Notre cerveau peut se briser 10 fois plus facilement que la mousse de polystyrène

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Le cerveau humain est l'un de nos organes "complètement" non résolus, avec sa physiologie et sa biologie. Il incarne encore de nombreux mystères. Doux comme un gâteau mais très fort en même temps. À la lumière d'une nouvelle étude de l'Université de Cardiff, le cerveau se brise dix fois plus facilement que la mousse de polystyrène.

Publié dans le 197e numéro du Journal of Royal Society Interface, Nicholas Bennion et son équipe ont développé une méthode pour mieux comprendre les caractéristiques physiques du cerveau des personnes vivantes dans l'étude.

Comme initialement rapporté par New Scientist, ils ont déterminé diverses propriétés matérielles du cerveau et des tissus qui le relient au crâne en combinant un algorithme d'apprentissage automatique avec des IRM de patients allongés face vers le bas puis face vers le haut pour déplacer le placement du cerveau dans le crâne. Ils ont mesuré la capacité du cerveau à s'effondrer sous la pression, comment il réagit lorsqu'il est poussé dans une direction latérale et à quel point les tissus conjonctifs sont élastiques.

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"Si vous prenez un cerveau, qui n'a été préservé d'aucune façon, sa rigidité est incroyablement faible et il se brise très facilement. Et il est probablement beaucoup plus mou que la plupart des gens ne le pensent", explique Bennion.

En plus d'être plus doux que la mousse de polystyrène, Bennion et son équipe ont également découvert que le cerveau est 1 000 fois moins résistant à la pression latérale que le caoutchouc, ce qui le rend aussi souple qu'une plaque de gélatine.

L'étude IRM a été réalisée en collaboration avec le centre de recherche en imagerie cérébrale de l'Université de Cardiff sur 11 sujets (sept hommes, quatre femmes) âgés de 22 à 30 ans, selon l'étude. Pour s'assurer que le cerveau s'était complètement détendu après 20 minutes de pré-conditionnement face vers le bas, une seule photographie couchée a été capturée. Ensuite, après avoir été inversés dans la position couchée typique, les sujets ont été scannés à nouveau.

Les images couchées et couchées ont d'abord été alignées en utilisant un enregistrement affine du crâne seul pour mesurer le déplacement à travers le cerveau. Un champ de déplacement vectoriel a ensuite été créé sur tout le volume dans l'espace du sujet individuel par enregistrement déformable des images sujettes aux images couchées.

À l'aide d'examens IRM préopératoires, l'équipe souhaite utiliser son modèle pour prévoir les changements cérébraux qui se produiront pendant la chirurgie pour chaque patient unique. Cela peut rendre les opérations moins invasives en éliminant le besoin d'implanter à plusieurs reprises des outils dans le cerveau jusqu'à ce qu'ils trouvent le bon emplacement.

Résumé de l'étude :

La modélisation informatique du cerveau nécessite une représentation précise des tissus concernés. Les tests mécaniques présentent de nombreux défis, en particulier pour les faibles taux de déformation, comme la neurochirurgie, où la redistribution des fluides est biomécaniquement importante. Un modèle par éléments finis (FE) a été généré dans FEBio, incorporant une représentation de l'interaction élément ressort/fluide-structure du complexe pia-arachnoïde (PAC). Le modèle a été chargé pour représenter la gravité dans les positions couchée et couchée. L'identification des paramètres matériels et l'analyse de sensibilité ont été effectuées à l'aide d'un logiciel statistique, en comparant les résultats FE aux mesures humaines in vivo. Les résultats pour les paramètres d'Ogden cérébraux µ, α et k ont ​​donné des valeurs de 670 Pa, -19 et 148 kPa, soutenant les valeurs rapportées dans la littérature. Des valeurs de l'ordre de 1,2 MPa et 7,7 kPa ont été obtenues pour la rigidité de la pie-mère et la rigidité en traction hors plan du PAC, respectivement. Le changement de position du cerveau s'est avéré non rigide et largement entraîné par la redistribution du fluide dans le tissu. À notre connaissance, il s'agit de la première étude utilisant des données humaines in vivo et la charge gravitationnelle afin d'estimer les propriétés matérielles des tissus intracrâniens. Ce modèle pourrait maintenant être appliqué pour réduire l'impact du changement de position du cerveau en neurochirurgie stéréotaxique.