Prospects for the use of "smart" implants in traumatology and orthopedics: a literature review.
- Authors: Dontsova O.A., Nazarenko A.G.1, Krupatkin A.I.2, Kuleshov A.A.2, Kleimenova E.B.3, Vetrile M.S.2, Tairov G.N.1, Zavyalova E.G.4, Agina E.V.4, Kydralieva K.A.5, Syrchenko N.V.5, Khudalov T.T.5
-
Affiliations:
- Priorov National Medical Research Center of Traumatology and Orthopedics
- N.N. Priorov National Medical Research Center of Traumatology and Orthopedics
- Priorov National Medical Research Center for Traumatology and Orthopedics
- Институт синтетических полимерных материалов имени Н.С.Ениколопова Российской академии наук
- МАИ федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования «Московский авиационный институт (национальный исследовательский университет)
- Section: SCIENTIFIC REVIEWS
- Submitted: 15.04.2025
- Accepted: 17.04.2025
- Published: 17.04.2025
- URL: https://journals.eco-vector.com/0869-8678/article/view/678583
- DOI: https://doi.org/10.17816/vto678583
- ID: 678583
Cite item
Abstract
A literature review is presented on the application of biosensors in traumatology and orthopedics. Biosensors are specialized devices that can sense various physicochemical indicators in the body. These indicators can be used to monitor, predict and control various processes in traumatology and orthopedics. The review is analytical in nature and was conducted using medical literature databases and search resources PubMed (MEDLINE), Google Scholar and eLibrary. The review covers the following aspects: relevance, types of biosensors, applications and perspectives in traumatology and orthopedics. The aim of the review is to improve the knowledge about the application of biosensors in traumatology and orthopedics.
Full Text
Введение
Развитие технологий лечения и появления данных об отдалённых результатах позволяют нам сформулировать те проблемы, с которыми мы будем встречаться и решением которых нам придётся заниматься уже в ближайшем будущем. К ним относятся: нестабильность металлоконструкций, имплант-ассоциированные инфекции, необходимость контроля реабилитации, вопросы консолидации и остеоинтеграции. Понимание проблематики диктует формализацию задач, в решении которых нам недостаточно только компетенции травматологов-ортопедов. Успех реализации будет зависеть от междисциплинарной работы команды, в которую в сложившихся условиях должны входить: травматологи-ортопеды, инжененры, биотехнологи, материаловеды, специалисты по искуственному интеллекту и нанотехнологиям, специалисты по кибербезопасности, химики, физики, микробиологи и. др. Как ни странно, актуальность проблемы для России связана ещё и с тем, что пациенты живут в разных городах, в том числе достаточно отдалённых, что существенно затрудняет мониторинг состояния имплантов. В настоящее время идёт тенденция к снижению времени стационарного лечения благодаря комплексу факторов. Пациенты находятся в стационаре около 5-6 дней, после чего возвращается домой, что также является аргументом, подтверждающий правильность подхода применения биосенсоров для динамического наблюдение на расстоянии. Несмотря на то, что данное направление пока находится на начальной стадии развития, перспективы создания «умных имплантов» выглядят многообещающими. Междисциплинарный подход позволит интегрировать эти устройства более эффективно, открывая новые пути для клинического применения в будущем.
МЕТОДОЛОГИЯ ПОИСКА ИСТОЧНИКОВ
Источником информации являлись полнотекстовые публикации в иностранных и отечественных журналах, отобранные по базам данных PubMed (MEDLINE), Google Scholar и eLibrary при использовании следующих ключевых терминов: Sensor technology, (SMART Sensor), (artificial intelligence), (intelligent implant), (machine learning), (orthopedics), (trauma) и Научной электронной библиотеки eLIBRARY (eLibrary.Ru) по ключевым словам: «биосенсоры в травматологии и ортопедии», «умные импланты»
ОБСУЖДЕНИЕ
Перспективы биосенсоров в профилактике имплант-ассоциированных инфекции.
Инфекционные осложнения, связанные с имплантами, представляют собой серьезную проблему. В Российской Федерации оценка распространённости имплант-ассоциированных инфекции затруднена в связи с отсутствием соответствующих данных в федеральных формах статистического наблюдения. Сведения об инфекциях, связанных с хирургическими вмешательствами (ИОХВ), содержатся в государственных докладах Роспотребнадзора (раздел 1.3.3. Инфекции, связанные с оказанием медицинской помощи) без детализации и связи с имплантируемыми устройствами. Так, в докладе за 2022 г. указано, что в 2015-2019 гг. (до пандемии SARS-CoV-2) доля ИОХВ в структуре инфекций, связанных с оказанием медицинской помощи, составила, в среднем, 23,17%. Основная сложность в этой области связана с формированием биоплёнок бактериями на имплантах, что затрудняет борьбу с инфекцией. При отсутствии своевременного устранения бактерий на ранней стадии удаление импланта становится неизбежным. Поэтому ранняя диагностика инфекции необходима для своевременного лечения и предотвращения последующих осложнений.
Кроме экономических затрат, связанных с длительной терапией и повторными оперативными вмешательствами, данная проблема может приводить к серьезным последствиям, вплоть до летального исхода. Существуют данные, свидетельствующие о том, что пятилетняя выживаемость при перипротезной инфекции хуже, чем при четырех из пяти наиболее распространённых видов рака [1], [2]. Учитывая эти данные, разработка ранней диагностики крайне актуальна для снижения рисков инфекционных осложнений области оперативного вмешательства.
Перспективным направлением в данной области является создание «умных имплантов» с биосенсорами, которые могут сообщать о начале инфекционного процесса ещё до появления клинических признаков. Биосенсоры представляют собой импланты, способные дополнять ортопедические изделия для прогнозирования и ранней диагностики инфекционных осложнений, персонализации лечения и снижения рисков осложнений.
Локальное повышение температуры или изменение pH среды могут быть первыми признаками развивающегося воспалительного процесса. Существуют несколько видов биосенсоров, предназначенных для ранней диагностики инфекционных осложнений.
- Термочувствительные импланты или термодатчики. Их принцип работы основан на индуктивно-емкостной резонансной схеме. Он активируется индукционно, что позволяет измерять температуру бесконтактно. Данный сенсор обеспечивает измерение температуры в диапазоне от 30 до 42 градусов Цельсия, обеспечивая высокую воспроизводимость результатов и контроль температуры вокруг имплантов. [3] Несомненно воспаление в месте инфекционного процесса сопровождается повышением температуры, но при вялотекущем процессе и хронической инфекции лёгкой степени тяжести данный показатель может быть неинформативен [4].
- Датчики лактата. Изменение уровня лактата может быть индикатором метаболических изменений, связанных с инфекционным процессом. Существуют работы демонстрирующие высокочувствительные биосенсоры, которые осуществляют непрерывный мониторинг лактата в режиме реального времени, что позволяет быстро идентифицировать воспалительные процессы [1]. Устройство основано на ферменте лактатоксидазе, фиксированном на электроде. Данные биосенсоры определяют концентрацию лактата — маркера гипоксии и бактериальной активности. Норма: 0.5–2.2 ммоль/л; при инфекции — выше 4 ммоль/л. Механизм работы: Окисление лактата генерирует электрохимический сигнал, пропорциональный его уровню.
- Датчики pH. Ион-селективные электроды с мембраной, чувствительной к ионам водорода, которые измеряют кислотность среды (нормальный pH тканей — 7.35–7.45; при инфекции снижается до 6.5–7.0). Изменение pH вызывает сдвиг потенциала на электроде, который фиксируется преобразователем[5].
- Датчики лактата и pH. Данные датчики представляют собой комбинацию которая может непрерывно определять данные показатели в реальном времени , что может служить не только маркёром воспаления, но и позволит улучшить уход за тяжёлыми пациентами , позволяя корригировать эти показатели [5].
