Quantification of habitual loading patterns in the murine tibia using musculoskeletal modeling-informed finite element analyses

Abstract

Das Mausmodell ist das am häufigsten verwendete Tiermodell, um Fragen der Mechanobiologie des Skeletts zu untersuchen, und es existieren zahlreiche Datensätze über die Reaktion auf externe mechanische Belastung und den Knochenumbau. Derzeit werden die räumlich-zeitlichen Dehnungsmuster des Knochens, auf denen eine Vielzahl von Algorithmen zur Knochenanpassung basiert, aus dem Tibiakompressionstest gewonnen, der den Vorteil hat, dass die externe Belastung des Knochens auf wiederholbare Weise erfolgt. Gleichzeitig wird die Belastung jedoch auf eine unnatürliche, unphysiologische Weise herbeigeführt. Stattdessen würden Daten über die Spannungen und Dehnungen, die durch gewohnheitsmäßige Belastungen wie Gehen oder Laufen hervorgerufen werden, eine bessere Ausgangsbasis darstellen, die bisher in der Literatur jedoch nicht vorhanden sind.Um diesen Mangel zu beheben, haben wir eine Modellierungspipeline für die Bewertung der Spannungs- und Dehnungsmuster in der Tibia der Maus während der Standphase entwickelt. Zu diesem Zweck wurde ein muskuloskelettales Modell eines Maus-Hinterlaufs verwendet, um physiologische Belastungsbedingungen für den nachfolgenden Finite-Elemente-Analyseschritt zu erhalten. Dazu gehören Gelenkreaktionskräfte und -momente sowie die Kräfte der Muskeln, die am proximalen Teil der Tibia ansetzen.Spannungen und Dehnungen sowie Biege- und Torsionsmomente wurden für vier Zeitpunkte während der Standphase in zwei Abschnitten von Interesse (37% und 50% vom proximalen Ende des Knochens aus gesehen) bestimmt. Maximale (Druck-/Zug-)Spannungen und Dehnungen traten sowohl im 37%- als auch im 50%-Abschnitt entlang der Längsrichtung auf, mit -86.09/87.11 MPa und -4937/5086 uE bzw. -127.4/123.6 MPa und -7424/7302 uE. Das größte Biegemoment trat entlang der nach posterior gerichteten Achse mit 0.0131 Nm auf, gefolgt von 0.0107 Nm entlang der nach lateral gerichteten Achse. Das maximale Torsionsmoment erreichte 0.0017 Nm. Um verschiedene Anwendungen dieser Technik zu untersuchen, wurden drei verschiedene Simulationseinstellungen getestet, und es wurde festgestellt, dass Muskeln, wie sie im Modell realisiert wurden und die in der Nähe eines interessierenden Abschnitts ansetzen, keine starken Auswirkungen auf die Spannungs- und Dehnungsprofile in diesem Abschnitt haben.Eine Reihe von Einschränkungen dieser Studie muss hervorgehoben werden. Erstens übersteigen die ermittelten Spitzendehnungen die in-vivo-Messungen erheblich. Die Ursachen für diese Diskrepanz müssen noch ermittelt werden. Zweitens wurde festgestellt, dass eine Erhöhung des Elastizitätsmoduls nicht unbedingt zu einer Verringerung der Spannungen und Dehnungen in den Abschnitten führte, was nicht erwartet wurde und wofür mögliche Erklärungen gegeben werden. Drittens ergaben sich bei weiteren Tests des Finite-Elemente-Modells widersprüchliche Ergebnisse hinsichtlich der Verringerung der Muskelkräfte, deren Ursachen ebenfalls noch unbekannt sind. Schließlich haben die kinematischen und kinetischen Inputs für das Muskel-Skelett-Modell auch gewisse Schwachstellen, welche sich negativ auf Qualität und die Genauigkeit des Endergebnisses auswirken könnten.Trotz dieser Einschränkungen kann der entwickelte Ansatz als ein bedeutender Schritt über den Stand der Technik auf diesem Gebiet hinaus betrachtet werden, und die Einschränkungen können als Grundlage für künftige Forschungsrichtungen dienen, um den derzeitigen Arbeitsablauf weiter zu verbessern.

The mouse model is the most commonly used animal model to address questions in skeletal mechanobiology, and ample data exist on the response to external mechanical loading and bone remodeling. Currently, bone spatio-temporal strain patterns, on which a variety of bone adaptation algorithms are based, are obtained from the tibial compression test, which has the advantage that the external loading of the bone is done in a repeatable way. However, at the same time, the loading is induced in an unnatural, non-physiological way. Instead, data on the stresses and strains induced by habitual loading such as walking or running would serve as a better baseline, which so far do not exist in literature.To address this short-coming, we developed a modeling pipeline for the assessment of stress and strain patterns in the mouse tibia during the stance phase. To achieve this, a musculoskeletal mouse hindlimb model was employed to obtain physiological loading conditions for the subsequent FE analysis step. These include joint reaction forces and moments as well as forces of muscles attaching to the proximal part of the tibia.Stresses and strains, as well as bending and torsional moments were determined for four time points during the stance phase in two sections of interest (37% and 50% viewed from the proximal end of the bone). Maximum (compressive/tensile) stresses and strains arose both in the 37% and 50% section along the longitudinal direction, with -86.09/87.11 MPa and -4937/5086 uE and -127.4/123.6 MPa and -7424/7302 uE, respectively. The largest bending moment arose along the axis pointing posteriorly with 0.0131 Nm, followed by 0.0107 Nm along the axis pointing laterally. The maximum torsional moment reached 0.0017 Nm. To investigate different applications of this technique, three different simulation settings were tested and it was found that muscles as realized in the model and which attach near a section of interest do not have strong effects on the stress and strain profiles in that section.A number of limitations of this study must be emphasized. Firstly, the obtained peak strains substantially exceed \textit{in-vivo} measurements. The sources for this mismatch remain to be identified. Secondly, it was found that increasing the elastic (tensile) modulus did not necessarily reduce the stresses and strains experienced by the sections, which was not expected and for which possible explanations are given. Thirdly, inconsistent results regarding the reduction of muscle forces arose upon further testing of the Finite Element model, the sources for which are also still unknown. Finally, the kinematic and kinetic inputs for the musculoskeletal model also have certain weaknesses that could have a negative impact on the quality and accuracy of the final result.Despite these limitations, the developed approach may be considered a significant step beyond the state of the art in the field, and the limitations may serve as basis for future research directions, further improving the present workflow.