Сенсор-імплантат для оптимального зрощення переломів кісток

 Науковці з університету Орегону (США)  розробили мініатюрний імплантат для оцінки стану здоров'я кістки. Цей прилад забезпечує постійний моніторинг механічних властивостей кістки, що дозволяє повністю контролювати процес загоєння. Інноваційний сенсор зможе прискорити одужання пацієнтів зі складними переломами. 

Вчені продемонстрували як сенсор-імплантат та вправи з опором допомогли в реабілітації після травми стегнової кістки у лабораторних пацюків. 

Один з науковців зазначає: "Наші дані підтверджують, що рання реабілітація з вправами опору показує прекрасні результати - посилюючи процеси формування кісткової тканини та загоєння переломів, а також повного відновлення механічних властивостей кістки, що були до травми".

Дослідження було сфокусовано на одній з форм реабілітаційних вправ - біг з опором. В експерименті брали участь група лабораторних пацюків з ушкодженням кістки стегна та імплантованим сенсором. Частина тварин бігало на стандартному колесі-барабані, друга - на колесі-барабані з гальмом. Сенсори збирали та передавали дані в режимі реального часу, що допомогло науковцям зрозуміти ефект вправ на здоров'я кісткової тканини. 

Після 8 тижнів у пацюків з посиленим фізичним навантаженням реєструвалася більша щільність кісткової тканини та покращені фізичні якості - жорсткість та опір до крутіння.  Результати показують, що силові тренування відіграють ключову роль у функціональному відновленні, навіть без вживання біологічних стимуляторів.

 Керівник проекту додає: "Одним з важливих висновків нашої роботи - посиленні реабілітаційні вправи допомагають відновити нормальну силу протягом 8 тижнів без застосування стимуляторів".

Дослідження також підіймає проблему індивідуального підходу під час проходження реабілітації, оскільки оптимальна інтенсивність різна для кожного пацієнта. Принцип золотої середини, находження балансу між занадто багато й занадто мало, залишається важливим елементом у виборі реабілітаційної моделі.

Після успішних досліджень на лабораторних тваринах, науковці планують розпочати клінічні дослідження на людях. Майбутні імплантаційні системи збираються оснастити переносними моніторами для реєстрації вимірювань з врахуванням типу та тяжкості травми, а також поліпшити модуль живлення. 

По матеріалах medica-tradefair.com

Штучний інтелект в діагностиці раку яєчника

Клінічне дослідження, проведене науковцями з Каролінського інституту в Швеції, показало, що програмне забезпечення на основі штучного інтелекту може перевершити людей-радіологів в діагностиці раку яєчника при ультразвукових обстеженнях.

Рак яєчників складає 4-6% відсотка злоякісних новоутворень у жінок та посідає 7 місце по частоті. Згідно з статистикою Міжнародного агентства з дослідження раку, по всьому світі реєструється понад 165 тисяч випадків рака яєчників та 100 тисяч жінок помирає від цієї патології щорічно. Ця онкологічна патологія займає 3 місце серед гінекологічних пухлин, після раку шийки та тіла матки. Відсоток виживання досить низький.

Для встановлення попереднього діагнозу з високим ступенем вірогідності використовують трансабдомінальне чи трансвагінальне УЗД обстеження з використанням доплерівських режимів.

Керівник проекту говорить: "Пухлини яєчника досить поширені й часто діагностуються на пізніх стадіях. Ультразвукове обстеження являється оптимальним діагностичним методом. Але існує велика нестача спеціалістів у різних куточках світу, що веде до занадто пізнього виявлення хвороби. Ми хочемо довести, що штучний інтелект допоможе розв'язати цю проблему".

Дослідники розробили модель штучного інтелекту, яка здатна розрізняти доброякісні та злоякісні новоутворення яєчника, так перевірила її ефективність 17000 ультразвукових зображень 3652 пацієнтів з 20 медичних закладів 8 країн. 

Вони порівняли діагностичні можливості штучного інтелекту з висновками досвідчених радіологів та групою менш досвідчених спеціалістів. Результати показали, що штучний інтелект перевершив у ідентифікації раку яєчників в обох групах. Рівень точності 86,3%, порівняно з 82,6% і 77,7% для досвідчених й недосвідчених спеціалістів відповідно.

Отримані результати свідчать, що програмне забезпечення можуть слугувати цінним допоміжним інструментом в діагностиці раку яєчника, особливо у "тяжко діагностованих" випадках чи відсутності кваліфікованого персоналу.

Також штучний інтелект може призвести до зменшення додаткових обстежень та хибнопозитивних результатів. У симуляційній моделі показники додаткових направлень зменшились на 63%, хибнопозитивні результати - на 18%. Це може призвести до швидшого й менш затратного ведення пацієнтів з доброякісними та злоякісними новоутвореннями яєчника.  