- Датчики белковых маркеров воспаления (таких как интерлейкин-6 и фактор некроза опухоли) также могут непрерывно определять концентрацию белков, обладая быстрым откликом, позволяющим регистрировать изменения концентрации маркеров в режиме реального времени[6].
Установка данных биосенсоров, несмотря на небольшой объём (<0,25 см³), должна размещаться в местах, не испытывающих нагрузки, в областях с низким напряжением, чтобы не оказывать влияния на биомеханику самого импланта [7].
Кроме того существуют биосенсоры для определения различных белков и ДНК [8], также широко применяются биосенсоры, основывающие свою работу на иммунологических реакциях, таких как «антиген — антитело»[9].
Датчики на один маркёр низкой обладают специфичностью, что затрудняет дифференциацию инфекционного процесса. В связи с этим перспективным направлением является разработка датчиков, способных одновременно фиксировать несколько специфических биомаркеров, ассоциированных с бактериальной инфекцией (например, маркеры воспаления, продукты метаболизма бактерий). Учитывая значительную социальную и экономическую составляющую имплант-ассоциированных инфекций, создание таких универсальных систем для раннего прогнозирования инфекций представляет особую актуальность.
К настоящему моменту достигнуты большие успехи в создании биосенсоров, обладающих высокой специфичностью и способных работать в условиях жидких сред, в том числе биологических жидкостей [10]. Специфичность определения широкого круга биологических маркеров в таких сенсорах обеспечивается за счет использования узнающих элементов, в качестве которых могут быть использованы ферменты[11], антитела [12], аптамеры [13], [14], [15] или цельные клетки[16]. Основными достоинствами биосенсоров с узнающими элементами помимо высокой специфичности являются очень широкий спектр определяемых маркеров, а также сверхвысокая чувствительность, вплоть до 1 молекулы в мкл. [17]. Основные недостатки биосенсоров связаны с тем, что многие узнающие элементы не обладают высокой стабильностью в условиях обычной окружающей среды, при этом зачастую архитектуры биосенсоров требуют использования флуоресцентных меток [18], [19] для регистрации сенсорного отклика, что препятствует их расположению внутри живого организма и, соответственно, использованию в составе имплантов.
Перспективным решением указанной проблемы могут служит различные электрохимические датчики с электрическим сенсорным откликом [20], например, резистивные, емкостные или на основе различных типов транзисторов, содержащие аптамеры в качестве узнающих элементов. Использование электрических характеристик для регистрации сенсорного отклика позволяет уйти от применения флуоресцентных меток [21], а также существенно упрощает измерение отклика датчика, в т.ч. в проточном режиме [22]. Это обеспечивает возможность расположения электрохимического датчика внутри живого организма, что невозможно для масс-чувствительных биосенсоров и крайне затруднено для оптических.
Помимо этого, электрохимический метод обнаружения аналита имеет преимущества, связанные с большим выбором возможных параметров отклика, таких как напряжение, ток, емкость, общая выходная мощность или электрохимический импеданс, а также с низкими теоретическими пределами обнаружения, обусловленными различиями значений фарадеевского и нефарадеевского тока.
Использование аптамеров в качестве узнающих элементов позволяет выбрать в качестве определяемого аналита практически любой маркер воспаления, типичный для того или иного процесса, в том числе цитокины, С-реактивный белок, ФНО-α [23]. Возможность же создания мультисенсорного чипа, так называемой «лаборатории-на-чипе»[24], способного реагировать одновременно на pH и выбранный специфический аналит, должна позволить определять не просто воспалительный процесс в живом организме, но и выделять среди массы таких возможных процессов только локализованные в месте расположения импланта.
В мировой литературе описаны многочисленные биосенсоры на основе электрохимических датчиков, в частности, полевых транзисторов с различными узнающими элементами в т.ч. аптамерами, для определения широкого спектра биохимических маркеров, таких, например, как альфа-фетопротеин[25], дофамин [26], кортизол [26], прокальцитонин [12], альфа-синуклеин[16] и многие другие. Следует отметить, что работоспособность всех вышеупомянутых биосенсоров продемонстрирована только in vitro, в модельных средах или реальных образцах биологических жидкостей, таких как слюна, кровь, моча, поэтому требуются дальнейшие усилия для разработки биосенсоров такого типа, способных работать внутри живого организма.
Среди описанных разработок, включая все типы сенсоров, значительная часть работает в формате устройств с биосенсорами, имплантированными подкожно с выходом контактной поверхности на кожу [6],[27],[28] или с требованием имплантации прямо под кожей для снятия результатов измерения [29]. Далее будут рассмотрены полностью имплантируемые сенсоры, без ограничений по глубине залегания сенсора исходя из задач травматологии и ортопедии.
Перспективы применения биосенсоров в различных областях травматологии и ортопедии.
Вторым важным направлением в травматологии и ортопедии является мониторинг динамики консолидации и остеоинтеграции, которые могут обуславливать раннюю реабилитацию и активизацию пациентов, используя персонализированные данные. Успех большинства ортопедических операций зависит от заживления мягких тканей и костей, а также остеоинтеграции имплантов. Осложнения, вытекающие из этих процессов, составляют главные проблемы в оперативном лечении.
Отсутствие остеоинтеграции имплантов, например, протезов в кости, приводит к нестабильности импланта и необходимости проведения повторных оперативных вмешательств, а также увеличивает риск инфекционных осложнений. Ещё одним компонентом, касающийся именно травматологии является консолидация отломков при переломах. При нарушении сращения костей основная нагрузка ложится на ортопедические импланты, что ведет к их повреждениям или нестабильности. Это, в свою очередь, приводит к повторным оперативным вмешательствам, которые обычно сопряжены с большими сложностями и менее перспективны в плане достижения успеха по сравнению с первичными операциями.
Несмотря на развитие травматологии и ортопедии, методов оперативного лечения и принципов остеосинтеза, данные проблемы остаются актуальными и по сей день[30]. В связи с этим развитие технологий, позволяющих вести мониторинг заживления костей и остеоинтеграции, позволит персонализировать медицину под организм каждого пациента и значительно снизить риск осложнений.
К данной области относятся сенсоры механических нагрузок и микроподвижности, акселерометры, гироскопы и. другие [31].
Управление остеоинтеграцией и консолидацией.
Оценка консолидации переломов по рентгенограммам на первый взгляд является тривиальным , но тем не меннее исследования демонстрируют , что это достаточно сложная проблема [32]. Более того, исследования показали, что соотнести рентгенологические данные с механической стабильностью проблематично. Клиницисты не смогли определить степень консолидации переломов на наборе рентгенографических изображений и упорядочить рентгенограммы в соответствии со стабильностью [33], [34]. Частота несращений при переломах в среднем встречается приблизительно в 2% случаев, а в некоторых случаях может достигать и 20 % [30],[35]. Определение сращения путём измерения механических нагрузок на имплант с помощью датчиков может является объективным методом оценки консолидации. Современные исследования демонстрируют потенциал данных биосенсоров в управлении остеосинтезом и персонализации лечения [36],[37]. Например в исследовании B. Kienast (и соавт. 2016г), участвовали пациенты с переломами бедра, которым был установлен биосенсор , прикреплённый к пластине, который регистрируют данные о механических нагрузках и микроподвижности в реальном времени [38]. Использование датчиков микроподвижности позволило врачам более точно оценивать процесс остеоинтеграции и сращения костей. Данные, полученные от датчиков, помогли в выявлении возможных осложнений на ранних стадиях, таких как отсутствие консолидации, проявляющееся увеличением микроподвижности. Благодаря возможности мониторинга микроподвижности в режиме реального времени, врачи смогли более эффективно адаптировать лечение для каждого пациента.
Экспериментальные работы подтверждают высокую точность биосенсоров в мониторинге механических параметров. Так, исследование K. C. McGilvray (и соавт. 2015) продемонстрировало, что имплантируемые микромеханические датчики (рисунок 1) обеспечивают детальную информацию о процессе заживления, включая распределение нагрузок и микродеформации костной мозоли. [39] Эти данные критически важны для прогнозирования консолидации и оптимизации сроков реабилитации [39].
