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综述:爆炸伤评估模型:叙述性综述
【字体: 大 中 小 】 时间:2025年06月21日 来源:iScience 4.6
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这篇综述系统梳理了爆炸伤(尤其是颅脑(bTBI)和肺损伤(BLI))的评估模型进展,涵盖传统数值模拟(FEM)、动物模型(如Bowen曲线)、尸体模型(PMHS)的局限,并重点探讨了新兴技术——类器官(organoid)和人工智能(AI)模型的应用潜力,为理解损伤机制、开发防护策略提供了多尺度研究框架。
爆炸冲击波引发的原发性损伤(blast trauma)在现代军事冲突和恐怖袭击中占比高达50%,其中颅脑(bTBI)和肺部(BLI)损伤因隐蔽性强、死亡率高备受关注。统计显示,83%的伊拉克自由行动士兵被诊断为bTBI,而肺损伤在爆炸幸存者中发生率可达83.3%。这类损伤常伴随延迟性症状,如认知障碍(15%患者长期存在)或肺出血,亟需精准评估模型支撑机制研究和临床转化。
bTBI:冲击波通过颅骨传导形成应力波,导致脑水肿、神经元凋亡和血脑屏障破坏。动物模型显示,重复暴露会诱发tau蛋白异常沉积和慢性创伤性脑病(CTE),与退伍军人病理特征高度吻合。
BLI:气体充盈的肺泡对压力敏感,病理表现为弥漫性出血(63%病例)和炎症浸润。绵羊模型中发现IL-17通路和血管平滑肌收缩相关基因(如AGR2、KRT5)可能是关键靶点。
数值模拟:有限元模型(FEM)能动态模拟冲击波压力分布,如大鼠头部模型揭示鼻部衍射效应,而人体头部FEM验证了颅内压(ICP)和剪切应力可作为早期损伤指标。但材料仿生性不足限制其生理相关性。
动物模型:
尸体模型(PMHS):人类颅骨数据证实140 kPa可致中度损伤,但缺乏生理活性限制长期研究。
类器官模型:
AI模型:
当前类器官损伤分级标准缺失,需结合多模态压力监测;AI模型依赖高质量数据训练,需持续优化特征提取算法。多模型融合(如FEM+类器官+AI)或成未来趋势,推动从分子机制到防护装备的全链条研究。


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