La posibilidad de desarrollar modelos numéricos capaces de predecir la biomecánica del esqueleto de un determinado paciente ha sido y sigue siendo uno de los principales objetivos en la metodología de investigación en biomecánica. Evidentemente esta metodología tiene ciertas debilidades, no obstante las posibilidades que ofrece para investigar son notables, pues se trata de una herramienta que cada vez ha ido mejorado muchísimo con el avance paralelo de las herramientas informáticas.
El modelo de elementos finitos puede definirse como sigue: es un modelo de ordenador que describe el comportamiento físico de una estructura. El método funciona dividiendo la estructura en partes simples (llamados elementos). Una matriz de rigidez se deriva de cada uno de los elementos permitiendo que toda la estructura se descrita, luego se ensamblan todas las matrices elementales en una matriz global.
Todos los modelos de elementos finitos son simplificaciones. Una estructura compleja puede simplificarse, por ejemplo, un hueso largo podría ser modelado como un tubo. La carga puede simplificarse, por ejemplo, muchos de los músculos que actúan
puede ser ignorados en favor de la fuerza dominante de uno de ellos. Las propiedades de los materiales también pueden ser simplificadas, por ejemplo, los fluidos en los tejidos puede ser ignorados para representar el tejido como un sólido elástico en lugar de uno poroelástico. Simplificar apropiadamente es la clave para el buen modelado. Pero ¿cómo se sabe qué simplificaciones hacer?, la respuesta depende de la experiencia y profundidad con que se conozca el sistema o problema que se desea analizar y de la cuestión
que se busca responder con el modelo. La elaboración de modelos de elementos finitos en biomecánica ortopédica ha sido objeto de al menos dos importantes revisiones, la primera que cubre “la primera década” por Huiskes y Chao en 1983 y la segunda por Prendergast en 1992.
El término mecanobiología probablemente requiere una breve explicación , todos sabemos lo que es biomecánica, pero qué es mecanobiología? ¿Y por qué es diferente de biomecánica? Una opinión, es que la “mecanobiología” examina cómo los factores mecánicos influyen directamente en la sistema biológico, mientras que la biomecánica tradicionalmente ha examinado el rendimiento estructural/mecánico del sistema biomecánico. Una reciente definición de mecanobiología esquelética, afirma que trata de descubrir “cómo fuerzas mecánicas modulan aspectos morfológicos y estructurales del esqueleto en su conjunto : hueso, cartílago, ligamento y tendón” [11].
5.4.1 Modelos numéricos en la práctica clínica
El uso de modelos de predicción es común hoy en día en la mayoría de las actividades humanas: la ingeniería, la meteorología, análisis ambiental, física, química, etc. También en medicina, el potencial predictivo del modelo es evidente; se podría usar modelos para explorar alternativas en diagnóstico y planificación del tratamiento, para obtener evidencias cuantitativas basadas en la medicina, o para predecir la evolución de los procesos. También se debe saber que antes de que un modelo predictivo pueda ser utilizado clínicamente, debe someterse a un ciclo de verificación y validación completa para medir su eficacia y su viabilidad tecnológica.
puedan incorporar en la práctica clínica los resultados de simulaciones que ellos mismos estén en condiciones de realizar e interpretar en coordinación remota con ingenieros especialistas. De hecho así se está trabajando actualmente en muchos centros de investigación.
5.4.2 Estrategias básicas
Fundamentalmente, hay tres familias de enfoques de modelización para pacientes específicos[11]. La primera es la conversión de los datos de los pacientes, la mayoría procedentes de las imágenes médicas análisis, en un modelo predictivo; este es el enfoque que siguen la mayoría de los grupos de investigación. Otra técnica es desarrollar un modelo de plantilla y, a continuación, "adaptarla" a los datos del paciente. El tercer enfoque es desarrollar una descripción paramétrica del modelo, ejecutarlo con un esquema de Monte Carlo , y generar de la solución un conjunto de superficies que puedan proporcionar una predicción para cualquier combinación de parámetros de entrada. Obviamente todos estos enfoques tienen ventajas y desventajas, son fáciles de aplicar en algunos casos, y casi imposible en los demás, en la medida que nos acerquemos a un modelamiento multiescala, es probable que los tres enfoques se combinen para hacer un supermodelo único.
5.4.3. Modelización de los datos del paciente
Cada modelo de elementos finitos se compone de tres partes principales: el dominio de la integración, las ecuaciones constitutivas, y las condiciones límite. El dominio de integración proporciona una adecuada descripción cuantitativa de la anatomía esquelética discretizada del paciente esquelético. En primer lugar tenemos que encontrar una superficie cerrada en 3D que represente la frontera de la región de tejido mineralizado que queremos investigar. Esto se obtiene normalmente por segmentación de imágenes médicas 3D, la mayoría se realiza mediante de escaneos TAC. Aunque la obtención de imágenes TAC es relativamente fácil, por la avanzada tecnología de los tomógrafos, aún existen una serie de problemas prácticos que se deben tener en cuenta como son los mA de corriente en el tubo, el espacimiento entre cada sección, la cantidad de KvP, el tamaño de los pixeles, etc., además incluso utilizando software
especializado, la conversión computarizada de las imágenes TAC en un objeto CAD y mallado en FEM, aún requiere horas de trabajo de un operador calificado.
5.4.4 Relación entre el modelado y ensayos experimentales
Un tema importante de los modelos se refiere a la validación. La validación en ingeniería se concreta comparando los resultados del modelo con algunos datos del sistema real, se obtiene generalmente de un experimento. Datos de un modelo teórico también podrían utilizarse para validación. Viceconti y colaboradores, proponen que es necesario un nivel más alto de validación para los modelos utilizados que permitan hacer predicciones clínicas [10]; esos modelos, de acuerdo con estos autores, deben tener:
El riesgo-beneficio que equilibre lo riesgos asociados a una decisión clínica utilizando el modelo, contra la posibilidad de cometer un error con el modelo.
La validación de estudios retrospectivos para determinar si el modelo responde correctamente a preguntas clínicas cuya solución es ya conocida.
Los estudios prospectivos que utiliza el modelo, para hacer una predicción antes de que el resultado clínico sea conocido, esté disponible.
En el caso de esta tesis, se tiene el diagnóstico clínico y las tomografías del paciente, se trata de un caso en donde, por la edad y el tipo de lesión, es recomendable aplicar prótesis personalizada no cementada. El objetivo es llevar a cabo la estimación cuantitativa de la estabilidad primaria y una proyección de la estabilidad secundaria para este caso de paciente específico, conociendo de antemano que el paciente resultará beneficiado, siempre y cuando se garantice la estabilidad del vástago en el corto y largo plazo, por lo tanto el modelo estará orientado a verificar exhaustivamente los microdesplazamientos longitudinales y torsionales, así como los esfuerzos normales y cortantes en todas las zonas de Gruen del vástago.