Рисунок №1 Макро- и микроцифровые изображения bioMEMS -датчика, стрелками указаны изображения дипольной антенны, размещенной над bioMEMS -датчиком; стрелкой указано изображение bioMEMS -датчика на фиксирующей пластине.
Кроме вышеописанного, существуют работы, в которых используются датчики с автономным питанием для мониторинга процесса сращения. Эти датчики питаются непосредственно от колебаний деформации фиксирующего устройства и, следовательно, работают непрерывно. Выходными данными датчиков являются кривые, которые могут быть использованы для определения процессов заживления костной ткани [40].
Отдельного внимания заслуживает применение биосенсоров в аппаратном остеосинтезе. В работе K. P. Iyengar (и соавт. 2022) обсуждается интеграция датчиков в системы типа аппарата Илизарова и гексаподы [36]. Сенсоры, встроенные в кольцевые фиксаторы, использовались для мониторинга дистракционного остеогенеза, деформаций костных фрагментов, качества костной мозоли и точности угловых коррекций. Такие технологии обеспечивают непрерывный и объективный контроль заживления, что невозможно при традиционных рентгенологических методах.
Создание умных имплантов для определения микроподвижности является перспективным направлением для управления процессами консолидации переломов. Данные микродатчики позволяют персонализировать ортопедический режим и выявлять несращения на ранних стадиях, увеличивая процент успеха от оперативного лечения. К тому же нестабильность и воспалительная микросреда, способствует развитию имплант-ассоциированных инфекций, которые также возможно предотвратить благодаря биосенсорам [41].
Применение и потенциал в эндопротезировании суставов.
На данный момент внедрение умных имплантов в эндопротезировнии уже имеет определённый задел [42]. В 2021 году компания Zimmer Biomet представила инновационный коленный эндопротез Persona IQ, оснащённый многофункциональными биосенсорами и телеметрической системой [43]. Устройство включает удлинённый большеберцовый компонент с интегрированными датчиками: трёхосевым акселерометром, гироскопом и беспроводной системой передачи данных (Рисунок№2.) Эти сенсоры обеспечивают мониторинг биомеханических параметров, таких как количество шагов, скорость ходьбы, длина шага, пройденное расстояние и угловой диапазон движения большеберцовой кости. Акселерометр регистрирует линейные ускорения, а гироскоп — угловые скорости, что позволяет реконструировать трёхмерную кинематику сустава с высокой точностью. Телеметрическая система, работающая на батарее с заявленным сроком службы более 10 лет, передаёт данные на внешние устройства для анализа врачами и пациентами. Ключевым элементом системы являются миниатюризированные биосенсоры, адаптированные для работы в условиях механических нагрузок и биологической среды. Датчики изготовлены из биосовместимых материалов, устойчивых к коррозии и деформации, что критично для долговременной имплантации. Их интеграция в большеберцовый компонент размером 58 мм обеспечивает стабильность измерений, но создаёт инженерные сложности, связанные с увеличением длины большеберцового компонента. Для минимизации энергопотребления используется прерывистый режим работы: в первый год данные собираются непрерывно (со 2-го по 365-й день), затем — 36 дней в квартал на втором году и 36 дней ежегодно в последующие годы. За десятилетний период активное использование батареи составляет около 2 лет и 2 месяцев, что снижает риск её преждевременного истощения. [43]
Рисунок №2 Коленный эндопротез Persona IQ [44]
Результаты использования данного протеза помогают врачам понимать, как протез функционирует в реальных условиях и как он взаимодействует с телом пациента. Использование датчиков позволяет собирать объективные данные о движении и нагрузках на сустав, что может быть сопоставлено с субъективными оценками пациентов. Исследование D. Yocum и др. от 2023г [42] показывает, что пациенты могут сообщать о высоком уровне удовлетворенности, в то время как объективные показатели, такие как диапазон движений и функциональные тесты, могут указывать на недостаточное восстановление. Это подчеркивает необходимость использования более точных методов функциональной оценки [45].
Данные, полученные от датчиков, могут использоваться для индивидуальной настройки протезов, что может улучшить функциональные результаты и удовлетворенность пациентов. Например, если датчики показывают избыточное давление на определенные участки, это может сигнализировать о необходимости изменения конструкции или настройки протеза. Интеграция датчиков в протезы может не только улучшить понимание текущего состояния пациента, но и способствовать разработке более эффективных программ реабилитации. Врачи смогут лучше отслеживать прогресс пациента и вносить коррективы в программу восстановления на основе объективных данных.
Кроме того, существуют исследования, направленные на раннее прогнозирование нестабильности эндопротеза с использованием специальных датчиков [46]. В статье H. Mohammadbagherpoor (и соавт. 2020г.) представлена экспериментальная модель для выявления ранней нестабильности [47] . Система включает датчик, интегрированный в конструкцию протеза, который регистрирует смещение имплантата относительно кости за счёт измерения изменений магнитного поля. Данные передаются беспроводным способом через индуктивную связь, что исключает необходимость встроенных батарей и повышает безопасность для пациента. Алгоритмы обработки преобразуют колебания индуктивности в количественные параметры: линейное смещение (с точностью до 10 мкм) и угловую деформацию (с точностью 0.5°), что критически важно для выявления ранних признаков нестабильности (Рисунок №3) [47]. Ключевое преимущество системы — способность обнаруживать аномальные микродвижения ещё до появления клинических симптомов или рентгенологических изменений. Например, частичное разрушение костного цемента или формирование фиброзной ткани вокруг имплантата вызывает характерные отклонения в кинематике, которые система фиксирует и сопоставляет с заранее определёнными пороговыми значениями. Это позволяет врачам прогнозировать риски расшатывания протеза на доклинической стадии и корректировать реабилитацию, например, оптимизировать нагрузку для увеличения сроков службы эндопротеза.
Рисунок №3 Модель позиционирования биодатчиков приближения для прогнозирования нестабильности импланта.
Также существуют разработки эндопротезов, оснащённых термистрами для выявления повышения температуры при движении. Это может указывать на увеличение трения. Как известно, после эндопротезирования образуется псевдосиновиальная мембрана, которая вырабатывает гиалуроновую кислоту, схожую с естественной суставной жидкостью. Свойства синовиальной жидкости значительно меняются в зависимости от температуры, и она может потерять свои смазывающие свойства при высоких температурах [48].
При нагрузках температура в эндопротезированном суставе повышается, что может повлиять на качество псевдосиновиальной жидкости и привести к асептическому некрозу при длительном воздействии высокой температуры. Для оценки степени повышения температуры в зависимости от пар трения и видов эндопротеза были разработаны методы диагностики повышения температуры при движении и оценки трения путём внедрения термистра в шейку имплантируемого эндопротеза. (Рисунок№4) [49]
Рисунок №4 Поперечное сечение модели модифицированного эндопротеза тазобедренного сустава. Температурная телеметрия с термистором, электронная схема и катушка питания/данных размещены внутри шейки имплантата.[49]
Долговечность биодатчиков может быть обусловлена преобразованием механической энергии, возникающей при движении колена, в электрическую. Это позволяет питать встроенные сенсоры и другие электронные компоненты импланта, что делает его более автономным и функциональным. В статье A. Ibrahim (и соавт. 2019г) рассматриваются как технические аспекты реализации таких систем, так и потенциальные преимущества для пациентов, такие как улучшение мониторинга состояния здоровья и возможность сбора данных о физической активности (рисунок №5) [50].
Рисунок 5. Схема протеза коленного сустава с трибоэлектрическим
генератором. И механизм работы данного генератора
Умные импланты в хирургии позвоночника.
