Finite-Elemente-Modelle zur Identifizierung von Patienten mit Osteoarthritis-Risiko

Osteoarthritis (OA) ist die häufigste muskuloskelettale Gelenkerkrankung, bei der der Gelenkknorpel und der subchondrale Knochen degenerieren, was unerträgliche Schmerzen im Gelenk verursacht. OA betrifft über 250 Millionen Menschen und stellt eine enorme finanzielle Belastung sowohl für die Patienten (12.000 €/Jahr) als auch für die Gesundheitssysteme (7,2 Mrd. €/Jahr) dar. Diese Kosten werden voraussichtlich aufgrund mehrerer Faktoren steigen: Bevölkerungswachstum, Alterung aufgrund erhöhter Lebenserwartung und zunehmende Prävalenz von Adipositas. Trotz Forschungsanstrengungen gibt es keine Heilung für OA, und somit wäre die bei Weitem beste und kostengünstigste Behandlungsoption die Krankheitsprävention.

Finite-Elemente-(FE)-Modelle wurden verwendet, um Kniegelenk-OA vorherzusagen, indem veränderte Gelenkbiomechanik oder übermäßige Gelenk- und Gewebebelastung bewertet wurden. Damit FE-Modelle als klinisches Werkzeug zur Vorhersage von Knie-OA eingesetzt werden können, sind mehrere Verbesserungen erforderlich.

PLM wird in der Life-Science-Branche regelmäßig eingesetzt, um verschiedene geschäftliche Herausforderungen zu bewältigen, indem Forschung, Entwicklung, Qualität und die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften (Compliance) integriert werden. Dies erhöht die Effizienz und Flexibilität in Partnerschaften und Netzwerken in einem streng regulierten Markt mit hohen Anforderungen an Transparenz, Datenkonsistenz und Rückverfolgbarkeit. Beispiele für solche erfolgreichen Integrationen von PLM in den Biowissenschaften sind Orion und Cytiva. Warum nicht in der akademischen Forschung der Biowissenschaften?

In dieser Präsentation wird Paul Bolcos darlegen, warum PLM eine große Bereicherung für die akademische Forschung wäre und veranschaulichen, wie Simulationen in den PLM-Zyklus integriert werden können. Dazu wird er einige FE-Modellierungsansätze aus seiner Doktorarbeit sowie von Kollegen vorstellen, wobei der Schwerpunkt auf der Methodikentwicklung, Verifizierung/Validierung und Automatisierung für den großflächigen Einsatz liegt.