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Neues Schwerpunktprogramm für bessere biomechanische Modelle

Biophysik
Zusammenspiel von Muskeln und Skelett virtuell abbilden

Zusammenspiel von Muskeln und Skelett virtuell abbilden
Wie spielen Bizeps und Trizeps im Oberarm zusammen? Simulation und Modellierung sollen helfen, die dreidimensionale Struktur sowie die biophysikalischen Funktionen in Muskeln besser zu verstehen
(Bild: Universität Stuttgart/Max Kovalenko)
Biologische Systeme sind komplex. Um für die Medizin zu einer besseren Unterstützung zu kommen, müssen Daten zu neuromechanischen funktionalen Modellen zusammengeführt werden. Ein neuer Sonderforschungsbereich soll dafür die Basis schaffen.

Computergestützte (in silico) Modelle können in der Medizin dazu beitragen, Krankheiten genauer zu diagnostizieren und individueller zu behandeln. Dieses Potenzial wird jedoch noch wenig genutzt, weil Zellen oder Gewebe wie Muskeln oder Organe bisher überwiegend isoliert betrachtet werden. Ein neues, aus der Universität Stuttgart heraus mitinitiiertes DFG-Schwerpunktprogramm will die Modelle nun koppeln, um die komplexen Wechselwirkungen zwischen den Strukturen und Skalen sowie deren Funktionen besser verstehen und vorhersagen zu können.

Inhaltsverzeichnis

1. Bisherige Modelle vereinfachen die komplexen Zusammenhänge
2. Neue methodische Ansätze im interdisziplinären Verbund
3. Auf dem Weg zu robusten biomechanischen Modellen

 

Bisherige Modelle vereinfachen die komplexen Zusammenhänge

Um zum Beispiel zu verstehen, wie im Zusammenspiel von Bizeps und Trizeps eine heterogene Verteilung von Kräfte entsteht und wirkt, sind kontinuumsmechanische Strukturmodelle erforderlich. Will man die biophysikalischen Zusammenhänge allerdings wirklichkeitsnah abbilden, müssen diese um chemo-elektro-mechanische Skelettmuskelmodelle erweitert werden. Durch diese Koppelung entstehen mehrskalige neuromechanische funktionale Modelle. Diese sind bisher jedoch stark vereinfacht und lassen beispielsweise Feedbackmechanismen des Skelettmuskelsystems außen vor.

Ähnliche Probleme gibt es bei der Modellierung von Stoffwechselprozessen in der Leber, wo Modelle der chemischen, biologischen und fluiddynamischen Effekte auf verschiedenen Zeit- und Größenskalen gekoppelt werden müssen, oder bei Modellen zum Verständnis der komplexen Abläufe im Gehirn.

Um solche Zusammenhänge zu verstehen, sind ein systematischer Ansatz sowie innovative, gekoppelte Computermodelle erforderlich, die alle Skalen der biologischen Systeme integrieren, vom Molekül bis zum kompletten Organsystem oder Organismus. Dies erfordert Kompetenzen aus den Bereichen Medizin, Ingenieurwissenschaften, Numerischer Mathematik und Informatik.

Neue methodische Ansätze im interdisziplinären Verbund

Vor diesem Hintergrund schafft das DFG-Schwerpunktprogramm (SPP) mit dem Titel „Robuste Kopplung kontinuumsbiomechanischer in silico-Modelle für aktive biologische Systeme als Vorstufe klinischer Applikationen“ einen interdisziplinären Verbund, der neue methodische Ansätze untersucht, mit denen sich mehrerer computergestützte Modelle koppeln und deren physiologische Funktionen in dreidimensionaler Betrachtung berücksichtigen lassen.

Initiiert wurde das SPP durch die Professoren Oliver Röhrle (Institut für Mechanik – Bauwesen) und Tim Ricken (Institut für Statik und Dynamik der Luft- und Raumfahrtkonstruktionen) der Universität Stuttgart, die es auch koordinieren. Mit beteiligt sind Wissenschaftler der Universitätsmedizin Rostock , der Universität Erlangen-Nürnberg sowie der Universität zu Köln.

Auf dem Weg zu robusten biomechanischen Modellen

Ihr Ziel ist es, die vorhandenen methodischen Grundlagen als Schlüsselqualifikationen weiterzuentwickeln und damit die Entwicklung robuster biomechanischer Modelle zu ermöglichen. Das Projekt reicht zwar nicht bis in die Phase klinischer Studien. Es soll aber eine Plattform entstehen, mit der biomechanischer Simulationsmodelle für den späteren Einsatz in der klinischen Praxis qualifiziert werden können.

Weitere Informationen zum Institut von Prof. Röhrle und zum Schwerpunktprogramm:
https://www.imsb.uni-stuttgart.de/research/cbm/

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