Первые попытки использования тензодатчиков в хирургии позвоночника относятся к 1966 году, когда стержни Харингтона, применявшиеся для коррекции сколиоза, были оснащены 10 тензодатчиками и имплантированы трём пациентам. Эти ранние «умные» имплантаты имели свинцовые провода, выводимые чрескожно для подключения к внешним регистраторам данных, что позволило впервые оценивать механические нагрузки на конструкцию in vivo. Несмотря на ограниченную точность и высокий риск инфекционных осложнений, эксперимент заложил основы для дальнейших исследований. Значительный вклад в развитие технологии внесли работы A. Rohlmann в 1990-х годах, предложившего концепцию интегрированных тензометрических систем для непрерывного мониторинга спинальных имплантатов [51].
Современные тензодатчики, такие как конструкция Szivek (и соавт. 2022г.) представляют собой миниатюрные устройства, фиксируемые непосредственно на металлоконструкциях [52]. В их дизайне предусмотрено крепление к стержням и дугам позвонков, что обеспечивает обратную связь о прогрессировании спондилодеза. Например, тензодатчики, покрытые кальций-фосфатной керамикой, не только регистрируют нагрузку, но и усиливают остеоинтеграцию, тогда как устройства без покрытия демонстрируют более высокий риск миграции. Снижение механической деформации имплантата на 15-20% в течение 3 месяцев служит объективным маркером успешного костного сращения, что позволяет корректировать реабилитацию или планировать ревизионные вмешательства (рисунок№6) [52].
Рисунок №6. Упрощенная схема конструкции Szivek et al., позволяющей прикреплять тензодатчики непосредственно к стержням и к дуге позвонка для обеспечения обратной связи in vivo относительно прогрессирования сращения. Слева увеличенная модель тензодатчика, соединенного с пластиной, видна техника покрытия тензодатчика кальций-фосфатной керамикой. Одноэлементный тензометрический датчик без покрытия прикреплен к стержню с отсутствием такого покрытия [52].
Послеоперационный мониторинг с помощью биосенсоров открывает возможности для прогнозирования осложнений, таких как нестабильность транспедикулярных винтов и влиять на процессы спондилодеза. Это может быть применимо на практике для профилактики нестабильности с модификацией ортопедического режима, а также для предоставления информации о необходимости выполнения повторных или вентральных оперативных вмешательств. Кроме того, технология позволяет персонализировать реабилитацию, оптимизируя сроки активизации пациентов на основе объективных биомеханических данных.
Перспективным направлением является интеграция рамановской микроспектроскопии в спинальные имплантаты и инструменты. Эта технология, основанная на анализе молекулярных колебаний, позволяет идентифицировать ткани в реальном времени с точностью свыше 95%, минимизируя риск ятрогенного повреждения нервных структур. Кроме того, её можно адаптировать для встраивания в спинальные имплантаты и инструменты, обеспечивая непрерывный контроль за состоянием окружающих тканей [53].
Таким образом, интеграция и применение биосенсоров в хирургии позвоночника достаточно перспективна для персонализации и улучшения результатов оперативных вмешательств.
Применение в области мягких тканей.
Существуют исследования, посвященные разработке биоразлагаемых датчиков, которые позволяют оценивать растяжение и давление в мягких тканях, в частности, в сухожилиях (рисунок №7) [54] . Эти датчики могут быть имплантированы при оперативном лечении и обеспечивают возможность мониторинга растяжимости тканей в реальном времени. Это, в свою очередь, свидетельствует о процессе формирования рубца и заживлении тканей, что позволяет осуществлять раннюю реабилитацию. Стандартные протоколы реабилитации обычно предполагают длительную иммобилизацию для защиты оперированного сегмента или зоны. Однако, такой подход увеличивает риск возникновения спаек и может привести к более медленным и дорогостоящим процессам реабилитации. Датчик, предложенный в C. M. Boutry (и соавт. 2018г.) , позволяет персонализировать протоколы реабилитации на основе данных о растяжимости, что отражает динамику заживления [54].
Рисунок №7 Полностью биоразлагаемый и растягивающийся датчик деформации и давления.
а) Датчик можно прикрепить к сухожилию для оценки заживления в режиме реального времени, что позволяет персонализировать протокол реабилитации после восстановления сухожилия для каждого пациента. [55] б) Определение деформации: при воздействии деформации два тонкопленочных гребенчатых электрода движутся относительно друг друга, что вызывает изменение их емкости. Диапазон 0–15% для измерения деформации выбран на основании того, что in vivo деформация, испытываемая на сухожилиях, составляет менее 10% [56]. Чувствительность к давлению: при приложении давления изменение расстояния между верхним и нижним электродами приводит к изменению емкости. Диэлектрический слой, выполненный из тонкой, высокосжимаемой и регулярно микроструктурированной резины, обеспечивает датчику высокую чувствительность к давлению и быстрое время отклика.
в) Материалы и общая сборка полностью биоразлагаемого датчика деформации и давления: В качестве диэлектрического слоя для конденсатора, входящего в состав датчика давления, используется биоразлагаемый эластомер PGS (поли(глицеролсебацинат)). Этот материал также применен в конструкции датчика деформации как растягивающийся и нелипкий слой, позволяющий электродам скользить друг относительно друга. Для датчика деформации и его упаковки используется биоразлагаемый эластомер POMaC (поли(октаметиленмалеат(ангидрид)цитрат)). POMaC представляет собой мягкий и растяжимый биоматериал, синтезированный из лимонной кислоты, малеинового ангидрида и 1,8-октандиола, который способен имитировать механические свойства различных мягких биологических тканей. В качестве подложки для магниевых электродов применяется PLLA. г) Фотография собранного датчика.
Самовосстанавливающиеся датчики
В настоящее время одним из способов устойчивого энергоснабжения сети беспроводных систем и компенсирования необходимости замены и поддержания батарей в датчиках медицинских имплантатов, например, в условиях влажности можно достигнуть с использованием наногибридных систем, которые представляют собой слоистые нанокомпозиты с энергоаккумулирующими компонентами [57]. Одним из перспективных способов решения проблемы эффективной и долговечной гибридной ячейки, которая может выдерживать циклическое механическое давление и коррозионное воздействие окружающей среды, является использование самовосстанавливающихся материалов, которые могут воспроизводить свою первоначальную структуру и функции после повреждения [58]. Самовосстанавливающиеся («самозалечивающиеся», «самозаживляющиеся», «self-healing» англ.) материалы – это искусственно созданные вещества или системы, способные частично или полностью восстанавливать исходные характеристики после причиненных им повреждений.
Недавние разработки самовосстанавливающихся материалов в области органической электроники успешно продемонстрированы в многочисленных перспективных приложениях, таких как умные носимые и гибкие устройства [59]. Ключевым требованием при разработке самовосстанавливающихся проводников является сохранение высокой проводимости после повреждения и заживления. Простая стратегия изготовления самовосстанавливающихся проводников заключается во введении динамических обратимых связей в проводящие полимеры. В литий-ионных батареях основной задачей является увеличение емкости за счет использования самовосстанавливающегося полимера, который скрепляет анодный материал и позволяет изготавливать литий-ионный аккумулятор емкостью около 3000 мА·ч·г 1 за 20 циклов . Сообщается о получении прочного полидофамин-оксид графена-полиакриламидного (PDA-pGO-PAM) проводящего гидрогеля, действующего аналогично мидиям, со свойствами самовосстановления и самоадгезии [60].
Использование самовосстанавливающихся датчиков увеличивает срок службы таких устройств (Рисунок 8).
Рисунок №8. Самовосстанавливающаяся оболочка электронного сенсора, изготовленная из самовосстанавливающегося проводника на основе супрамолекулярного полимера и частиц µNi. (c) Электрический отклик датчика изгиба в свободном и самоклеющемся режимах на ПЭТ-подложках. (d) График, показывающий реакцию тактильного датчика при увеличении значений пикового давления. (e) Фотография и принципиальная схема, показывающая самовосстанавливающийся датчик сгибания и тактильный датчик, прикрепленный к деревянному манекену. Датчик сгибания закрепляли на внутренней стороне локтя, а тактильный датчик закрепляли на ладони манекена. Светодиоды, установленные в центре тела и в области глаз, преобразуют механическую деформацию в видимые выходные сигналы.
