Il primo strumento di ingegneria assistita da computer nel suo genere potrebbe aiutare la progettazione di trattamenti clinici personalizzati.
Un team di ingegneri della Rice University ha lanciato un software open source unico nel suo genere che costruisce e utilizza modelli computerizzati personalizzati di come i singoli pazienti si muovono per ottimizzare i trattamenti per i disturbi della mobilità neurologica e ortopedica.
Schema delle quattro fasi coinvolte nel processo di personalizzazione del modello, dalla personalizzazione dei modelli articolari, ai modelli muscolo-tendinei, ai modelli di contatto con il suolo, ai modelli di controllo neurale, risultando in un modello personalizzato finale che può essere utilizzato per prevedere il post-trattamento del paziente funzione di deambulazione. Credito immagine: Fregly Group/Rice University
Fondato da una concessione dal National Institutes of Health, il Pipeline di modellazione neuromuscoloscheletrica (NMSM). software sviluppato da B.J. Fregly e collaboratori nel Laboratorio di neuromeccanica computazionale del riso è ora disponibile per i team di medici/ingegneri che desiderano utilizzare l’ingegneria assistita da computer per la progettazione del trattamento clinico.
Il software potrebbe essere utilizzato per progettare piani chirurgici ortopedici personalizzati, interventi di neuroriabilitazione, regimi di terapia fisica e dispositivi protesici che massimizzino il recupero della funzione persa per i pazienti con disabilità motorie causate da ictus, artrosi, paralisi cerebrale, morbo di Parkinson, lesioni del midollo spinale, traumi cerebrali lesioni, amputazione degli arti e persino alcune forme di cancro.
BJ Fregly è un professore di ingegneria meccanica e bioingegneria, un CPRIT Scholar in Cancer Research e un recente Brown College Magister presso la Rice University. Credito immagine: Jeff Fitlow/Rice University
“Il software di ingegneria assistita da computer (CAE) ha rivoluzionato la progettazione di aeroplani, automobili e attrezzature industriali negli anni ’90”, ha affermato Fregly, professore di ingegneria meccanica e bioingegneria e Borsista CPRIT nella ricerca sul cancro.
“Quando ho lavorato come sviluppatore di software CAE nell’industria durante quel periodo di tempo, ho continuato a pensare, qualcuno deve farlo per la progettazione di trattamenti per i disturbi del movimento”.
Molti anni di lavoro, l’oleodotto NMSM si basa su software esistente utilizzato per modellare, simulare e analizzare il sistema muscoloscheletrico rendendolo utile per la progettazione del trattamento clinico.
I membri del Rice Computational Neuromechanics Lab Geng Li (da sinistra), BJ Fregly, Kayla Pariser, Spencer Williams e Marleny Vega. Credito immagine: Jeff Fitlow/Rice University
“Il nostro software semplifica la creazione di un modello computerizzato personalizzato del sistema neuromuscoloscheletrico di un paziente utilizzando i dati di movimento pre-trattamento del paziente e quindi utilizza tale modello per prevedere ⎯ e persino ottimizzare ⎯ l’esito funzionale del paziente per vari progetti di trattamento che un medico vuole esplorare”, ha detto Fregly.
“Per l’utilità clinica, sono necessarie queste due cose: personalizzazione del modello e ottimizzazione del trattamento.
“Invece di fare affidamento su previsioni implicite e soggettive della funzione post-trattamento di un paziente, i medici che lavorano con gli ingegneri potrebbero utilizzare il nostro software per fare previsioni esplicite e oggettive, che potrebbero non solo eliminare trattamenti inefficaci o dannosi, ma anche generare quelli imprevisti altamente efficaci. “
Il software basato sulla fisica integra diversi modelli fisiologici, inclusi modelli di controllo del sistema nervoso centrale (SNC), generazione di forza muscolare e dispendio energetico metabolico.
“Il modello di come il sistema nervoso centrale coordina l’attività muscolare si basa sull’analisi dei dati elettromiografici (attività elettrica muscolare) raccolti durante il movimento umano”, ha affermato Fregly. “Piuttosto che controllare un gran numero di muscoli individualmente, il sistema nervoso centrale sembra controllare un piccolo numero di gruppi muscolari coordinati chiamati ‘sinergie’.
“Ciò che è veramente interessante è che se analizzi elettromiografico dati, scoprirai che ⎯ rispetto agli individui sani ⎯ le persone che hanno avuto un ictus tendono ad avere meno sinergie disponibili per costruire le loro attivazioni muscolari “, ha detto Fregly. “Si potrebbe dire che hanno perso uno o due blocchi di controllo neurale a causa dell’ictus, il che significa che non possono generare lo stesso repertorio di segnali per controllare i loro muscoli, e quindi non possono muoversi.