Попри багатообіцяльні результати, науковці наполягають на подальших дослідженнях, наголошуючи на необхідності на вдосконалені метода, адаптації його до різних груп пацієнтів та клінічних умовах. 

По матеріалах healthcare-in-europe 

Ультразвук в діагностиці та лікуванні захворювань головного мозку

Ультразвукове випромінювання широко використовується у сучасній медицині. В діагностиці акустичні хвилі використовуються для створення візуальних зображень внутрішніх органів та систем для проведення клінічного аналізу, а також хірургічних утручань під візуальним контролем.

Фокусований ультразвук вже став звичним інструментом в малоінвазивній хірургії. Під впливом потужного випромінювання відбувається руйнація злоякісних пухлин без пошкодження шкіри та м’яких тканин.

Менш потужний ультразвук використовується у фізіотерапії та реабілітаційній медицині. Терапевтичний ефект досягається через прогрівання тканини, мікромасаж тощо.

Активно розробляється новий напрямок у використанні ультразвуку, а саме транкраніальна ультразвукова стимуляція (ТУС). 

Група дослідників з Плімутського університету працює та інноваційним використанням ультразвуку в дослідженні структур головного мозку та лікуванні неврологічних захворювань (мігрень, хвороби Паркінсона, обсесивно-компульсивний розлад тощо) без ліків та хірургічного втручання.

Метод базується на здатності ультразвукових хвиль «тиснути» на обрані ділянки головного мозку й змінювати комунікацію нейронів. Ці зміни дозволяють проводити діагностику проблемних ділянок мозку й лікувати вище зазначені хвороби.

Невелике клінічне дослідження на 24 здорових добровольцях показало, що ТУС викликає значні зміни у концентрації нейромедіаторів центральної нервової системи в зоні обробці, а також зміну зв’язку з іншими регіонами. 

Не зважаючи на всіх переваги, впровадження у широку клінічну практику стикається з цілим рядом перепон. Одна з них полягає в тому, що череп та мозок кожної людини унікальні й вимагає індивідуальних коригувань для кожного пацієнта.

Учасник проекту зазначає: «Протягом багатьох років ми працюємо з цією методикою й значно просунулися у розумінні роботи мозку в нормі та патології. Але попри всі досягнення ми не досягли значного прогресу у лікуванні неврологічних захворювань. Однак, якщо дослідження будуть проводитися такими темпами, то ми зуміємо зробити прорив у цій галузі».

Зараз вчені працюють над тестування невеликих ультразвукових приладів, що дозволить їх використовувати як в стаціонарах, так амбулаторних умовах. 

Джерело - medica-tradefair.com

Цифрове моделювання в лікуванні травм колінного суглоба

Вчені Фраунгоферського інституту цифрової медицини MEVIS (Німеччина) отримали наукову премію в галузі ортопедії за розробку цифрової симуляційної моделі колінного суглоба. 

Цифрова модель допоможе в розробці індивідуального плану лікування травм хрестоподібної зв'язки коліна та запобігати довгостроковим проблемам, таких як остеоартрит.

Травми коліна являється найпоширенішою травмою нижніх кінцівок. Стабілізація колінного суглоба та контроль руху коліна вперед і назад відбувається за рахунок системи хрестоподібних зв'язок. Особливо важливу роль відіграє передня хрестоподібна зв'язка. Відновлення цієї зв'язки після травми є складним, оскільки позиціювання та натяг зв’язки значно впливають на рухливість коліна.

До тепер лікування та хірургічні операції проводилися на основі статистичних радіологічних знімків, хоча більшість скарг виникають при русі. В рамках проекту PLANK  (планування та навігація для індивідуального лікування травм хрестоподібної зв'язки) науковці розробили метод, який дозволяє точніше планувати лікування за допомогою динамічного моделювання.

Цифрова симуляція дозволяє лікарям визначити оптимальну фіксацію хрестоподібної зв’язки. Один з учасників проекту зазначає: "Завдяки нашій системі, операції на колінному суглобі можуть стати індивідуальними для кожного пацієнта. А це дозволить підвищить ефективність лікування, а у довгостроковій перспективі уникнути вторинних проблем, таких як пошкодження хряща"

 Цифрова симуляція базується на 3D-моделі колінного суглоба. Для створення моделі використовуються статистичні МРТ знімки колінного суглоба. На їх основі проводять сегментацію анатомічних структур з проектуванням тиску та напруги. Симуляція дозволяє лікарям повністю зосередитися на уражених структурах й проаналізувати рух, напругу та розподіл тиску.

Ефективність цифрової симуляції була підтверджена в експерименті за участю 11 здорових добровольців. МРТ обстеження колінного суглоба проводились під різним навантаженням. Моделювання показало похибку у 2 мм та 1 градус порівняно з контрольним положенням тіла. 

Експерти вважать, що симуляційна модель може використовуватися не лише при лікуванні хрестоподібної зв'язки коліна, але й при постановці імплантатів, лікування переломів тощо.

По матеріалах medica-tradefair.com