(е) Демонстрация схемы датчика сгибания: светодиодные «глаза» загораются, когда локоть согнут. (g) Демонстрация схемы тактильного датчика: интенсивность светодиода (в центре тела) увеличивалась с увеличением тактильного давления.
Одним из перспективных направлений является разработка устройств мягкой электроники на основе металлополимеров с высокими механическими свойствами, электропроводностью и биосовместимостью, благодаря динамическим связям метал-лиганд [61]. В частности, такие устройства должны выдерживать деформации и иметь возможность самовосстановления в случае механического повреждения. Разработан энергоаккумулирующий трибоэлектрический наногенератор (TENG), который может служить не только источником питания, но и электронной кожей с автономным питанием (Рисунок 9)[62]
Рисунок №9. (а) Схематический вид трибоэлектрического наногенератора EHTS-TENG. (b) Реакции с образованием HTS-PDMS. Здесь HTS-PDMS представляет собой излечиваемый, прозрачный и растяжимый PDMS, HTS-c-гидрогель представляет собой излечивающийся, прозрачный и растягивающийся проводящий гидрогель; (с) Фотографии, демонстрирующие прозрачность устройств HTS-PDMS, HTS-c-гидрогеля и EHTS- TENG с парафиновым воском в качестве разделителя и без него.
Он состоит из металлокоординированного полимера в качестве трибоэлектрически заряженного слоя и ионного геля с водородными связями в качестве электрода. Даже после 500 циклов резания и заживления или при предельной 900-процентной нагрузке TENG сохраняет свою функциональность, т.е. внутренние и автономные свойства самовосстановления в условиях окружающей среды. Кроме того, он обладает высокими эксплуатационными характеристиками: быстрое время заживления (30 мин, 100% эффективность при 900% деформации), высокая прозрачность (88,6%) и сверхрастяжимость (>900%).
Использование самозаживляющихся полимеров является перспективным способом решения проблем с изнашиванием полимерных изделий под воздействием механических нагрузок или окружающей среды[63]. Кроме того, такие супрамолекулярные структуры по своим свойствам часто являются стимул-чувствительными - реагирующими на изменение температуры, pH среды или влажности, - что открывает новые перспективы для создания «умных» материалов для медицины и электроники, сенсоров и актуаторов, а также материалов с памятью формы.
Перспективы применения биолюминесцентных биосенсоров в травматологии и ортопедии
Биолюминесцентные биосенсоры: новая платформа для мониторинга
В контексте разработки «умных» имплантов особый интерес представляют биолюминесцентные биосенсоры. Эти системы основаны на ферментативных реакциях, например, с использованием бактериальной люциферазы, и позволяют детектировать изменения в метаболической активности окружающих тканей в режиме реального времени [64]
Ключевые преимущества:
- Высокая чувствительность– способность регистрировать минимальные изменения концентрации метаболитов (например, лактата, NADH) или редокс-потенциала, что актуально для ранней диагностики инфекций или гипоксии[65].
- Экспресс-анализ – время реакции составляет 5–30 минут, что критично для интраоперационного или послеоперационного мониторинга [66].
- Стабильность – иммобилизация ферментов в гелевых матрицах (например, крахмальных или желатиновых) увеличивает срок хранения реагентов до 2 лет без потери активности, что упрощает их использование в клинической практике [67].
- Универсальность – возможность адаптации под различные биомаркеры (pH, лактат, редокс-статус) за счёт комбинации ферментов (например, NADH-оксидоредуктазы и люциферазы) [68].
Применение в травматологии и ортопедии
- Раннее выявление инфекций
o Биолюминесцентные сенсоры могут детектировать изменения pH или уровня лактата, связанные с бактериальной активностью, аналогично описанным в обзоре датчикам [5]. Например, система на основе люциферазы [69] и NADH-оксидоредуктазы способна регистрировать окислительно-восстановительные изменения, характерные для воспаления.
o В отличие от термодатчиков[3], такие системы сохраняют чувствительность даже при вялотекущих инфекциях, где температура незначительно отклоняется от нормы [4].
- Мониторинг остеоинтеграции и консолидации
o Ферментативные биотесты могут быть интегрированы в импланты для оценки метаболической активности остеобластов. Снижение уровня NADH (маркера клеточного дыхания) может указывать на нарушение регенерации кости, что коррелирует с данными о микроподвижности [38].
o Пример: иммобилизованные в гель мультиферментные системы (например, «ЭНЗИМОЛЮМ») позволяют проводить многопараметрический анализ, включая редокс-статус и кислотность среды [70].
- Персонализированная реабилитация
o Портативные биолюминесцентные люминометры (например, лабораторный комплекс «Энзимолюм») могут использоваться для анализа образцов биожидкостей (синовиальная жидкость, кровь) с целью оценки динамики заживления мягких тканей или сухожилий [54].
Технические аспекты
- Иммобилизация в гели – повышает устойчивость ферментов к механическим нагрузкам, что актуально для имплантов, испытывающих постоянное давление [7]
- Микрофлюидные чипы – миниатюризация технологии позволяет встраивать сенсоры в конструкции эндопротезов (например, в шейку бедренного компонента[49]).
- Автономность – комбинация с трибоэлектрическими генераторами может обеспечить энергонезависимую работу [50].
Примеры клинического внедрения
- Биосенсоры для мониторинга токсичности – уже применяются для экологического контроля[71], но могут быть адаптированы для детекции бактериальных токсинов в перипротезной области.
- Ферментативные биотесты – используются в диагностике стрессовых состояний по слюне [71], что открывает возможности для неинвазивного мониторинга послеоперационного стресса у ортопедических пациентов.
Биолюминесцентные биосенсоры, разработанные Кратасюк В.А. и ее коллегами из Института биофизики ФИЦ КНЦ СО РАН и ФГАОУ ВО «Сибирский федеральный университет» (г. Красноярск), предлагают инновационный подход к созданию «умных» имплантов. Их ключевые преимущества – высокая чувствительность, быстрота реакции и возможность многопараметрического анализа – делают их перспективными для решения задач ранней диагностики инфекций, мониторинга остеоинтеграции и персонализации реабилитации. Дальнейшие исследования должны быть направлены на интеграцию этих технологий с существующими имплантационными системами и минимизацию затрат.
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
На данный момент внедрение биосенсоров и умных имплантов затруднительно из-за их высокой стоимости и отсутствия широкого практического применения. Это касается многих технологий, которые проходят аналогичные этапы, как, например, мобильная связь и компьютеры. Однако с развитием нанотехнологий, микрочипов, искусственного интеллекта и возможностью практического применения этих технологий, они однозначно станут перспективным направлением в ближайшем будущем. Тот, кто освоит эти технологии на этапе их становления, может стать лидером в данной области. Это, в свою очередь, даст экономические преимущества не только отечественному здравоохранению, но и позволит конкурировать в сфере имплантов на мировой арене.
Биосенсоры для предотвращения инфекционных осложнений позволят выявлять их на ранних этапах, что поможет предотвратить развитие биоплёнок на поверхности имплантов. Это может существенно снизить экономические затраты на борьбу с осложнениями в виде имплант-ассоциированных инфекции. Однако самое главное — увеличчение положительных исходов оперативного лечения, снижение количества инфекционных осложнений и улучшение качества жизни пациентов.
Кроме того, данные технологии могут значительно снизить количество осложнений, связанных с нестабильностью имплантов и остеоинтеграцией. Это может кардинально изменить парадигму осложнений и их количество. Информация с микродатчиков поможет персонализировать ортопедический режим в зависимости от темпов сращения, которые могут не соответствовать рентгенологическим данным и появляться позже, ограничивая полноценную активность пациента.
