두뇌 혁신? 듀크 과학자들은 인체 외부에서 최초로 살아있는 생체 인쇄 동맥류를 만드는 데 도움을 주었습니다.

더럼 – 뇌동맥류는 미국인 50명 중 약 1명에게 영향을 미치며 뇌졸중, 뇌 손상 및 파열 시 사망을 포함한 심각한 의학적 응급 상황으로 이어질 수 있습니다. 기존 치료 옵션은 제한적이고 종종 침습적이며 수술 결과는 사람마다 크게 다를 수 있습니다.

그러나 의료 종사자들은 다음과 같은 연구자들 덕분에 기존 치료 방법을 개선하고 새로운 맞춤형 치료법을 개발할 수 있습니다. 로렌스 리버모어 국립 연구소 (LLNL) 및 외부 협력자. 듀크대학교의 과학자들로 구성된 팀은 텍사스 A&M, 인체 외부에서 살아있는 생체 인쇄 동맥류를 생성하고 의료 절차를 수행한 후 실제 인간의 뇌에서와 마찬가지로 반응하고 치유되는 것을 관찰하는 최초의 회사가 되었습니다.

저널에 설명된 대로 바이오제조, 엔지니어 William "Rick" Hynes와 Monica Moya가 이끄는 LLNL 팀은 동맥류를 재현할 수 있었습니다. 시험관 내에서 인간의 뇌세포로 혈관을 3D 프린팅함으로써 Hynes는 인쇄된 동맥류에 대해 혈관 내 복구 절차를 수행했습니다. 즉, 혈관에 카테터를 삽입하고 동맥류 주머니 내부에 백금 코일을 단단히 포장하는 것입니다. 연구진은 패킹 처리 후 동맥류에 혈장을 주입해 코일이 위치한 곳에 혈전이 형성되어 유체 흐름을 차단하는 것을 관찰했다. 연구자들은 또한 혈관 내 내피 세포의 "수술 후" 치유 과정을 관찰할 수 있었습니다.

LLNL 과학자들은 이 플랫폼이 컴퓨터 모델링과 결합될 때 개인의 혈관 형상, 혈압 및 기타 요인을 기반으로 환자 맞춤형 동맥류 치료를 개발하는 중요한 단계를 나타내며 생체 의학 공학의 가장 큰 장애물 중 하나인 새로운 수술 기법과 기술이 실험실에서 진료소로 도약하는 데는 시간이 걸립니다.

프로젝트의 주요 조사관인 Moya는 "유망한 치료 옵션이 많이 있지만 일부는 아직 갈 길이 멀다"고 말했습니다. “동물 모델은 치료 효과에 대한 직접적인 관찰이 부족하고 동맥류의 기하학적 구조를 제어할 수 없기 때문에 이러한 옵션을 시도하는 가장 좋은 방법은 아닙니다. 이 강력한 인간 체외 테스트 플랫폼을 보유하면 새로운 치료법을 촉진하는 데 도움이 될 수 있습니다. 이러한 장치를 사용하여 필요한 만큼 동맥류를 복제할 수 있다면 일부 제품의 임상 출시를 가속화하고 본질적으로 환자에게 더 나은 치료 옵션을 제공하는 데 도움이 될 수 있습니다.”

동맥벽의 약화로 인해 발생하는 뇌동맥류는 뇌 혈관이 "풍선처럼 부풀어 오르거나" 부풀어 오르는 것이 특징이며, 파열될 경우 치명적일 수 있습니다. 일반적인 치료법 중 하나는 외과적 "클리핑"입니다. 즉, 동맥류 기저부에 금속 클립을 부착하여 혈류의 방향을 바꾸고 터지는 것을 방지하는 것입니다. 이 절차는 매우 침습적이어서 외과의사가 두개골을 열고 뇌를 노출시켜야 합니다. 동맥류가 뇌 내 접근할 수 없는 부위에 위치한 경우와 같은 경우에는 치료가 불가능합니다.

보다 일반적이고 덜 침습적인 치료법은 혈관 내 금속 코일링 접근법으로, 외과 의사가 사타구니 동맥에 삽입한 얇은 금속 카테터를 신체를 통해 동맥류까지 공급하여 코일이나 스텐트로 포장하고 엉긴 덩어리. 혈관을 감싸는 내피세포는 응고된 마개 위로 자라서 동맥류를 혈관계의 나머지 부분과 분리시킵니다. "코일링"의 단점은 성공이 사람마다 다른 환자 혈관의 기하학적 구조를 포함하여 다양한 요인에 크게 좌우된다는 점이라고 연구진은 말했습니다.

동맥류 치료에서 추측을 일부 없애기 위해 프로젝트를 제안한 최초의 주요 연구자인 Hynes는 연구자들이 환자의 기하학적 구조를 고려하는 보다 예측 가능한 3D 모델을 검증할 수 있는 방법이 필요하다는 것을 깨달았습니다. 인간 세포를 이용한 바이오프린팅을 통해 연구자들은 정확하고 쉽게 검증하기 위해 컴퓨터 모델과 동일한 동맥류 개입에 대한 생물학적으로 관련된 실험 모델을 만들 수 있다고 Hynes는 말했습니다.

