3D Bone Print : Gestion numérique et Biofabrication pour la reconstruction osseuse

L’os est un tissu dynamique qui possède la capacité intrinsèque de guérir dans les 6 à 8 semaines suivant l’immobilisation d’une
fracture. Cependant, il existe certaines conditions dans lesquelles la régénération osseuse est retardée, compromise ou au-delà
des capacités de guérison physiologique Notamment, la réparation de grands défauts osseux causés par un traumatisme, une
résection tumorale ou une maladie reste un défi clinique pour les chirurgiens orthopédiques et plasticiens et nécessite souvent
des traitements complexes et lourds.
La greffe osseuse autologue est encore considérée comme le traitement de référence en raison de ses propriétés
ostéoconductrices, ostéoinductives et ostéogéniques. Son principal reproche est la iatrogénicité de son prélèvement, et sa limite
en terme stock.
Depuis plusieurs décennies, des chercheurs et des cliniciens ont tenté de développer une alternative sûre et efficace à la greffe
osseuse autologue pour la régénération de gros défauts osseux. Parmi eux, les biomatériaux synthétiques de phosphate de
calcium qui ressemblent à la phase inorganique de l’os se sont avérés biocompatibles et ostéo-conducteurs.
La plupart des substituts osseux à base de phosphate de calcium disponibles dans le commerce sont composés soit
d’hydroxyapatite (HA), de phosphate de β-tricalcique (β-TCP) ou d’un mélange des deux, appelé phosphate de calcium
biphasique (BCP).
L’impression 3D permet la production d’échafaudages/scaffolds personnalisés et mais aussi de guides chirurgicaux basés sur
l’anatomie du patient à partir de tomodensitométries (CT). Ces guides sont le premier maillon de la chaine, et sont essentiels pour
la planification chirurgicale, la précision de la résection osseuse, et la reconstruction. Ces concentrés technologiques sont d’une
grande aide pratique, et tendent vers le le développement d’une médicine personnalisée.
Notre projet vise à développer une workflow innovant pour créer des modèles préopératoires, qui permettront une meilleure prise
en charge des patients, ainsi que la formation et l’entrainement de professionnels de la santé.
Ce workflow va se servir de l’imagerie médicale (TDM) pour générer une automatisation de la chaine numérique via machine
learning. Cet outil a pour but la conception de d’échafaudages/sacffolds et de guides chirurgicaux personnalisés par impression
3D.