Ben är ett underbart material. Forskare är utmanande fysik för att imitera den för mer permanenta ersättningar.

För några år sedan letade Amir Zador efter ett nytt specialmaterial. Han behövde någon som skulle växa tjockare när han låg, men han skulle också vara lika solid som ben, skriver BBCsändning Periskop.

Det var en mycket svår begäran. Tänk på vad som händer när du drar ett flexibelt bälte från båda ändarna - eftersom det sträcker sig blir flexibiliteten mer tunn. Zandpoor, en ortopedisk professor vid Leiden University Medical Center i Nederländerna, och hans team behövde något som skulle göra tvärtom. Han borde nästan utmana fysikens lagar.

Problemet de stod inför var höfterna. Mobila ersättningar är en av de vanligaste ortopediska förfarandena som utförs över hela världen. Problemet är att människor med artificiella bassänger tar ungefär två miljoner steg om året, vilket utsätter ett implantat för krafter som gradvis konsumerar det. Efter ett decennium eller mer användning måste implantat bytas ut.

Zandpoor och hans kollegor hoppades lösa detta problem genom att placera två olika material som förs på motsatta sätt när de ligger på varje sida av basen av ett implantat - en som blir tjockare när komprimeras och den andra som är tjockare när du ligger ner. Detta skulle bidra till att mildra mjölet när knuten var under tryck och skulle se till att implantatet förblir fast fixerat på benet.

Detta skulle stärka kopplingen mellan benet och"implantat, säger Zador. All deras forskning hade föreslagit att det skulle fungera. Förutom att det fanns ett annat hinder - några kända material som blir tjockare när de ligger ner kallas auxetmaterial tenderar att vara mjuka och flexibla. De används i hjälmar och knäskydd, till exempel.

Vi försökte hitta denna heliga graal av äkthet och också en hög styvhet för att kunna bära laster", säger Zadpoor. "Detta blir en skrämmande jakt. "

Automatiskt lärande kan också möjliggöra anpassning av enskilda benimplantat till patientens anatomi.

Teamet vände sig till artificiell intelligens för hjälp. Med hjälp av ett IA-system utbildat för att förutsäga hur olika material kan bete sig, kunde de inkludera specifika egenskaper de önskade. Maskinen återvände med en design för något som kallas"mater" - material som kan modifieras för att ha konstiga egenskaper genom att ändra sin mikroskopiska struktur.

Deras arbete är bara ett exempel på hur forskare i allt högre grad tar itu med IA för att hjälpa dem att utveckla material som en gång hade varit oupptäckbara. Och det visar sig vara särskilt kraftfullt för dem som försöker imitera egenskaperna hos biologisk vävnad.

Med automatisk inlärning kan du göra (processen) mycket snabbare och det låter dig utforska tusentals till miljontals andra strukturer för att hitta vad du behöver", säger Zador.

Metamaterial kan utformas för att ha en mängd olika människor, beroende på deras interna struktur - de kan bete sig som en fast kropp eller som en vätska beroende på en specifik frekvens av den röst som tillämpas på dem, till exempel. Men att hitta den önskade inre strukturen är fortfarande en utmaning när vi litar på fysiska metoder eller simuleringar.

Det kan ta ungefär ett år att utveckla och utbilda en IA-modell för att generera nya materialdesigner, säger Sid Kumar, professor i materialvetenskap vid TT Delft i Nederländerna. Men när detta är på plats kan det ta minuter eller till och med sekunder för att systemet ska generera genomförbara mönster.

I ett av deras projekt använde Kumar och hans kollegor IA för att komma med en metamatial som kan användas för att skapa mjuka benimplantat för att reparera komplexa frakturer, som är vanliga för äldre. Plattor, skruvar och stavar gjorda av titan eller stål används ofta, men benen läker inte alltid bra runt dem. Detta kan innebära att dessa implantat inte är korrekt integrerade, vilket gör dem svaga.

Forskare trodde att ett mjukare material som fortfarande erbjuder strukturen bäst kan efterlikna den mjuka vävnad som naturligt bildar i tidiga stadier av återhämtning i en fraktur. De ville ha en metamater som innehåller en webbliknande mikrostruktur, men den har också egenskaper som liknar vätska som polymer eller hydrogel. Detta mjuka material, som kan utformas för att se ut som ett tunt cirkulärt bandage som innehåller hål, kommer att placeras i en ram så att levande celler kan kolonisera det och låta det integreras med benet.

Den tidiga fasen av frakturåterhämtning är avgörande för framgång", säger Xiao-Hao Qin, biträdande professor i biomaterialteknik vid ETH Zürich i Schweiz och en medlem av forskargruppen.

De metallimplantat som används för att reparera frakturer är också mer flexibla än benet, vilket kan vara problematiskt eftersom de absorberar yttre krafter. Därför upplever de ben som bildas runt dem inte stammar under träning och kan börja dö.

Så Kumar och hans kollegor ville också ha en metamaterial som hade samma form och egenskaper som finns i kanterna av långa ben, som de på våra armar och fötter. Här har det inre benet en elegant struktur som liknar honungslånet, känd som det trabekulära benet, vilket ger styrka och förmågan att absorbera chocker.

I det tidigare jobbet hade Kumar och hans kollegor introducerat en ny klass av metamatials, kallade spinodoider, som delar några viktiga egenskaper med porbenet. Båda har interna strukturer som liknar ett nät som är något oregelbundet i form. Beroende på hur dessa hanteras skapar de olika nivåer av kraft och styvhet.

Genom att ge en algoritm modellen för automatisk inlärning en lista över egenskaper som de letade efter, till exempel den specifika styvheten hos en femur ben, Kumar och hans kollegor kunde generera spinodoida mönster som överensstämmer nära mänskligt ben. De kunde imitera sin curture såväl som sin egen pothole struktur, till exempel, och hur det beter sig när en kraft gäller det.

Detta är viktigt eftersom du kanske vill att en region i implantatet ska vara mer styv, en annan region ska vara mer porös och en annan region för att uppmuntra tillväxt av vävnad", säger Mohammad Mizali, professor i biomedicinsk teknik på TTU Delft, som inte var inblandad i jobbet.

Kumar och hans team kunde också visa att design kunde produceras med hjälp av tredimensionella trycktekniker. Deras nästa steg är att köra tester för att räkna ut hur det skulle fungera om det implanterades i människokroppen.

Kanske efter några år kommer vi att kunna göra mimetiska benimplantat", säger Kumar.

Zandpoor och hans kollegor har gått vidare med sin strävan att hitta en omöjlig metamatial för höftimplantat. De har lagt till sin lista över egenskaper - så stabil som under stress och tillräcklig för att anpassa sig till patientens variabla bassäng.

För att möta sin långa lista över önskemål fick Zadpoor och hans team tre olika modeller av automatisk inlärning för att gå samman och gemensamt söka en genomförbar metamatial. Detta tillvägagångssätt resulterade i flera metamatriska mönster som skulle vara lämpliga för användning på ett bonerimplantat, vilket Zador säger skulle vara omöjligt att uppnå utan artificiell intelligens på grund av tullens komplexitet.

I framtiden kan automatisk inlärning också möjliggöra anpassning av enskilda benimplantat till patientens anatomi, vilket bör göra honom längre, säger Zador. Periskop//