Biomechanica van hersenkneuzing: een letsel-criterium voor het ontwikkelen van veiligere hoofdbescherming.

Traumatisch hersenletsel (THL) treft jaarlijks miljoenen mensen van alle leeftijden en is wereldwijd een belangrijke oorzaak van sterfte en levenslange invaliditeit. Slachtoffers van fietsongevallen zijn bijzonder vatbaar voor focale en diffuse THLs, waarbij hersenkneuzing één van de meest voorkomende focale verwondingen is. De ontstane hersenschade als gevolg van THL kan vooralsnog therapeutisch niet hersteld worden. Daarom is het onderzoek naar preventie- en beschermingsstrategieën cruciaal. Biomechanisch onderzoek van THL, waarbij gebruik gemaakt wordt van zowel experimentele als computationele technieken, biedt de wetenschappelijke basis om letselcriteria te identificeren. Het finale doel is om deze criteria te gebruiken om veiligere hoofdbeschermingsmiddelen zoals fietshelmen te ontwikkelen. Er bestaat nog steeds controverse over de mechanische oorzaken van hoofdletsels in de biomechanische onderzoekswereld. Daarnaast zijn de letselcriteria die worden gebruikt in de huidige beoordelingsnormen voor fietshelmen suboptimaal. Dit omdat ze geen rekening houden met de rotationele kinematica van het hoofd, die vaak een cruciale rol speelt bij de vervorming van de hersenen en het ontstaan van een THL. Het doel van dit proefschrift is om meer inzicht te verwerven in het reactiemechanisme van hersenweefsel op focale THL en zo instrumenten aan te reiken om de veiligheidsbeoordeling van fietshelmen te verbeteren.

In silico modellering, in casu eindige elementenmodellering (EE-modellering), wordt vaak gebruikt om de mechanische reactie van het menselijk hoofd op impacten te bestuderen en om letselcriteria te bepalen. De betrouwbaarheid van de voorspellingen hangt af van de nauwkeurigheid van de materiaaleigenschappen van het hersenweefsel die aan het EE-model zijn toegewezen. Echter, EE-modellen worden vaak gekalibreerd met data van dierproeven of met testdata afkomstig van menselijk hersenweefsel verkregen onder impactcondities die niet representatief zijn voor THL. Om deze onderzoekskloof te dichten, hebben we gelokaliseerde kracht-relaxatietesten uitgevoerd op verse menselijke kadaver-hersenen onder impactcondities die relevant zijn voor focale THL (35% rek en 10/s reksnelheid) met behulp van een micro-indentatie-apparaat. Twaalf hersenregio’s werden beschouwd, waaronder de grote hersenen, de kleine hersenen en de hersenstam. De experimentele gegevens werden gebruikt om de materiaalparameters van een neo-Hookeaans quasi-lineair visco-elastisch constitutief model te kalibreren. We merkten duidelijke regionale verschillen op in de verschillende hersengebieden, wat de noodzaak bevestigt om EE-modellen bij te werken met regiospecifieke materiaaleigenschappen. We vergeleken ook de regionale materiaalparameters van menselijk hersenweefsel met het hersenweefsel van varkens, ratten en muizen. De resultaten suggereren dat het hersenweefsel van varkens een geschikt surrogaat is voor menselijk hersenweefsel, wat het gebruik van dierproeven voor biomechanisch THL-onderzoek verantwoordt.

In een eerder onderzoeksproject binnen onze groep werden gecontroleerde corticale impact (GCI) testen uitgevoerd op varkenshersenen in vivo om de impactcondities te onderzoeken die leiden tot hersenkneuzing. We ontwikkelden een EE-model van de varkenshersenen om de GCI-tests te simuleren en de vervorming en vervormingssnelheden van het hersenweefsel te berekenen, met als doen om letselcriteria die leiden tot hersenkneuzing te bepalen. Daarnaast ontwikkelden we ook een machine learning-surrogaat van het EE-varkenshersenmodel. Dit liet ons toe om de onzekerheid en sensitiviteit van de letselcriteria voor de experimentele en modelleringsparameters op een computationeel efficiënte manier te kwantificeren. De combinatie van onze in vivo en in silico data toont aan dat de maximale hoofdrek en maximale afschuifrek van de hersenen de beste voorspellers zijn voor hersenkneuzing. Dit levert nuttige informatie op voor de beoordeling van hoofdbeschermingsmiddelen. Onze bevindingen tonen ook het potentieel aan van het gebruik van machine learning om THL-biomechanicastudies computationeel efficiënt te maken.

Het laatste hoofdstuk van dit proefschrift beschrijft pendulum impacttesten, uitgevoerd op drie verschillende fietshelmen, die wel (MIPS, WaveCel) of niet (conventionele EPS-enkel voering) over hoofdrotatie-dempende technologieën beschikken. Vergeleken met de veelgebruikte valtesten, induceert de pendulum voornamelijk rotationele kinematica van het hoofd in plaats van lineaire kinematica. De impacten werden uitgevoerd bij twee impactsnelheden (4.1 m/s en 5.4 m/s) en op vier impactlocaties (frontaal, temporaal, frontotemporaal, occipitaal) die relevant zijn voor THL-inducerende fietsongevallen. De prestaties van de helmen werden beoordeeld door rekening te houden met de lineaire en rotationele kinematica van het hoofd, evenals met de vervorming van het hersenweefsel. Dit laatste werd verkregen door de impact te simuleren met het state-of-the-art KTH EE-hoofdmodel. De resultaten tonen aan dat de prestatie van de helmen verschilt afhankelijk van de impactlocatie en het beschouwde letselcriterium. Dit toont aan dat een grondige veiligheidsevaluatie van helmen ook multi-directionele impacten en globale hoofd kinematica, alsook weefsel-afhankelijke letsel criteria in acht dient te nemen.

Het experimenteel en computationeel onderzoek uitgevoerd in dit doctoraatswerk draagt bij tot het begrijpen van de mechanische respons van hersenweefsel op focale THL. De betrouwbaarheid van letselcriteria op basis van hersenvervorming, afgeleid van EE-hoofdmodellen, kunnen verbeterd worden met de inzichten verkregen in deze thesis. Op deze manier kan dit werk bijdragen tot de ontwikkeling en evaluatie van veiligere hoofdbeschermingsmiddelen.