Bone è un materiale meraviglioso. Gli scienziati stanno sfidando la fisica a imitarlo per sostituzioni più permanenti.

Bone è un materiale meraviglioso. Gli scienziati stanno sfidando la fisica a imitarlo per sostituzioni più permanenti.

Nuovi materiali progettati dall'intelligenza artificiale promettono di offrire sostituzioni più forti dell'anca e di migliorare i mezzi di fratture curative.

Qualche anno fa, Amir Zador stava cercando un nuovo materiale speciale. Aveva bisogno di qualcuno che crescesse più spesso quando si posava, ma sarebbe anche solido come le ossa, scrive BBC, trasmissione Pericolo.


Era una richiesta molto difficile. Pensate a quello che succede quando si tira una cinghia flessibile da entrambe le estremità - come si estende, la flessibilità diventa sempre più sottile. Zandpoor, professore ortopedico al Leiden University Medical Center nei Paesi Bassi, e la sua squadra aveva bisogno di qualcosa che avrebbe fatto proprio il contrario. Dovrebbe quasi sfidare le leggi della fisica.


Il problema che stavano affrontando erano i fianchi. Le sostituzioni mobili sono una delle più comuni procedure ortopediche effettuate in tutto il mondo. Il problema è che le persone con bacini artificiali prendono circa due milioni di passi all'anno, che sottopone un impianto a forze che gradualmente lo consumano. Dopo un decennio o più di utilizzo, gli impianti spesso devono essere sostituiti.



Zandpoor e i suoi colleghi speravano di risolvere questo problema ponendo due materiali diversi che vengono portati in modi opposti quando si trovano su ogni lato della base di un impianto - uno che diventa più spesso quando compresso e l'altro che è più spesso quando si stende giù. Questo aiuterebbe ad ammorbidire il femore quando il nodo era sotto pressione e si assicurerebbe che l'impianto rimane saldamente fissato sull'osso.

Questo rafforzerebbe il legame tra l'osso e l'impianto di", dice Zador. Tutte le loro ricerche avevano suggerito che avrebbe funzionato. Tranne che c'era un altro ostacolo - alcuni materiali noti che diventano più spessi quando si trovano giù chiamati materiali auxetic tendono ad essere morbidi e flessibili. Sono utilizzati in caschi e scudi del ginocchio, per esempio.


"Cercavamo di trovare questo graal sacro di autenticità e anche un'elevata rigidità per essere in grado di trasportare i carichi di", dice Zadpoor. Traduzione: Questo diventa una caccia spaventosa. "


L'apprendimento automatico può anche consentire l'adattamento di singoli impianti ossei all'anatomia del paziente.

Il team si è rivolto all'intelligenza artificiale per l'assistenza. Utilizzando un sistema IA addestrato per prevedere come vari materiali possono essere comportati, sono stati in grado di includere proprietà specifiche che desideravano. La macchina è tornata con un disegno per qualcosa conosciuto come"mater" - materiali che possono essere modificati per avere proprietà strane cambiando la loro struttura microscopica.


Il loro lavoro è solo un esempio di come gli scienziati si rivolgono sempre più agli IA per aiutarli a sviluppare materiali che una volta sarebbero stati inosservabili. E dimostra di essere particolarmente potente per coloro che cercano di imitare le proprietà del tessuto biologico.

"Con l'apprendimento automatico, è possibile rendere (il processo) molto più veloce e che consente di esplorare migliaia a milioni di altre strutture per trovare ciò che è necessario


I metamateriali possono essere progettati per avere una varietà di persone, a seconda della loro struttura interna - possono comportarsi come un corpo solido o come un liquido a seconda di una frequenza specifica della voce applicata su di loro, per esempio. Ma trovare che la struttura interna desiderata è ancora una sfida quando ci affidiamo a metodi fisici o simulazioni.

Può richiedere circa un anno per sviluppare e formare un modello IA per generare nuovi disegni di materiali, dice Sid Kumar, professore associato di scienze materiali presso TT Delft nei Paesi Bassi. Ma una volta che questo è in atto, può richiedere minuti o anche secondi per il sistema di generare progetti fattibili.


