Биомеханическая модель шеи и плеча ускорит реабилитацию после травм

Ученые создали модель, которая показывает связь между мышцами плеча и шеи. Она включает 23 мышцы и способна рассчитать движения поворота и наклонов головы, отведения плеча, его сгибания и разгибания, пожимания плечом. Такая модель поможет установить причины болей в шейном отделе позвоночника, которыми могут быть, например, травмы плеча. Кроме того, модель позволит разрабатывать эффективные программы реабилитации. Результаты исследования, поддержанного Российского научного фонда (РНФ), опубликованы в журнале Scientific Reports.

По данным Международной ассоциации по изучению боли (IASP), от 20% до 50% людей страдают болями в области шеи и плечевых суставов, при этом в 10% случаев и тем, и другим одновременно. Лечение таких болей часто неэффективно из-за того, что определить связь патологических изменений в шейном отделе позвоночника и последствий травм с заболеваниями плеча оказывается сложно. Так, боли в шейном отделе позвоночника часто сопровождаются болями в плечевом поясе и наоборот, а грыжа межпозвоночного диска в шейном отделе позвоночника может привести к отраженной боли в плече или руке. Чтобы понять эту взаимосвязь, нужно построить биомеханическую модель, которая описывает, как двигаются кости и как работают мышцы при разных движениях. Однако общей модели для шеи и плеча до сих пор не существовало.

Ученые из Института вычислительной математики имени Г.И. Марчука РАН (Москва), Сеченовского Университета (Москва) и Московского физико-технического института (Москва) построили биомеханическую модель шеи и плеч, описывающую совместную работу 23 мышц. Для этого авторы объединили существующие биомеханические модели грудопоясничного отдела позвоночника и грудной клетки, модели плеча, головы и шеи. Получившаяся биомеханическая модель отражает такие движения как подъем плеча, его отведение и сгибание, повороты и наклоны головы.

Чтобы убедиться в корректности модели, авторы провели серию экспериментов по отслеживанию различных движений головы и руки. Исследователи установили 40 нательных датчиков мужчине 25 лет на выступающие части костей, причем на одну и ту же кость накладывалось несколько датчиков. Испытуемый пожимал плечами, поворачивал и наклонял голову, а ученые отслеживали движение костей. Получив эти данные, ученые настроили параметры модели так, чтобы она могла воспроизвести перечисленные движения.

Авторы также сымитировали в модели минимальную непрерывную мышечную активность, необходимую для поддержания тела в положении стоя. Ученые проанализировали чувствительность модели к параметрам, варьируя их на 5% относительно значений, полученных экспериментально по данным датчиков на теле. Модель оказалась устойчива к изменениям параметров мышц и достаточно точно — со средней погрешностью в 1,5 сантиметра — рассчитывала такие движения как повороты и наклоны головы, отведение плеча, сгибание и разгибание плеча, пожимание плечом. Ученые также смогли рассчитать вклад разных мышц в перечисленные движения шеи и плеч. Разработанная модель находится в открытом доступе, любой желающий может получить исходный код и начать свое исследование.

«В большинстве случаев болевой синдром в области плеча, надплечья и шеи рассматривают по отдельности. Мы считаем, что важную роль играет мышечный дисбаланс, из-за чего патологии плечевого пояса вызывают изменения в шейном отделе позвоночника. С помощью модели мы показали, что шея и плечо действуют как единый кинематический узел, и мышцы этого отдела находятся в тесной взаимосвязи», — поясняет участник проекта, поддержанного грантом РНФ, травматолог-ортопед Евгений Калинский, доктор медицинских наук, сотрудник кафедры травматологии, ортопедии и хирургии катастроф Сеченовского университета.

Результаты исследования помогут понять, как болезни и травмы отражаются на шейном и плечевом отделах. Так, модель позволит сравнить, как работают мышцы в реальности у пациента и как должны работать у здорового человека. Эти знания будут полезны при разработке комплексных программ реабилитации при болезнях и травмах плеча или спины.

«Мы надеемся в будущем разработать на основе модели систему поддержки принятия врачебных решений, которая будет востребована среди врачей травматологов-ортопедов. Для этого нужно будет автоматизировать персонализацию модели под каждого пациента, провести технические и клинические испытания, что требует значительного времени и усилий. Опыт показывает, что исследовательская модель требует значительной переработки для использования в клинической практике», — рассказывает руководитель проекта, поддержанного грантом РНФ, Юрий Василевский, доктор физико-математических наук, профессор, член-корреспондент РАН, заместитель директора по научной работе Института вычислительной математики имени Г.И. Марчука РАН.