Einfache Computermodelle können helfen, vorherzusagen, posttraumatische Arthrose

Knie-Gelenk-Verletzungen, wie ligament rupture, sind Häufig bei Sportlern. Als das intakte Gelenk-Bänder bieten eine Voraussetzung für die Stabilität der Gelenke, Bänder Verletzungen sind oft operativ rekonstruiert. Jedoch, in vielen Fällen sind diese Verletzungen oder Operationen können dazu führen, post-traumatischen Arthrose. Der Gelenkknorpel, die dient der reibungsfreie Kontakt zwischen Knochen, trägt völlig aus, was zu schweren Gelenk-Schmerzen, mangelnde Mobilität und sogar soziale isolation. Derzeit ist die Verhinderung der Entstehung und Entwicklung von Arthrose ist immer noch die beste klinische Verlauf der Aktion. Modellrechnungen können verwendet werden, um vorherzusagen Standorten anfällig für Arthrose; Sie sind jedoch zu kompliziert für den klinischen Gebrauch und auf mangelnde überprüfung der Vorhersagen.

Forscher von der Universität von Ost-Finnland, in Zusammenarbeit mit der University of California in San Francisco, Cleveland Clinic, die Universität von Queensland, die Universität von Oulu und Kuopio University Hospital haben eine Methode entwickelt, um vorherzusagen, posttraumatische Arthrose bei Patienten mit Ligamentum Brüche werden mit einem vereinfachten Rechenmodell. Die Forscher haben auch überprüft, dass das Modell Vorhersagen mit gemessenen strukturellen und kompositorischen Veränderungen im Kniegelenk zwischen follow-up-Zeiten. Die Ergebnisse wurden gemeldet in Klinischer Biomechanik.

In dieser proof-of-concept-Studie, computergestützte Modelle, die generiert wurden, von Patienten klinische magnetische Resonanz-Bilder und gemessen Bewegung. Gelenkknorpel wurde davon ausgegangen, Entartete durch übermäßige Gewebe betont, was zu Kollagen Härchen degeneration oder übermäßige Verformungen, verursacht proteoglykan-Verlust. Diese Vorhersagen wurden dann verglichen gegen Veränderungen in der MRT-spezifische Parameter verknüpft degeneration Mechanismus.

„Unsere Ergebnisse deuten darauf hin, dass eine relativ einfache finite-element-Modells in Bezug auf die geometrie, Bewegung und Materialien, in welchen Bereichen anfällig für Arthrose, die im Einklang mit den gemessenen Veränderungen im Kniegelenk von MRT. Solche Methoden wäre besonders nützlich bei der Beurteilung der Wirkung von chirurgischen Eingriffen oder bei der Bewertung nicht-chirurgische management-Optionen für die Vermeidung oder Verzögerung einer Arthrose auftreten und/oder Fortschreiten,“ Forscher Paul Bolcos, ein PhD-student an der Universität von Ost-Finnland, sagt.

Die Erkenntnisse sind von Bedeutung und können Wege für patient-spezifische klinische Bewertung von Arthrose Risiken und zeigen eine optimale und individuelle rehabilitation-Protokolle.

„Wir arbeiten derzeit auf das hinzufügen von mehr Patienten, um zu helfen, Stimmen die degeneration Parameter und gewährleisten die Empfindlichkeit des mechanischen auf die MRT-Parameter. Später, diese Methode kann kombiniert werden mit einer voll-automatisierten Ansatz für die Generierung dieser Rechenmodelle entwickelt, in unserer Gruppe, die Kluft zwischen Forschung und klinischer Anwendung“, Bolcos weiter.