Nuestros cerebros pueden astillarse 10 veces más fácilmente que la espuma de poliestireno

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El cerebro humano es uno de nuestros órganos "completamente" sin resolver, con su fisiología y biología. Todavía encarna muchos misterios. Suave como un pastel pero muy fuerte al mismo tiempo. A la luz de un nuevo estudio de la Universidad de Cardiff, el cerebro se rompe diez veces más fácilmente que la espuma de poliestireno.

Publicado en el número 197 del Journal of Royal Society Interface, Nicholas Bennion y su equipo desarrollaron un método para comprender mejor las características físicas del cerebro de las personas vivas en el estudio.

Como informó inicialmente New Scientist, determinaron varias propiedades materiales del cerebro y los tejidos que lo conectan al cráneo mediante la combinación de un algoritmo de aprendizaje automático con resonancias magnéticas de pacientes acostados boca abajo y luego boca arriba para mover la ubicación del cerebro en el cráneo. cráneo. Midieron la capacidad del cerebro para colapsar bajo presión, cómo responde al ser empujado en una dirección lateral y qué tan flexibles son los tejidos conectivos.

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"Si tomas un cerebro, que no se ha preservado de ninguna manera, su rigidez es increíblemente baja y se rompe muy fácilmente. Y probablemente sea mucho más blando de lo que la mayoría de la gente piensa", dice Bennion.

Además de ser más suave que la espuma de poliestireno, Bennion y su equipo también descubrieron que el cerebro es 1000 veces menos resistente a la presión lateral que el caucho, lo que lo hace tan flexible como una losa de gelatina.

El estudio de resonancia magnética se llevó a cabo en conjunto con el Centro de Investigación de Imágenes Cerebrales de la Universidad de Cardiff en 11 sujetos (siete hombres, cuatro mujeres) de entre 22 y 30 años, según el estudio. Para asegurarse de que el cerebro se había relajado por completo después de 20 minutos de preacondicionamiento boca abajo, solo se capturó una fotografía boca abajo. Luego, después de ser invertidos a la típica posición supina, los sujetos fueron escaneados nuevamente.

Las imágenes en decúbito prono y en decúbito supino primero se alinearon utilizando un registro afín solo del cráneo para medir el desplazamiento a través del cerebro. Luego se creó un campo de desplazamiento vectorial sobre el volumen completo en el espacio del sujeto individual mediante el registro deformable de las imágenes propensas a supinas.

Con la ayuda de resonancias magnéticas preoperatorias, el equipo quiere utilizar su modelo para pronosticar los cambios cerebrales que ocurrirán durante la cirugía para cada paciente en particular. Esto puede hacer que las operaciones sean menos invasivas al eliminar la necesidad de implantar repetidamente herramientas en el cerebro hasta que encuentren la ubicación correcta.

Resumen del estudio:

El modelado computacional del cerebro requiere una representación precisa de los tejidos en cuestión. Las pruebas mecánicas tienen numerosos desafíos, en particular para tasas de tensión bajas, como la neurocirugía, donde la redistribución de fluidos es biomecánicamente importante. Se generó un modelo de elementos finitos (FE) en FEBio, incorporando una representación de interacción elemento resorte/estructura-fluido del complejo pia-aracnoideo (PAC). El modelo se cargó para representar la gravedad en posiciones prona y supina. La identificación de los parámetros del material y el análisis de sensibilidad se realizaron utilizando un software estadístico, comparando los resultados de FE con las mediciones in vivo en humanos. Los resultados de los parámetros de Ogden del cerebro µ, α y k arrojaron valores de 670 Pa, −19 y 148 kPa, valores que respaldan los informados en la literatura. Se obtuvieron valores del orden de 1,2 MPa y 7,7 kPa para la rigidez de la piamadre y la rigidez a la tracción fuera del plano del PAC, respectivamente. Se descubrió que el cambio de posición del cerebro no es rígido y se debe en gran parte a la redistribución del líquido dentro del tejido. Hasta donde sabemos, este es el primer estudio que utiliza datos humanos in vivo y carga gravitacional para estimar las propiedades materiales de los tejidos intracraneales. Este modelo ahora podría aplicarse para reducir el impacto del cambio de posición del cerebro en la neurocirugía estereotáctica.