离体骨生物力学领域的进展：多模态技术及其与人工智能的整合

《Methods》：Advancements in ex vivo bone biomechanics: multimodal technologies and their integration with artificial intelligence

　　

Safa Unal|Mustafa Unal

卡拉曼奥卢·穆罕默德贝伊大学机械工程系，土耳其卡拉曼70100

摘要

骨生物力学对于理解健康和疾病状态下骨骼结构、成分及机械功能之间的相互作用至关重要。传统的测试方法（如机械测试、微计算机断层扫描和组织学分析）能够提供有价值的信息，但无法完全捕捉影响骨骼强度和脆性的多尺度异质性。本文综述了近期在先进体外技术方面的进展，这些技术旨在克服这些局限性，包括基于同步辐射的相位对比成像、数字体积相关性分析、三维生物打印、声发射测试以及纳米压痕与拉曼光谱的联合使用。这些方法能够详细评估骨骼的微观结构、矿物组织、局部机械行为和生化成分，从而提高对微损伤和早期结构退化的检测能力。

本文还强调了人工智能在骨生物力学中的重要作用。机器学习方法能够增强对复杂影像和机械数据集的解释能力，提高对机械性能的预测精度，并支持更准确的骨折风险评估。通过将高分辨率实验技术与数据驱动的计算模型相结合，研究人员可以更全面地了解骨骼质量。

综上所述，这些发展为研究骨骼脆性以及指导骨质疏松症和糖尿病相关骨病等疾病的个性化诊断和治疗策略提供了有力的支持。

引言

骨骼质量是指决定骨骼在受力时表现的生物学和结构因素的集合，这些因素超出了仅通过骨矿物质密度所能解释的范围。它包括矿物质和有机基质的组成、微观结构、重塑动态以及微损伤的存在。骨生物力学通过刚度、强度、韧性及变形行为等属性描述骨骼对力的机械响应。这些概念共同提供了对骨骼健康的全面理解，将组织组成、结构组织和机械性能联系起来。近期在体外骨生物力学测试方面的进展极大地扩展了我们对骨骼健康的认识，尤其是在老年人群和骨质疏松症、2型糖尿病等情况下。骨生物力学研究对于应对与骨骼脆性相关的临床挑战至关重要，尤其是随着全球骨折发病率的持续上升。骨质疏松症显著降低了骨骼密度和质量，使得近一半的50岁以上女性和四分之一的男性更容易发生骨折[1] [2]。同样，尽管骨矿物质密度正常，2型糖尿病患者往往也会出现骨骼质量下降的情况，这增加了治疗的复杂性，并突显了需要开展更有针对性的研究[3] [4]。这些复杂性凸显了深入理解影响骨折风险和疾病进展的生物力学特性的紧迫性。

骨生物力学研究不仅在解释骨骼脆性和骨折风险机制方面发挥着关键作用，而且对于制定有效的预防策略也至关重要，特别是对于高风险人群。鉴于肌肉骨骼疾病对医疗负担的重大影响，提高骨骼完整性评估的准确性对于指导临床干预和改善患者生活质量至关重要[5]。最近的研究表明，骨骼健康受到年龄、糖尿病类型和社会经济地位等多种因素的复杂影响，所有这些因素都会影响骨骼密度、质量和骨折易感性[6] [7]。

尽管传统评估方法具有价值，但它们存在重要局限性。例如拉伸或压缩测试等机械测试方法通常依赖于单向加载，因此无法反映骨骼在体内的多向受力情况[8]。微CT等成像方法虽然能提供高分辨率的结构信息，但并不总能捕捉到局部机械行为或生化异质性。组织学技术仅限于二维视图，无法完全展现影响骨骼强度的三维复杂性。这些局限性表明需要先进的实验和计算方法，以提供与骨折评估直接相关的综合机械、结构和生化信息。

这些进展共同强调了需要建立能够同时捕捉生物力学行为和生化成分的分析框架（图1）。本综述重点介绍了一组基于以下三个标准选定的技术：1）它们生成与机械性能相关的定量数据的能力；2）它们在微损伤检测或成分和结构评估方面的贡献；3）它们与人工智能（AI）和机器学习（ML）等现代数据驱动方法的兼容性。我们重点关注已经结合了AI驱动分析的方法，或者已有此类集成案例的方法。这确保了方法之间的概念一致性，并使综述与当前体外骨生物力学研究的重点保持一致。

第一组技术包括基于同步辐射的相位对比成像[9] [10]和数字体积相关性（DVC）[11]等先进成像技术。这些方法能够高分辨率地可视化骨骼的微观结构、矿物分布和内部应变场，从而提前发现临床骨折前的结构退化。第二组技术包括3D生物打印[12]、4D成像[13]、声发射测试[14]以及结合振动光谱的纳米/微压痕[15]等实验技术，这些技术可以评估骨骼的化学成分、微观机械行为和在受控加载下的动态响应。第三组技术涉及计算方法，特别是有限元模拟，它们将成像和实验数据转化为能够在生理条件下预测局部失效行为的模型[17]。这些技术通过跨多个尺度关联结构、成分和力学特性，提供了对骨骼脆性的互补见解。它们的选择反映了当前领域的趋势，即多模态评估和AI辅助的数据整合越来越多地被用于改进骨折风险评估和指导个性化治疗策略。

这些成像、实验和计算方法的整合扩展了可用于研究骨骼完整性的方法工具。通过将传统方法与先进技术相结合，研究人员可以完善诊断标准并制定更精准的治疗策略，以支持个性化护理。

本综述旨在总结体外骨生物力学测试的最新进展，重点关注那些能够提高测量精度和结构解释能力的技术。本文讨论了先进的成像方式、计算建模方法以及整合机械、结构和生化评估的多模态技术。通过关注那些已经结合了AI驱动分析的方法或显示出明显整合潜力的方法，本综述提供了关于这些工具如何共同改进骨折风险评估并加深我们对骨骼质量理解的连贯概述。

部分摘录

基于成像的方法

基于同步辐射的成像技术，特别是X射线相位对比成像（PCI）和X射线荧光（XRF），通过同时评估形态和元素组成，提高了骨骼的高分辨率表征能力（图1）。在典型的同步辐射装置中（图2），高相干性的X射线束穿过安装在精密旋转平台上的样本，从而实现亚微米级别的断层扫描。

PCI利用了……

骨生物力学中的有限元分析（FEA）

有限元分析（FEA）已成为骨生物力学中的重要计算方法，为在生理和病理加载条件下评估骨折风险提供了机械框架。通过结合特定于受试者的骨骼几何形状以及来自定量计算机断层扫描（QCT）和双能X射线吸收测定（DXA）等成像方式的时空变化材料属性，FEA能够详细分析应力和应变分布

未来方向与挑战

体外骨生物力学的未来将取决于在微观结构测量、生化成分和机械性能之间建立更紧密联系的进展。该领域的进展越来越依赖于实验技术与AI驱动解释的有效结合。本文回顾的每种方法都捕捉了骨骼脆性的不同方面，但将这些结果整合到一个统一的分析框架中仍然具有挑战性。AI提供了……

利益冲突声明

作者声明他们没有已知的可能会影响本文所述工作的竞争性财务利益或个人关系。

致谢

我们承认，本文中的部分文献综述基于Safa Unal在Mustafa Unal指导下完成的硕士论文工作。他的文献综述和初步概念性工作为本篇更广泛和更新的论文的撰写提供了灵感。作为共同作者，他还为本文的更新和修订做出了贡献。在整个撰写过程中，作者使用了AI辅助工具（ChatGPT）来提升……