Также данные о динамике сращения позволят врачам раньше проводить повторные операции для достижения успеха. Например, отсутствие динамики снижения микроподвижности со временем может свидетельствовать об отсутствии формирования костной мозоли [38]. Постепенное уменьшение микроподвижности, которое выявляется только на мониторах биодатчиков, а не на результатах рентгенографии, позволит избежать ненужных хирургических вмешательств. К тому же процессы остеоинтеграции существенно различаются у разных людей, но рекомендации по соблюдению ортопедического режима приблизительно одинаковы. Это может существенно ограничивать активность пациента и его качество жизни. Импланты, позволяющие сообщать о состоянии костной мозоли при переломах, будут способствовать ранней активации и служить дополнительным фактором для соблюдения ортопедического режима.
Кроме того, датчики давления и движения позволяют отслеживать реабилитационные процессы после оперативного лечения и объективизировать эти процессы с помощью данных биодатчиков. С использованием этих данных можно персонализировать реабилитацию пациентов и регулировать состояние имплантов, оптимизируя ортопедический режим, а также осуществлять своевременную замену расходных компонентов, таких как вкладыши и другие элементы.
Данные датчиков давления могут также указывать на недостатки ортопедических изделий и давать направление для их модернизации с целью создания идеальных имплантов, способных равномерно распределять нагрузки. При аппаратном лечении, которое часто бывает достаточно сложным, необходимо правильно осуществлять процессы удлинения, учитывая различные потенциалы каждого организма для формирования регенерата. Это также может быть автоматизировано в зависимости от показаний биосенсоров.
Выводы
«Умные» импланты в травматологии и ортопедии трансформируют подходы к лечению, объединяя биосовместимость, цифровизацию и персонализацию. В конечном итоге создание "умных" имплантов и биосенсоров, внедряемых в костные структуры, может привести к формированию "умного" организма, где каждый человек сможет оценивать функции своего организма и различных систем благодаря данным с этих датчиков. Использование искусственного интеллекта поможет в предотвращении различных заболеваний, поскольку профилактика значительно экономически выгоднее, чем борьба с последствиями. Несомненно, данные технологии сталкиваются и будут сталкиваться с проблемами, такими как биосовместимость, биоразлагаемость, длительность функционирования, а также с множеством этических вопросов, связанных с защитой данных. Однако учитывая темпы развития технологии, это будет реализовано в ближайшем будущем.
About the authors
Olga Anatolievna Dontsova
Email: olga.a.dontsova@gmail.com
SPIN-code: 5557-0572
Московский государственный университет имени М.В. Ломоносова, химический факультет, Научно-исследовательский институт физико-химической биологии имени А.Н. Белозерского, Москва, Россия. Институт биоорганической химии имени академиков М.М. Шемякина и Ю.А. Овчинникова РАН, Москва, Россия. Сколковский институт науки и технологий, центр молекулярной и клеточной биологии, Москва, Россия;
Russian FederationAnton G. Nazarenko
Priorov National Medical Research Center of Traumatology and Orthopedics
Email: NazarenkoAG@cito.priorov.ru
ORCID iD: 0000-0003-1314-2887
SPIN-code: 1402-5186
MD, Dr. Sci. (Medicine), рrofessor
Russian Federation, MoscowAlexander I. Krupatkin
N.N. Priorov National Medical Research Center of Traumatology and Orthopedics
Email: krup.61@mail.ru
ORCID iD: 0000-0001-5582-5200
SPIN-code: 3671-5540
MD, Dr. Sci. (Medicine), professor
Russian Federation, 10 Priorova str., 127299 MoscowAlexander A. Kuleshov
N.N. Priorov National Medical Research Center of Traumatology and Orthopedics
Author for correspondence.
Email: cito-spine@mail.ru
ORCID iD: 0000-0002-9526-8274
SPIN-code: 7052-0220
MD, Dr. Sci. (Medicine)
Russian Federation, 10 Priorova str., 127299 MoscowElena B. Kleimenova
Priorov National Medical Research Center for Traumatology and Orthopedics
Email: KleymenovaEB@cito-priorov.ru
ORCID iD: 0000-0002-8745-6195
SPIN-code: 2037-7164
MD, Dr. Sci. (Medicine), рrofessor
Russian Federation, MoscowMarchel S. Vetrile
N.N. Priorov National Medical Research Center of Traumatology and Orthopedics
Email: vetrilams@mail.ru
ORCID iD: 0000-0001-6689-5220
SPIN-code: 9690-5117
https://www.cito-priorov.ru/svedeniya-o-meditsinskoy-organizatsii/managment/Vetrile-Marchel-Stepanovich1/?sphrase_id=7123
MD, Cand. Sci. (Medicine)
Russian Federation, 10 Priorov str., 127299 MoscowGazinur N. Tairov
Priorov National Medical Research Center of Traumatology and Orthopedics
Email: gazinur.vezunchik@mail.ru
ORCID iD: 0009-0002-3469-3944
SPIN-code: 8868-2577
MD
Russian Federation, 10 Priorova str., 127229 MoscowElena Gennadyevna Zavyalova
Институт синтетических полимерных материалов имени Н.С.Ениколопова Российской академии наук
Email: zlenka2006@gmail.com
Russian Federation, Россия, 117393 Москва, ул. Профсоюзная, 70
Elena Valerievna Agina
Институт синтетических полимерных материалов имени Н.С.Ениколопова Российской академии наук
Email: werdas@mail.ru
Russian Federation, Россия, 117393 Москва, ул. Профсоюзная, 70
Kamilya Asylbekovna Kydralieva
МАИ федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования «Московский авиационный институт (национальный исследовательский университет)
Email: k_kamila@mail.ru
SPIN-code: 9507-5050
Russian Federation
Nikolay Vladimirovich Syrchenko
Email: syrchenkonv@mai.ru
Taimuraz Taimurazovich Khudalov
Email: khudalov@yandex.ru
References
- B. Gil et al., “Wireless implantable bioelectronics with a direct electron transfer lactate enzyme for detection of surgical site infection in orthopaedics,” Biosens. Bioelectron., vol. 263, 2024, doi: 10.1016/j.bios.2024.116571.
- Z. C. Lum, K. M. Natsuhara, T. J. Shelton, M. Giordani, G. C. Pereira, and J. P. Meehan, “Mortality During Total Knee Periprosthetic Joint Infection,” J. Arthroplasty, vol. 33, no. 12, pp. 3783–3788, 2018, doi: 10.1016/j.arth.2018.08.021.
- S. S. Karipott, P. M. Veetil, B. D. Nelson, R. E. Guldberg, and K. G. Ong, “An Embedded Wireless Temperature Sensor for Orthopedic Implants,” IEEE Sens. J., vol. 18, no. 3, pp. 1265–1272, 2018, doi: 10.1109/JSEN.2017.2780226.
- N. Shohat et al., “Fever and erythema are specific findings in detecting infection following total knee arthroplasty,” J. Bone Jt. Infect., vol. 4, no. 2, pp. 92–98, 2019, doi: 10.7150/jbji.30088.
- B. Gil, B. Lo, G. Z. Yang, and S. Anastasova, “Smart implanted access port catheter for therapy intervention with pH and lactate biosensors,” Mater. Today Bio, vol. 15, no. February, p. 100298, 2022, doi: 10.1016/j.mtbio.2022.100298.
- H. Zargartalebi et al., “Active-reset protein sensors enable continuous in vivo monitoring of inflammation,” Science (80-. )., vol. 386, no. 6726, pp. 1146–1153, 2024.
- N. Tan and R. J. van Arkel, “Topology optimisation for compliant hip implant design and reduced strain shielding,” Materials (Basel)., vol. 14, no. 23, 2021, doi: 10.3390/ma14237184.
- U. I. Khizriev and A. D. Besedin, “Biosensors and Their Application in Medical Diagnostics,” pp. 57-65, 2024.
