych dla konkretnego pacjenta.

Zmienione pola elektryczne i gęstości prądu będą wynikać z geometrii tkanki oraz położenia elektrod. W związku z tym modele będą wymagały indywidualnych modyfikacji, aby pomóc osobom z ubytkiem kończyn ubiegającym się o technologię osteointegracji. Przedstawiony dzisiaj system projektowania inteligentnych implantów osteointegrowanych pomoże rozwiązać klasyczny problem związany ze stymulacją elektryczną, jakim jest brak możliwości zdefiniowania ścieżki przepływu prądu w ludzkim organizmie.

Wstępne wyniki wskazują, że pole elektryczne na styku kości i implantu może posiadać zdolność ograniczania infekcji okołoprotetycznych, zwiększania stabilności szkieletowej oraz może służyć jako skuteczne narzędzie dla klinicystów w procesie rehabilitacji. To wszystko na dziś. Dziękujemy za oglądanie i życzymy powodzenia w badaniach nad oseointegracją.