“Una delle sfide per la riabilitazione dell’ictus è: puoi trovare modi per allenare il cervello delle persone in modo da poterle aiutare a recuperare le sinergie perdute? Pensiamo di poter prevedere come farlo. Non ci siamo ancora, ma ci siamo vicini”.
Utilizzando i dati di un individuo che camminava dopo l’ictus alla velocità autoselezionata di 0,5 metri al secondo, il gruppo di Fregly ha generato tre diverse previsioni personalizzate di come il soggetto avrebbe camminato alla velocità massima confortevole di 0,8 metri al secondo.
“Una previsione presumeva che avessimo coppia attuatori, come in un robot, controllando le articolazioni della parte inferiore del corpo, quindi niente muscoli”, ha detto Fregly. “Una seconda previsione presupponeva che avessimo attuatori muscolari, ma tutti i muscoli fossero controllati in modo indipendente. Anche la terza previsione presupponeva che avessimo attuatori muscolari, ma ora tutti i muscoli erano controllati utilizzando un piccolo numero di sinergie.
“Man mano che il nostro modello è passato dai controlli di coppia ai controlli muscolari individuali ai controlli di sinergia, è diventato più realistico e personalizzato dal punto di vista fisiologico. È interessante notare che l’approccio più fisiologico ⎯ utilizzando i controlli di sinergia ⎯ ha prodotto anche la previsione più accurata di come il soggetto camminava alla velocità massima confortevole. Era come una magia.
La chirurgia del cancro pelvico è un altro esempio clinico in cui la pipeline NMSM potrebbe aiutare a guidare le decisioni terapeutiche personalizzate.
“Non puoi fare trattamenti chirurgici con lo stampino per le persone che hanno il cancro pelvico”, ha detto Fregly. “Spesso, un paziente perderà un’articolazione dell’anca. Per alcuni pazienti, la migliore opzione chirurgica potrebbe essere quella di impiantare una protesi personalizzata che sostituisca l’osso perso e la funzione dell’articolazione dell’anca, mentre altri pazienti potrebbero beneficiare maggiormente di un’opzione chirurgica che non sostituisca l’osso e l’articolazione dell’anca rimossi.
“Per entrambe le opzioni, stiamo già raccogliendo dati sulla deambulazione pre-operatoria da singoli pazienti, creando un modello informatico personalizzato di ciascun paziente e prevedendo la funzione di deambulazione post-operatoria di ciascun paziente, data la conoscenza delle decisioni chirurgiche implementate. Una volta che saremo in grado di abbinare da vicino i dati di deambulazione post-operatoria di ogni paziente, saremo pronti a informare l’effettiva pianificazione chirurgica con l’obiettivo di massimizzare la funzione di deambulazione post-operatoria di ogni paziente.
Uno strumento di simulazione computazionale chiamato Flusso cardiaco è già utilizzato clinicamente per determinare il posizionamento ottimale dello stent per i pazienti sottoposti a procedure cardiache.
“HeartFlow combina una scansione dell’anatomia rilevante di un paziente con un modello di fluidodinamica computazionale che simula il flusso sanguigno attraverso le arterie nel cuore”, ha affermato Fregly. “I medici possono usarlo per testare diverse dimensioni e posizionamenti di stent per determinare quale funzionerebbe meglio per il paziente. Ci auguriamo che la pipeline NMSM venga infine utilizzata in modo simile per informare la progettazione del trattamento per le menomazioni del movimento.
Per incoraggiare la comunità di ricerca a utilizzare il software, Fregly e il suo team organizzano un concorso quadriennale presso il Conferenza annuale dell’American Society of Biomechanics. Il concorso sfiderà i ricercatori a sviluppare trattamenti personalizzati che migliorino la funzione della deambulazione per quattro persone che hanno avuto un ictus.
“Ogni anno, forniremo ai ricercatori ampi dati sperimentali sulla deambulazione da un individuo diverso dopo l’ictus, in modo che possano costruire un modello personalizzato di ogni individuo e utilizzarlo per progettare un trattamento personalizzato a livello computazionale”, ha affermato Fregly.
“Potrebbero provare a rafforzare muscoli specifici, o eliminare muscoli specifici con il botox, o modificare la strategia di controllo neurale, o allenarsi con un tapis roulant a cinghia divisa o un robot di riabilitazione, o progettare un esoscheletro ⎯ qualunque trattamento vogliano esplorare, possono simularlo . L’obiettivo è consentire all’individuo che viene modellato di camminare a una velocità normale con un movimento normale.
Fonte: Università di Yale
Da un’altra testata giornalistica. news de www.technology.org