- K. Nielsen et al., “Development of a lateral flow assay for rapid detection of bovine antibody to Anaplasma marginale,” J. Immunoass. Immunochem., vol. 29, no. 1, pp. 10–18, 2008, doi: 10.1080/15321810701734693.
- B. S. Kuleshov, E. G. Zavyalova, E. Y. Poimanova, A. A. Abramov, S. A. Ponomarenko, and E. V. Agina, “1. V. Agina, “1. Multisensors based on organic field-effect transistors with electrolytic gate with aptamers as recognizing elements: current state of research,” Russ. Chem. Rev. vol. 93, p. 4, 2024.
- U. Gupta, V. Gupta, R. K. Arun, and N. Chanda, “Recent advances in enzymatic biosensors for point‐of‐care detection of biomolecules,” Biotechnol. Bioeng., vol. 119, no. 12, pp. 3393–3407, 2022.
- P. Seshadri et al., “Low-picomolar, label-free procalcitonin analytical detection with an electrolyte-gated organic field-effect transistor based electronic immunosensor,” Biosens. Bioelectron., vol. 104, pp. 113–119, 2018.
- T. Adachi and Y. Nakamura, “Aptamers: A review of their chemical properties and modifications for therapeutic application,” Molecules, vol. 24, no. 23, p. 4229, 2019.
- M. Araujo-Rocha, B. Piro, V. Noël, and F. Barbault, “Computational studies of a DNA-based aptasensor: toward theory-driven transduction improvement,” J. Phys. Chem. B, vol. 125, no. 33, pp. 9499–9506, 2021.
- M. Berto et al., “Label free detection of plant viruses with organic transistor biosensors,” Sensors Actuators B Chem., vol. 281, pp. 150–156, 2019.
- S. Ricci et al., “Label-free immunodetection of α-synuclein by using a microfluidics coplanar electrolyte-gated organic field-effect transistor,” Biosens. Bioelectron., vol. 167, p. 112433, 2020.
- E. Macchia et al., “Single-molecule detection with a millimetre-sized transistor,” Nat. Commun., vol. 9, no. 1, p. 3223, 2018.
- F. Ma, Y. Li, B. Tang, and C. Zhang, “Fluorescent biosensors based on single-molecule counting,” Acc. Chem. Res., vol. 49, no. 9, pp. 1722–1730, 2016.
- K. Zhang, G. Liu, and E. M. Goldys, “Robust immunosensing system based on biotin-streptavidin coupling for spatially localized femtogram mL− 1 level detection of interleukin-6,” Biosens. Bioelectron., vol. 102, pp. 80–86, 2018.
- I.-H. Cho, D. H. Kim, and S. Park, “Electrochemical biosensors: Perspective on functional nanomaterials for on-site analysis,” Biomater. Res., vol. 24, no. 1, p. 6, 2020.
- E. Y. Poimanova et al., “UNIVERSAL APPROACH TO FABRICATION OF REUSABLE EGOFET-BASED APTASENSORS WITH TRACK-ETCHED MEMBRANES FOR BIORECOGNITION LAYER,” J. Mater. Chem. B, 2025.
- E. Y. Poimanova et al., “Quantitative detection of the influenza a virus by an EGOFET-based portable device,” Chemosensors, vol. 11, no. 8, p. 464, 2023.
- B. Sequeira-Antunes and H. A. Ferreira, “Nucleic acid aptamer-based biosensors: a review,” Biomedicines, vol. 11, no. 12, p. 3201, 2023.
- A. W. Chow, “Lab-on-Chip: Opportunities for chemical engineering,” Am. Inst. Chem. Eng. AIChE J., vol. 48, no. 8, p. 1590, 2002.
- C. Sun, G. Feng, Y. Song, S. Cheng, S. Lei, and W. Hu, “Single molecule level and label-free determination of multibiomarkers with an organic field-effect transistor platform in early cancer diagnosis,” Anal. Chem., vol. 94, no. 17, pp. 6615–6620, 2022.
- S. Casalini, F. Leonardi, T. Cramer, and F. Biscarini, “Organic field-effect transistor for label-free dopamine sensing,” Org. Electron., vol. 14, no. 1, pp. 156–163, 2013.
- J. Sawayama, T. Okitsu, A. Nakamata, Y. Kawahara, and S. Takeuchi, “Hydrogel glucose sensor with in vivo stable fluorescence intensity relying on antioxidant enzymes for continuous glucose monitoring,” Iscience, vol. 23, no. 6, 2020.
- C. Zhao, T. Man, Y. Cao, P. S. Weiss, H. G. Monbouquette, and A. M. Andrews, “Flexible and implantable polyimide aptamer-field-effect transistor biosensors,” ACS sensors, vol. 7, no. 12, pp. 3644–3653, 2022.
- R. Edward and R. Priefer, “A comparison of continuous glucose monitors (CGMs) in diabetes management: A systematic literature review,” Prim. Care Diabetes, vol. 17, no. 6, pp. 529–534, 2023.
- J. A. Nicholson, N. Makaram, A. H. R. W. Simpson, and J. F. Keating, “Fracture nonunion in long bones: A literature review of risk factors and surgical management,” Injury, vol. 52, pp. S3–S11, 2021, doi: 10.1016/j.injury.2020.11.029.
- E. H. Ledet, B. Liddle, K. Kradinova, and S. Harper, “Smart implants in orthopedic surgery, improving patient outcomes: a review,” Innov. Entrep. Heal., vol. Volume 5, pp. 41–51, 2018, doi: 10.2147/ieh.s133518.
- S. Morshed, L. Corrales, H. Genant, and T. Miclau, “Outcome assessment in clinical trials of fracture-healing,” J. Bone Jt. Surg., vol. 90, no. SUPPL. 1, pp. 62–67, 2008, doi: 10.2106/JBJS.G.01556.
- B. J. Davis, P. J. Roberts, C. I. Moorcroft, M. F. Brown, P. B. M. Thomas, and R. H. Wade, “Reliability of radiographs in defining union of internally fixed fractures,” Injury, vol. 35, no. 6, pp. 557–561, 2004, doi: 10.1016/S0020-1383(03)00262-6.
- D. McClelland, P. B. M. Thomas, G. Bancroft, and C. I. Moorcroft, “Fracture healing assessment comparing stiffness measurements using radiographs,” Clin. Orthop. Relat. Res., vol. 457, no. 457, pp. 214–219, 2007, doi: 10.1097/BLO.0b013e31802f80a8.
- L. A. Mills, S. A. Aitken, and A. H. R. W. Simpson, “The risk of non-union per fracture: current myths and revised figures from a population of over 4 million adults,” Acta Orthop., vol. 88, no. 4, pp. 434–439, 2017, doi: 10.1080/17453674.2017.1321351.
- K. P. Iyengar, A. D. Kariya, R. Botchu, V. K. Jain, and R. Vaishya, “Significant capabilities of SMART sensor technology and their applications for Industry 4.0 in trauma and orthopaedics,” Sensors Int., vol. 3, no. January, p. 100163, 2022, doi: 10.1016/j.sintl.2022.100163.
- D. Bizzoca et al., “Assessment of fracture healing in orthopaedic trauma,” Injury, vol. 54, pp. S46–S52, 2023, doi: 10.1016/j.injury.2020.11.014.
- B. Kienast et al., “An electronically instrumented internal fixator for the assessment of bone healing,” Bone Jt. Res., vol. 5, no. 5, pp. 191–197, 2016, doi: 10.1302/2046-3758.55.2000611.
- K. C. McGilvray et al., “Implantable microelectromechanical sensors for diagnostic monitoring and post-surgical prediction of bone fracture healing,” J. Orthop. Res., vol. 33, no. 10, pp. 1439–1446, 2015, doi: 10.1002/jor.22918.
- W. Borchani, K. Aono, N. Lajnef, and S. Chakrabartty, “Monitoring of Postoperative Bone Healing Using Smart Trauma-Fixation Device with Integrated Self-Powered Piezo-Floating-Gate Sensors,” IEEE Trans. Biomed. Eng., vol. 63, no. 7, pp. 1463–1472, 2016, doi: 10.1109/TBME.2015.2496237.