프로젝트를 주도한 Hynes는 "우리는 문제를 살펴보고 컴퓨터 모델링과 실험적 접근 방식을 결합할 수 있다면 동맥류를 치료하거나 환자에게 가장 적합한 치료법을 선택하는 보다 결정적인 방법을 생각해낼 수 있을 것이라고 생각했습니다."라고 말했습니다. 첫해에. "이제 우리는 외과 의사가 동맥류 치료를 위한 최선의 방법을 결정하는 데 사용할 수 있는 맞춤형 모델의 프레임워크 구축을 시작할 수 있습니다."

Hynes는 LLNL이 전 LLNL 과학자 Duncan Maitland와 팀을 이루어 "세 가지 접근 방식"을 취하고 있다고 말했습니다. Duncan Maitland는 Texas A&M의 생체의학 공학 그룹을 이끌고 동맥류 치료를 위한 실험적인 형상 기억 코일을 개발하는 회사의 대표이기도 합니다. 아만다 랜들스는 HARVEY라는 혈류 시뮬레이션 코드를 개발한 전직 연구실 컴퓨터 과학자이자 현 듀크 대학교 조교수입니다. 연구소 연구원들은 이 장치를 사용하여 Randles의 흐름 역학 모델을 검증하고 실제 세계에서 관찰되는 결과를 검증할 수 있었습니다. 낮은 유속에서는 동맥류로의 혈액 이동이 거의 없는 반면, 사람이 동요하거나 긴장할 때 발생하는 유속 증가는 동맥류 전체에서 혈액의 순환 흐름을 초래했습니다. 뇌 동맥류.

연구진은 3D 프린팅 플랫폼과 계산 모델을 결합함으로써 외과의사가 동맥류를 완전히 포장하여 최상의 치료 결과를 얻는 데 필요한 최상의 코일 유형을 미리 선택하고 "테스트 실행"을 수행할 수 있는 잠재적인 도구를 개발했다고 말했습니다. 인간 환자에게 시도하기 전에 절차를 설명합니다.

"본질적으로 임상의는 말 그대로 누군가의 뇌 스캔을 보고 모델링 소프트웨어를 통해 실행할 수 있으며 소프트웨어는 치료 전에 유체 역학을 보여줄 수 있습니다."라고 Hynes는 말했습니다. "또한 해당 치료를 시뮬레이션하고 의사가 특정 유형의 코일 또는 패킹 용량으로 범위를 좁혀 가능한 최상의 결과를 보장할 수 있어야 합니다."

대부분의 동맥류 전산 모델은 동맥류가 있는 동물을 유도하고 수술을 수행하여 검증됩니다. 연구자들은 동물 모델은 데이터를 수집하기 어렵고 혈관의 기하학적 구조를 재현할 수 없기 때문에 불완전하다고 설명했습니다. 과학자들은 또한 혈관 형상을 제어할 수 있는 3D 프린팅 실리콘 튜브와 같은 비생물학적 장치를 사용하지만 결과는 인간 생물학을 반영하지 않을 수 있습니다.

동물 모델과 달리 LLNL의 플랫폼은 과학자들이 생물학적 관련성을 유지하면서 혈관과 동맥류 내부의 유체 역학을 직접 측정할 수 있도록 해준다. 이는 컴퓨터 모델을 검증하기 위한 세계 최고 수준이다.

Moya는 “이것은 인실리코(in silico) 모델을 위한 이상적인 플랫폼입니다. 왜냐하면 동물에서 이 작업을 수행했다면 믿을 수 없을 정도로 어려운 유량 측정을 수행할 수 있기 때문입니다.”라고 Moya는 말했습니다. “흥미로운 점은 이 플랫폼이 혈관 순응도와 뇌 조직의 기계적 강성을 모방한다는 것입니다. 또한 코일링 절차를 처리할 수 있을 만큼 견고합니다. 혈관이 팽창하고 움직이는 것을 볼 수 있지만 생체 내에서와 마찬가지로 절차를 견딜 수 있습니다. 이는 외과의사를 위한 훈련 플랫폼이나 색전술 장치의 체외 테스트 시스템으로 사용하기에 이상적입니다.”

연구원들은 환자별 치료와 수술 훈련을 위한 테스트베드 역할 외에도 이 플랫폼이 기본 생물학에 대한 이해와 수술 후 치유 반응을 향상시킬 수 있는 잠재력을 가지고 있다고 말했습니다.

초기 결과는 유망하지만, 연구원들은 플랫폼이 임상 환경에 적용되기까지는 갈 길이 멀다고 경고했습니다. 팀의 다음 단계는 LLNL 계산 엔지니어이자 논문 공동 저자인 Jason Ortega가 개발한 2차원 혈액 응고 모델을 Randles의 3D 유체 역학 모델과 결합하여 3차원 코일에 반응하여 혈전이 어떻게 형성되는지 시뮬레이션하는 것입니다. 그들은 더 나은 응고를 촉진하고 환자 결과를 향상시키기 위해 동맥류 내부를 확장하도록 설계된 Maitland가 개발한 실험적인 형상 기억 폴리머 코일과 전통적인 베어 코일을 비교하는 것을 목표로 합니다.

이 작업은 실험실 감독 연구 및 개발 프로그램의 지원을 받았습니다. 공동 저자로는 텍사스 A&M 대학의 Lindy Chang, LLNL의 Javier Alvarado 및 Elisa Wasson, Duke 대학의 Marianna Pepona 및 Shape Memory Medical의 Landon Nash가 있습니다.

(다) 듀크대학교

원본 기사 출처: WRAL TechWire