La enfermedad degenerativa del disco afecta a alrededor del 40 por ciento de las personas de 40 años, y aumenta a alrededor del 80 por ciento entre las personas de 80 años o más. La enfermedad, que es el deterioro de uno o más discos intervertebrales de la columna, a menudo se trata quirúrgicamente con implantes de disco cervical.
Para determinar si una paciente es candidata para un implante de disco cervical, los cirujanos deben basarse principalmente en los hallazgos de los estudios de diagnóstico por imágenes, sin ningún aporte de datos biomecánicos para optimizar el tipo de prótesis. En ocasiones, esto puede provocar complicaciones y el fracaso del implante.
Para abordar estos problemas, Erik Engeberg, Ph.D., autor principal del estudio de Florida Atlantic University, e investigadores de la Facultad de Ingeniería y Ciencias de la Computación, en colaboración con Frank Vrionis, MD, autor principal del estudio y director del Marcus Neuroscience Institute, parte de Baptist Health, ha creado una réplica robótica novedosa de una columna vertebral humana para permitir a los cirujanos obtener una vista previa de los efectos de las intervenciones quirúrgicas antes de la operación.
Los investigadores han desarrollado una réplica de la columna vertebral impresa en 3D modificada para incluir un implante de disco artificial y equipada con una matriz de sensores magnéticos suaves. El Instituto de Neurociencia Marcus tiene su centro en el campus del Hospital Regional de Boca Raton y ubicaciones satélite en el Hospital Bethesda en Boynton Beach y Deerfield Beach.
El modelo de columna robótica específico del paciente se basó en una tomografía computarizada de la columna humana. Se ‘implantó’ un disco artificial modificado en la réplica de la columna cervical y el imán blando se incrustó en la réplica de la vértebra. Un brazo robótico flexionó y extendió la réplica de la columna cervical mientras se monitoreaban las cargas intervertebrales con la matriz de sensores magnéticos blandos para clasificar la postura de la columna con cuatro algoritmos de aprendizaje automático diferentes. Los algoritmos clasificaron la amplitud y las ubicaciones en las que se aplicaron cargas externas. Luego, los investigadores compararon las capacidades de los algoritmos para clasificar cinco posturas diferentes de la réplica robótica de la columna vertebral humana (centro, flexión media, flexión, extensión media y extensión).
Resultados del estudio, publicados en la revista sensores, mostró que el sistema de matriz de sensores magnéticos suaves tenía la alta capacidad de clasificar las cinco posturas diferentes de la columna vertebral con una precisión del 100 por ciento, lo que puede predecir los diferentes problemas de la columna que experimentan las personas. Estos resultados indican que la integración de la matriz de sensores magnéticos blandos dentro de la réplica de la columna vertebral accionada robóticamente ‘implantada’ del disco artificial tiene el potencial de generar datos fisiológicamente relevantes antes de las cirugías invasivas, que podrían usarse antes de la operación para evaluar la idoneidad de una intervención particular para pacientes específicos.
«Una matriz de sensores magnéticos flexibles es un nuevo método para crear imanes blandos y estirables mezclando silicona con polvo magnético», dijo Engeberg, profesor del Departamento de Ingeniería Mecánica y Oceánica de la Facultad de Ingeniería y Ciencias de la Computación, miembro del Centro de FAU para Sistemas Complejos y Ciencias del Cerebro dentro de la Facultad de Ciencias Charles E. Schmidt, y miembro del Instituto del Cerebro Stiles-Nicholson de la FAU. «Estos sensores son de bajo costo, altamente sensibles y se integran fácilmente en los sistemas robóticos, ya que el medio blando se puede manipular en muchas formas y tamaños».
Además de evaluar preoperatoriamente la idoneidad de una intervención particular para pacientes específicos, este nuevo enfoque podría ayudar potencialmente a la atención posoperatoria de las personas con implantes de disco cervical. Actualmente, las instrucciones postoperatorias para pacientes con implantes de columna son cualitativas (haga todo lo que pueda hasta que comience el dolor), creando temores tanto en el paciente como en el cirujano. Las preguntas sobre cuánto se permite agacharse, levantar objetos y hacer ejercicio después de una operación de implante cervical podrían estudiarse y correlacionarse con los datos biomecánicos generados por la réplica robótica sensorizada con atención postoperatoria personalizada que podría prescribirse para reducir las complicaciones.
«Este nuevo enfoque tiene un gran potencial para permitir a los cirujanos obtener una vista previa y comparar los efectos de diferentes intervenciones quirúrgicas de una manera específica para el paciente utilizando gemelos de columna vertebral accionados robóticamente», dijo Vrionis. «Además, el novedoso sistema podría ayudar a determinar si un dispositivo restringido, semi-restringido o no restringido podría ser el mejor ajuste o incluso un dispositivo de fusión. Después de la cirugía, la réplica de la columna también podría ayudarnos a estimar si hay suficiente movimiento en el nivel operado y posiblemente ayudándonos a determinar si necesitamos cambiar el programa de rehabilitación para prevenir la calcificación y la subsiguiente pérdida del movimiento previsto».
En el futuro, los investigadores dicen que este sensor también podría potencialmente combinarse con tomografías computarizadas para abordar el problema de la mala alineación de la columna.
Nuestro nuevo enfoque podría proporcionar a los cirujanos datos de primera mano para comparar los efectos de diferentes intervenciones quirúrgicas para tratar enfermedades de la columna vertebral antes de la cirugía y reducir potencialmente las tasas de complicaciones y fracasos de la implantación de discos artificiales».
Chi-Tay Tsai, Ph.D., coautora del estudio, profesora del Departamento de Ingeniería Mecánica y Oceánica de la FAU
Los coautores del estudio son Maohua Lin, Ph.D., científica investigadora; y Moaed A. Abd, un Ph.D. estudiante y asistente de investigación, Departamento de Ingeniería Mecánica y Oceánica de la FAU; y Alex Taing, estudiante de pregrado de la Universidad de Virginia.
