gms | German Medical Science

Deutscher Kongress für Orthopädie und Unfallchirurgie (DKOU 2015)

20.10. - 23.10.2015, Berlin

Design und Optimierung eines neuartigen Fusionscages mit Hilfe von Knochenheilungssimulationen

Meeting Abstract

  • presenting/speaker Frank Niemeyer - Institut für Unfallchirurgische Forschung und Biomechanik, Ulm, Germany
  • Luca Bartolini - Ulmer Zentrum für Wissenschaftliches Rechnen, Ulm, Germany
  • Lucas Engelhardt - Ulmer Zentrum für Wissenschaftliches Rechnen, Ulm, Germany
  • Frank Heuer - ACES Ing.-GmbH., Filderstadt, Germany
  • Frank Trautwein - ACES Ing.-GmbH., Filderstadt, Germany
  • Hans-Joachim Wilke - Institut für Unfallchirurgische Forschung und Biomechanik, Ulm, Germany
  • Ulrich Simon - Ulmer Zentrum für Wissenschaftliches Rechnen, Ulm, Germany

Deutscher Kongress für Orthopädie und Unfallchirurgie (DKOU 2015). Berlin, 20.-23.10.2015. Düsseldorf: German Medical Science GMS Publishing House; 2015. DocPO16-1145

doi: 10.3205/15dkou625, urn:nbn:de:0183-15dkou6259

Veröffentlicht: 5. Oktober 2015

© 2015 Niemeyer et al.
Dieser Artikel ist ein Open-Access-Artikel und steht unter den Lizenzbedingungen der Creative Commons Attribution 4.0 License (Namensnennung). Lizenz-Angaben siehe http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/.


Gliederung

Text

Fragestellung: Um dem „Stress-Shielding“-Effekt herkömmlicher Titan-Cages entgegenzuwirken, schlagen wir ein neuartiges Fusionsimplantat („Amplifix“) vor, das durch seinen inneren Aufbau aus gegenläufigen, beweglichen Lamellen die für die Osteogenese wichtigen mechanischen Stimuli gezielt verstärkt, um Pseudarhtrosen und Implantatlockerungen zu vermeiden. Ziel dieser Studie war es, vor der Durchführung einer In-vivo-Pilotstudie im Schaf den Heilungsprozess im Amplifix-Prototypen mit Hilfe unseres numerischen Knochenheilungsmodells nachzuempfinden, den Einfluss verschiedener Designparameter zu verstehen und das Implantat gegebenenfalls zu optimieren.

Methodik: Ein statisches, strukturmechanisches 3D-FEM-Modell des Prototypen diente uns zur Bestimmung der auf das Implantat einwirkenden Kräfte. Daraus konnten wir ein hochauflösendes 2D-Ersatzmodell eines Ausschnitts des Implantats ableiten. Durch Anwendung unseres Fuzzy-Logic-basierten Knochenheilungsmodells, das den zeitlichen Ablauf der Gewebsdifferenzierung abhängig von mechanischen und biologischen Stimuli vorhersagen kann, und Variation der Lamellenparameter konnten wir deren individuellen Einfluss sowie für die Fusion günstige Parameterkombinationen ermitteln.

Ergebnisse und Schlussfolgerung: Unseren Simulationsergebnissen zufolge verbessert die Verwendung des Amplifix-Prototypen die Einheilung im Vergleich zu Implantaten ohne oder mit unbeweglichen Lamellen aufgrund erhöhter mechanische Stimulation und der damit verbundenen gesteigerten Knochenneubildungsrate. Ein optimales Cage-Design muss schnelles anfängliches Einwachsen mit größtmöglichem langfristigem Knochenvolumen verbinden. Durch systematisches variieren der Designparameter konnten wir einen Kompromiss bestimmen, der folgende Erkenntnisse berücksichtigt:

1.
Zum einen sollten die Lamellen möglichst dünn (d.h.: nachgiebig) sein. Dies verhindert, dass der Knochen-Implantat-Komplex mit dem Auftreten von knöchernen Überbrückungen unverhältnismäßig steif wird.
2.
Der Abstand zwischen den Lamellen hat keinen nennenswerten Einfluss auf die anfängliche Einheilungsgeschwindigkeit. Der Abstand wirkt sich jedoch in geringem Maße auf die Gesamtsteifigkeit und damit auch auf das Remodellingverhalten aus.
3.
Die Lamellenlänge wirkt sich stark sowohl auf die Einheilungsgeschwindigkeit als auch auf das langfristige Knochenvolumen aus: Während sich kürzere Lamellen längere Zeit frei bewegen können, ist dafür die anfängliche Stimulation entsprechend geringer.

Basierend auf diesen Erkenntnissen wurde das Design des Prototypen für die jetzt beginnende In-vivo-Studie angepasst, um möglichst gute Fusionsergebnisse zu erzielen. Im Falle von erfolgversprechenden Ergebnissen werden wir das Implantatdesign weiter verfeinern, um es auf eine mögliche klinische Anwendung vorzubereiten.