Description du projet
Un modèle pour la prédiction de la guérison osseuse
Lorsqu’il s’agit de fractures osseuses, les outils d’évaluation existants ne présentent pas la résolution nécessaire pour identifier et isoler les sites de fractures initiaux, notamment s’ils se situent dans la région distale de l’os connue sous le nom de métaphyse. L’objectif du projet HealinguFE, financé par l’UE, est de développer un outil pour identifier ces microfractures et prédire l’évolution de leur guérison. Grâce à des données haute résolution issues de la tomographie informatique périphérique de patients souffrant de fractures du poignet, les scientifiques développeront un modèle in silico capable de détecter les modifications structurelles dans l’os. L’outil ainsi généré fera progresser les connaissances actuelles concernant les mécanismes qui sous-tendent la guérison de l’os trabéculaire, et alimenteront de futures recherches sur des interventions innovantes.
Objectif
Current knowledge of fracture healing is based on experimental animal studies of diaphyseal bone, despite 20% of fractures occurring in the metaphysis of the distal forearm. Moreover, current fracture healing assessment tools lack the resolution to identify and isolate the initial fracture site in cases involving a crushing fracture.
The objectives of this project are to (1) develop a micro-finite element (μFE) model for fracture site identification, (2) develop an in silico model for human bone fracture healing capable of tracking local microstructural changes, and (3) test the predictive power of the in silico model using clinical data. μFE models will be generated from high-resolution peripheral computed tomography (HRpQCT) data of the distal radius from wrist fracture patients. The μFE models will be generated from HRpQCT data collected at the early stages of fracture healing and compared to remodelling maps in order to determine if μFE models can be used to isolate the site of the initial fracture. Adaptations will be made to an existing in silico model based on the findings of the μFE analysis. The resulting in silico model will be applied to clinical HRpQCT data to predict endpoint microstructural changes as well as patterns in fracture healing and remodelling. The predictive power of this in silico model will be determined by comparing the simulation results to observed behavior in vivo.
The proposed project merges recent advances in bone mechanobiology, μFE simulations, and medical imaging to develop novel image analysis and registration methods as well as a tool for predicting if, when, and where fracture healing will occur. The proposed work will provide insights into the local behavior of trabecular bone fracture healing and help the fellow achieve professional maturity. Further, the in silico model has the potential to change the landscape of fracture healing research, particularly in areas of preclinical testing and personalized medicine.
Champ scientifique (EuroSciVoc)
CORDIS classe les projets avec EuroSciVoc, une taxonomie multilingue des domaines scientifiques, grâce à un processus semi-automatique basé sur des techniques TLN. Voir: https://op.europa.eu/en/web/eu-vocabularies/euroscivoc.
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- ingénierie et technologieingénierie médicaleimagerie diagnostiquetomographie informatique
- sciences médicales et de la santésciences de la santémédecine personnalisée
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Mots‑clés
Programme(s)
Appel à propositions
(s’ouvre dans une nouvelle fenêtre) H2020-MSCA-IF-2018
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MSCA-IF - Marie Skłodowska-Curie Individual Fellowships (IF)Coordinateur
8092 Zuerich
Suisse