In uno dei loro progetti, Kumar e i suoi colleghi hanno usato l'IA per trovare un metamatial che può essere utilizzato per creare impianti ossei morbidi per riparare fratture complesse, che sono comuni agli anziani. Piatti, viti e aste in titanio o acciaio sono spesso utilizzati, ma le ossa non sempre guariscono bene intorno a loro. Ciò può significare che questi impianti non sono adeguatamente integrati, lasciandoli deboli.


I ricercatori hanno pensato che un materiale più morbido che offre ancora la struttura potrebbe meglio imitare il tessuto morbido che si forma naturalmente nelle prime fasi di recupero in una frattura. Volevano un metamater che include una microstruttura weblike, ma ha anche proprietà simili al fluido come un polimero o un idrogel. Questo materiale morbido, che può essere progettato per assomigliare a una sottile benda circolare contenente buchi, sarà posto in una cornice in modo che le cellule viventi possono colonizzarlo e permettergli di integrarsi con l'osso.


La fase iniziale del recupero delle fratture è cruciale per il successo di", afferma Xiao-Hao Qin, assistente professore di ingegneria biomateriale presso l'ETH di Zurigo in Svizzera e membro del team di ricerca.

Gli impianti metallici utilizzati per riparare le fratture sono anche più flessibili dell'osso, che può essere problematico perché assorbono le forze esterne. Quindi, le ossa che si formano intorno a loro non sperimentano ceppi durante l'esercizio e possono iniziare a morire.

Così Kumar e i suoi colleghi volevano anche un metamateriale che aveva la stessa forma e proprietà che possono essere trovati ai bordi delle ossa lunghe, come quelli sulle nostre braccia e piedi. Qui, l'osso interno ha una struttura elegante simile a quella del miele prestito, noto come l'osso trabecolare, che fornisce la forza e la capacità di assorbire gli urti.


Nel lavoro precedente, Kumar e i suoi colleghi avevano introdotto una nuova classe di metamatiali, chiamati spinodoidi, che condividono alcune caratteristiche importanti con l'osso porese. Entrambi hanno strutture interne simili a una rete che è leggermente irregolare in forma. A seconda di come questi sono gestiti, creano diversi livelli di forza e rigidità.


Dando un algoritmo il modello di apprendimento automatico una lista di proprietà che stavano cercando, come la rigidità specifica di un osso femore, Kumar e i suoi colleghi sono stati in grado di generare disegni spinodoide che si conformano strettamente all'osso umano. Essi sono stati in grado di imitare il suo curture così come la sua propria struttura del foro, per esempio, e come si comporta quando una forza si applica a esso.


Questo è importante perché si potrebbe desiderare una regione dell'impianto per essere più rigida, un'altra regione per essere più poroso e un'altra regione per incoraggiare la crescita del tessuto", dice Mohammad Mizali, un professore associato di ingegneria biomedica a TTU Delft, che non è stato coinvolto nel lavoro.


Kumar e il suo team sono stati anche in grado di dimostrare che il design potrebbe essere prodotto utilizzando tecniche di stampa tridimensionale. Il loro passo successivo è quello di eseguire test per capire come funzionerebbe se fosse impiantato nel corpo umano.


Forse dopo alcuni anni, saremo in grado di fare impianti ossei mimetici, dice Kumar.


Zandpoor e i suoi colleghi si sono spostati avanti con la loro ricerca per trovare un metamatial impossibile per gli impianti dell'anca. Essi hanno aggiunto alla loro lista di proprietà - stabile fino a quando sotto stress e adeguato per adattarsi al bacino variabile del paziente.


Per soddisfare la loro lunga lista di desideri, Zadpoor e il suo team hanno ricevuto tre diversi modelli di apprendimento automatico per unire le forze e per cercare insieme una metamatial fattibile. Questo approccio ha portato a diversi progetti metamatrici che sarebbero adatti per l'uso su un impianto osseo, che Zador dice sarebbe impossibile raggiungere senza intelligenza artificiale a causa della complessità del dovere.


In futuro, l'apprendimento automatico può anche consentire l'adattamento di singoli impianti ossei all'anatomia del paziente, che dovrebbe farlo durare più a lungo, dice Zador. / Pericolo/

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