केराटोप्रोस्थेसिस या कृत्रिम कॉर्निया प्रत्यारोपण का फ्रैक्चर पुनर्योजी नेत्र विज्ञान में एक गंभीर चुनौती प्रस्तुत करता है। माइक्रो-सीटी 3डी और मटेरियलाइज़ मिमिक्स और ANSYS के साथ बायोमैकेनिकल सिमुलेशन के संयोजन के लिए धन्यवाद, माइक्रोमीटर सटीकता के साथ पॉलिमर-ऊतक इंटरफ़ेस का विश्लेषण करना संभव है। यह दृष्टिकोण बताता है कि कैसे हाइड्रोलिसिस द्वारा गिरावट और लगातार पलक झपकने से प्रेरित यांत्रिक थकान डिवाइस की संरचनात्मक अखंडता से समझौता करती है।
पॉलिमर-ऊतक इंटरफ़ेस का बायोमैकेनिकल सिमुलेशन 🔬
तकनीकी कार्यप्रवाह कॉन्फोकल माइक्रोस्कोपी या माइक्रो-सीटी के माध्यम से छवि अधिग्रहण के साथ शुरू होता है, जिसे ZEISS ZEN 3D में प्रत्यारोपण और आसपास के कॉर्नियल ऊतक की मात्रा को विभाजित करने के लिए संसाधित किया जाता है। मटेरियलाइज़ मिमिक्स के साथ, इंटरफ़ेस का एक त्रि-आयामी मॉडल पुनर्निर्मित किया जाता है, जो पृथक्करण या माइक्रोक्रैक के क्षेत्रों की पहचान करता है। इस मॉडल को ANSYS बायोमैकेनिक्स में निर्यात किया जाता है, जहां चक्रीय भार लागू किए जाते हैं जो पलक झपकने के दबाव (प्रति दिन लगभग 15,000 पलकें) का अनुकरण करते हैं। परिणाम पॉलिमर के किनारों पर तनाव सांद्रता दिखाते हैं, जो PMMA या हाइड्रोजेल जैसी सामग्रियों में एस्टर बॉन्ड के हाइड्रोलिसिस को तेज करते हैं। संचित थकान दरारें उत्पन्न करती है, जो प्रारंभिक पहचान के बिना, प्रत्यारोपण के पूर्ण फ्रैक्चर की ओर ले जाती हैं।
अधिक टिकाऊ नेत्र कृत्रिम अंगों की ओर 💡
यह विश्लेषण न केवल यह बताता है कि वर्तमान प्रत्यारोपण क्यों विफल होते हैं, बल्कि नए केराटोप्रोस्थेसिस के डिजाइन का मार्गदर्शन भी करता है। माइक्रो-सीटी डेटा को थकान सिमुलेशन के साथ सहसंबंधित करके, इंजीनियर तनाव को बेहतर ढंग से वितरित करने के लिए पॉलिमर की सतह स्थलाकृति को संशोधित कर सकते हैं या हाइड्रोलिसिस का प्रतिरोध करने वाले जैव सक्रिय कोटिंग्स जोड़ सकते हैं। वर्चुअल प्रोटोटाइप चरण में इन 3D उपकरणों का एकीकरण विफल नैदानिक परीक्षणों को कम करेगा और कॉर्नियल अंधापन वाले रोगियों के जीवन की गुणवत्ता में सुधार करेगा। कम्प्यूटेशनल बायोमैकेनिक्स प्रत्यारोपण योग्य चिकित्सा उपकरणों के सत्यापन में एक स्तंभ के रूप में मजबूत होता है।
यह संभव है कि माइक्रो-सीटी ने केराटोप्रोस्थेसिस में फ्रैक्चर के सटीक स्थान का खुलासा किया हो, लेकिन शारीरिक भार के तहत विफलता के प्रसार की भविष्यवाणी करने के लिए ANSYS में उस ज्यामितीय जानकारी को एक परिमित तत्व मॉडल में कैसे अनुवादित किया गया?
(पी.एस.: और यदि मुद्रित अंग धड़कता नहीं है, तो आप हमेशा इसमें एक छोटा मोटर जोड़ सकते हैं... मज़ाक था!)