Poröses und viskoses Verhalten menschlicher Gehirngewebe

Die computergestützte Modellierung der Biomechanik von Gehirngewebe bietet völlig neue Perspektiven, um Mechanismen, die Hirnerkrankungen zugrunde liegen, zu verstehen aber auch vorherzusagen. Diese gehen weit über die Möglichkeiten herkömmlicher Methoden hinaus. Die Verbesserung gebräuchlicher Diagnose - und Behandlungsmethoden durch numerische Simulationen ist jedoch nur mithilfe biomechanischer Modelle möglich, die das Verhalten von Gehirngewebe unter Belastung zuverlässig vorhersagen. Die Entwicklung solcher Modelle erfordert umfangreiche experimentelle Untersuchungen, die sowohl das mechanische Verhalten des Gewebes als auch dessen Korrelation mit der zugrunde liegenden Mikrostruktur quantifizieren. Das Ziel dieses Forschungsvorhabens ist es, ein zweiphasiges Modell für die biomechanische Antwort von Gehirngewebe zu entwickeln und die hierfür notwendigen umfassenden experimentellen Untersuchungen durchzuführen. Das Arbeitsprogramm gliedert sich in die folgenden vier Arbeitspakete: (1) Zunächst wird ein Versuchsaufbau entwickelt, der es ermöglicht, die porösen und viskosen Eigenschaften von Gehirngewebe unter verschiedenen Belastungsmoden zu bestimmen. Die sehr wenigen Studien, die hierzu in der Literatur zu finden sind, beschränken sich auf einen einzigen Belastungsmodus. Allerdings bedarf die exakte Identifikation von Modellparametern die gleichzeitige Betrachtung unterschiedlicher Belastungsbedingungen. (2) Anschließend wird die Korrelation zwischen der makroskopischen Gewebeantwort und der zugrunde liege nden Mikrostruktur untersucht, um poröse bzw. viskose Effekte auf die entsprechenden mikrostrukturellen Komponenten zurückzuführen. Dies erlaubt idealerweise die Identifikation geeigneter struktureller Parameter, die bei der Modellentwicklung berücksichtigt werden können. (3) Anhand der experimentellen und mikrostrukturellen Erkenntnisse wird ein poro - viskoelastisches Modell entwickelt, das die individuellen Effekte der Fluid - und der Festkörperkomponente des Gewebes sowie deren Interaktion präzise abbildet. Das Modell wird mithilfe der Finite- Elemente-Methode diskretisiert. (4) Es folgt die Kalibrierung der Materialparameter mithilfe eines inversen Identifikationsalgorithmus und die Interpretation der Ergebnisse im Hinblick auf deren physikalische Bedeutung. Schließlich wird dieses Projekt wesentlich zum besseren Verständnis der Mechanik von Gehirngewebe beitragen, welches sich aus dem komplexen Zusammenspiel zwischen porösen und viskosen Effekten ergibt. Durch die Kombination experimenteller, mikrostruktureller und computergestützter Untersuchungen, wird der Zusammenhang zwischen mechanischer Gewebeantwort und Mikrostruktur geklärt. Letztendlich kann das sorgfältig kalibrierte Modell auf klinisch relevante Fragestellungen angewandt werden

Dieses Projekt zielte darauf ab, unser Verständnis des mechanischen Verhaltens des menschlichen Gehirns durch die Kombination von experimentellen Tests, Biomaterialien und Computer-Modellierung zu verbessern. Da das Gehirn ein weiches, poröses und flüssigkeitsgesättigtes Organ ist, wurden im Rahmen des Projekts Hydrogele, die das Gehirngewebe nachahmen, als ethische und abstimmbare Ersatzstoffe für menschliches und tierisches Gewebe verwendet. Für diese Materialien wurde ein poro-viskoelastisches Materialmodell entwickelt und validiert, das die Trennung der porösen und viskosen Beiträge zur Hirnmechanik ermöglicht. Dieser Modellierungsansatz unterstützt die Entwicklung patientenspezifischer digitaler Zwillinge und verbessert unser Verständnis dafür, wie externe Geräte oder Werkzeuge mit dem Hirngewebe interagieren. Neben der Weiterentwicklung von Computersimulationen trug das Projekt zu grundlegenden Erkenntnissen über die Mechanik weicher, poröser und hydrierter Materialien bei und zeigt, wie synthetische Hydrogele das 3R-Prinzip unterstützen können, indem sie in vielen Tests tierisches Gewebe ersetzen. Die Ergebnisse legten auch den Grundstein für künftige Forschungen zu komplexen Gewebeverformungen, Flüssigkeitsströmungen und der Integration medizinischer Geräte.