- C. R. Arciola, D. Campoccia, and L. Montanaro, “Implant infections: Adhesion, biofilm formation and immune evasion,” Nat. Rev. Microbiol., vol. 16, no. 7, pp. 397–409, 2018, doi: 10.1038/s41579-018-0019-y.
- D. Yocum, E. Housholder, and J. Yergler, “Manipulation under Anesthesia Following TKA with Persona IQ: A Case Series,” J. Orthop. Case Reports, vol. 13, no. 8, pp. 127–131, 2023, doi: 10.13107/jocr.2023.v13.i08.3844.
- E. Kelmers et al., “‘Smart Knee Implants: An Overview of Current Technologies and Future Possibilities,’” Indian J. Orthop., vol. 57, no. 5, pp. 635–642, 2023, doi: 10.1007/s43465-022-00810-5.
- Volkswagen AG, “Moving you. Moving forward.,” 2020, [Online]. Available: https://www.volkswagenag.com/en/sustainability/environment.html
- D. Yocum, B. Elashoff, P. Verta, G. Armock, and J. Yergler, “Patient reported outcomes do not correlate to functional knee recovery and range of motion in total knee arthroplasty,” J. Orthop., vol. 43, no. July, pp. 36–40, 2023, doi: 10.1016/j.jor.2023.07.009.
- N. Schumacher, F. Geiger, S. Spors, R. Bader, C. Haubelt, and D. Kluess, “Detection of Total Hip Replacement Loosening Based on Structure-Borne Sound: Influence of the Position of the Sensor on the Hip Stem,” Sensors, vol. 24, no. 14, 2024, doi: 10.3390/s24144594.
- H. Mohammadbagherpoor et al., “An implantable wireless inductive sensor system designed to monitor prosthesis motion in total joint replacement surgery,” IEEE Trans. Biomed. Eng., vol. 67, no. 6, pp. 1718–1726, 2020, doi: 10.1109/TBME.2019.2943808.
- Y. S. Liao, P. D. Benya, and H. A. McKellop, “Effect of protein lubrication on the wear properties of materials for prosthetic joints,” J. Biomed. Mater. Res., vol. 48, no. 4, pp. 465–473, 1999, doi: 10.1002/(SICI)1097-4636(1999)48:4<465::AID-JBM10>3.0.CO;2-Y.
- G. Bergmann, F. Graichen, J. Dymke, A. Rohlmann, G. N. Duda, and P. Damm, “High-tech hip implant for wireless temperature measurements in vivo,” PLoS One, vol. 7, no. 8, pp. 1–7, 2012, doi: 10.1371/journal.pone.0043489.
- A. Ibrahim, M. Jain, E. Salman, R. Willing, and S. Towfighian, “A smart knee implant using triboelectric energy harvesters,” Smart Mater. Struct., vol. 28, no. 2, 2019, doi: 10.1088/1361-665X/aaf3f1.
- A. Rohlmann, G. Bergmann, and F. Graichen, “A spinal fixation device for in vivo load measurement,” J. Biomech., vol. 27, no. 7, pp. 961–967, 1994.
- S. J. Kim, T. Wang, M. H. Pelletier, and W. R. Walsh, “‘SMART’ implantable devices for spinal implants: a systematic review on current and future trends,” J. Spine Surg., vol. 8, no. 1, pp. 117–131, 2022, doi: 10.21037/jss-21-100.
- V. K. Viswanathan, V. K. Jain, C. Sangani, R. Botchu, K. P. Iyengar, and R. Vaishya, “SMART (self- monitoring analysis and reporting technology) and sensor based technology applications in trauma and orthopaedic surgery,” J. Orthop., vol. 44, no. September, pp. 113–118, 2023, doi: 10.1016/j.jor.2023.09.006.
- C. M. Boutry et al., “A stretchable and biodegradable strain and pressure sensor for orthopaedic application,” Nat. Electron., vol. 1, no. 5, pp. 314–321, 2018, doi: 10.1038/s41928-018-0071-7.
- N. Saini, V. Kundnani, P. Patni, and S. P. Gupta, “Outcome of early active mobilization after flexor tendons repair in zones II-V in hand,” Indian J. Orthop., vol. 44, no. 3, pp. 314–321, 2010, doi: 10.4103/0019-5413.65155.
- S. Bogaerts, H. Desmet, P. Slagmolen, and K. Peers, “Strain mapping in the Achilles tendon - A systematic review,” J. Biomech., vol. 49, no. 9, pp. 1411–1419, 2016, doi: 10.1016/j.jbiomech.2016.02.057.
- “Jardimalieva G.I., Kydralieva K.A., Uflyand I.E. Bioinspired and biomimetic self-healing materials. 10 breakthrough ideas in energy for the next 10 years. Global Energy, 2023, P.63-85”.
- R. K. Baimuratova et al., “Novel Self-Healing Metallocopolymers with Pendent 4-Phenyl-2, 2′: 6′, 2 ″-Terpyridine Ligand: Kinetic Studies and Mechanical Properties,” Polymers (Basel)., vol. 13, no. 11, p. 1760, 2021.
- Y. J. Tan, J. Wu, H. Li, and B. C. K. Tee, “Self-healing electronic materials for a smart and sustainable future,” ACS Appl. Mater. Interfaces, vol. 10, no. 18, pp. 15331–15345, 2018.
- L. Han et al., “A mussel-inspired conductive, self-adhesive, and self-healable tough hydrogel as cell stimulators and implantable bioelectronics,” Small, vol. 13, no. 2, p. 1601916, 2017.
- G. I. Dzhardimalieva, B. C. Yadav, S. Singh, and I. E. Uflyand, “Self-healing and shape memory metallopolymers: state-of-the-art and future perspectives,” Dalt. Trans., vol. 49, no. 10, pp. 3042–3087, 2020.
- Y. Lai et al., “Entirely, intrinsically, and autonomously self‐healable, highly transparent, and superstretchable triboelectric nanogenerator for personal power sources and self‐powered electronic skins,” Adv. Funct. Mater., vol. 29, no. 40, p. 1904626, 2019.
- V. I. Irzhak, I. E. Uflyand, and G. I. Dzhardimalieva, “Self-healing of polymers and polymer composites,” Polymers (Basel)., vol. 14, no. 24, p. 5404, 2022.
- Kratasiuk V.A. Principle of luciferase biotesting // Proceeding of the First International School 'Biological Luminescence'. 1990. P. 550..
- E. N. Esimbekova, V. P. Kalyabina, K. V Kopylova, I. G. Torgashina, and V. A. Kratasyuk, “Design of bioluminescent biosensors for assessing contamination of complex matrices,” Talanta, vol. 233, p. 122509, 2021.
- Kratasyuk V.A. et al. Enzymatic Biotesting: Scientific Basis and Application // Contemporary Problems of Ecology. 2021. Vol. 14(3). P. 290–302..
- Deeva A.A. et al. Functional divergence between LuxG and Fre oxidoreductases // Proteins. 2019. Vol. 87(9). P. 723–731. doi: 10.1002/prot.25687.
- Kratasiuk V.A., Gigelzon I.I. Use of luminous bacteria in bioluminescent analysis // Uspekhi microbiologii. 1987. №21. С. 3-30.
- Rimashevskaya A.A. et al. Bioluminescence Inhibition Bioassay for Snow Cover Estimation // Forests. 2024. Vol. 15. 1325. doi: 10.3390/f15071325.
- Kratasyuk V.A. et al. Software for Matching Standard Activity Enzyme Biosensors // Sensors. 2021. Vol. 21(3). 1017. doi: 10.3390/s21031017.
- Esimbekova E.N. et al. Design of bioluminescent biosensors for assessing contamination of complex matrices // Talanta. 2021. V. 233. 122509..
Supplementary files
