Возрастное ограничение 18+

Компьютерная модель ученых Пермского Политеха поможет в диагностике и лечении неврологического заболевания кисти руки

13.05 Среда, 15 марта 2023
Синдром запястного канала, который сопровождается болью и онемением кисти руки, является наиболее распространенной патологией среди расстройств периферической нервной системы. Обследование, который проходит пациент с туннельной нейропатией с помощью клинической диагностики, МРТ, КТ и ультразвука, не позволяют получить полную информацию об основной причине компрессии (сжатия) нерва. Ученые Пермского Политеха совместно с коллегами из Пермского медицинского университета создали биомеханическую модель запястного канала, которая способна рассчитать давление на срединный нерв во время движения пальцев и кисти. Такое моделирование является одним из этапов персонализированной методики определения компрессии срединного нерва.

Исследование опубликовано в журнале «Applied Sciences» 2023 года и выполнено за счет гранта Российского научного фонда и Пермского края № 22-21-20067.

Биомеханическая трехмерная модель запястного канала в соответствии с физиологическими и анатомическими особенностями была построена на основе снимков МРТ кисти здорового человека. Магнитно-резонансные изображения были сегментированы и обработаны в специальной программе для компьютерного моделирования. Для имитации движения запястья были выбраны четыре действия: сгибание пальцев, сгибание/разгибание кисти и разгибание запястья с последующим сгибанием пальцев. После анализа движений руки было получено распределение напряжений по всем тканям кисти.

— Результаты показывают, что сдавливание срединного нерва происходит быстрее при сгибании запястья, чем при разгибании запястья или пальцев. Нерв подвергается напряжению из-за механического контакта с окружающими тканями, а не из-за жидкости в клетках соединительной ткани, которая заполняет свободные полости. Таким образом, давление является одним из косвенных показателей, приводящих к синдрому запястного канала, — рассказал доктор физико-математических наук, доцент, ведущий научный сотрудник кафедры вычислительной математики, механики и биомеханики Пермского Политеха Алексей Кучумов.

Такое давление снижает подвижность нерва, в связи с чем во время движений в лучезапястном суставе он подвергается микротравматизации. Вместе с этим из-за повышения давления в этой области страдает циркуляция венозной и артериальной крови, что в итоге вызывает запуск биомеханических и структурных изменений в области запястного канала.

— Созданная модель учитывает влияние различных движений кисти и пальцев на сдавливание срединного нерва. Наши результаты могут быть полезны при диагностике и лечении синдрома запястного канала, — сообщил аспирант кафедры вычислительной математики, механики и биомеханики Пермского Политеха Савелий Пешин.

Разработчики из Пермского Политеха с коллегами впервые создали единый численный алгоритм диагностики синдрома запястного канала. Он основан на обработке медицинских изображений, анамнезе пациента и дополнительных персональных данных.

— Наше исследование включает анализ клинических, лабораторных, инструментальных и анамнестических данных пациентов с синдромом запястного канала. С помощью биомеханического моделирования мы получили новые сведения о факторах, которые влияют на развитие компрессии нерва. Это поможет практикующим врачам вовремя предпринять необходимые меры для профилактики и лечения туннельных синдромов, – поясняет заведующая кафедрой неврологии и медицинской генетики, доктор медицинских наук ПГМУ имени академика Е. А. Вагнера Юлия Каракулова.

Разработка пермских ученых вписывается в основную тенденцию последних лет – моделирование физиологии человека и развитие персонализированных подходов. Это позволяет учитывать индивидуальные параметры пациента для качественных рекомендаций по лечению и профилактике заболеваний.

Получать доступ к эксклюзивным и не только новостям Вечерних ведомостей быстрее можно, подписавшись на нас в сервисах «Яндекс.Новости» и «Google Новости».
Марина Осипова © Вечерние ведомости


Поддержать редакцию

Похожие материалы
Информация
Комментировать статьи на сайте возможно только в течении 60 дней со дня публикации.
Работая с этим сайтом, вы даете свое согласие на использование файлов cookies. Статистика использования сайта отправляется в Google и Yandex. Политика конфиденциальности
OK