| Аннотация |
Современная регенеративная медицина и имплантология сталкиваются с серьезным вызовом – необходимостью создания биомедицинских материалов, максимально адаптированных к сложным биологическим системам организма человека. Традиционные металлические имплантаты, характеризующиеся однородной структурой и свойствами, не способны в полной мере удовлетворить всему спектру часто противоречивых требований, предъявляемых к долгосрочным имплантатам. Так, титановые сплавы, будучи золотым стандартом в имплантологии благодаря их биосовместимости и коррозионной стойкости, обладают рядом ограничений: высоким модулем упругости (приводящим к эффекту стресс-шилдинга и резорбции костной ткани), отсутствием антибактериальных свойств (повышающим риск имплантат-ассоциированных инфекций), недостаточной остеоинтеграцией и ограниченным сроком службы в условиях циклических нагрузок.
Настоящий проект нацелен на решение указанных проблем через разработку принципиально нового подхода к созданию биомедицинских титановых сплавов с градиентной структурой и составом, обеспечивающих пространственно-оптимизированное распределение механических, физико-химических и биологических свойств. Данный подход предполагает использование аддитивных технологий, в частности, селективного лазерного плавления (СЛП), для формирования материалов с контролируемым распределением состава, микроструктуры и, как следствие, функциональных свойств.
В отличие от существующих исследований в области биомедицинских материалов, фокусирующихся преимущественно на однородных сплавах или композитах, предлагаемый проект концентрируется на создании материалов с пространственно-распределенными свойствами через градиентное распределение легирующих элементов (Ta, Nb, Zr, Cu) в титановой матрице. Ключевой особенностью проекта является разработка методологии прецизионного контроля структурно-фазового состояния и элементного состава в различных зонах изделия, обеспечивающей:
Снижение модуля упругости в зонах, контактирующих с костной тканью, для минимизации эффекта стресс-шилдинга и стимуляции остеоинтеграции
Повышение усталостной прочности в зонах, подверженных высоким механическим нагрузкам
Формирование поверхностных слоев с контролируемым содержанием меди для придания антибактериальных свойств
Создание градиентной пористости для оптимизации остеоинтеграции и снижения массы имплантата
Реализация проекта предполагает комплексное исследование взаимосвязи между параметрами процесса СЛП, микроструктурой и функциональными свойствами получаемых градиентных материалов. Будет установлено влияние режимов СЛП на распределение легирующих элементов, фазовый состав, микроструктуру и, как следствие, механические свойства (модуль упругости, прочность, усталостная долговечность), коррозионную стойкость и биологические характеристики (антибактериальную активность, цитосовместимость, остеоинтеграцию) в различных зонах образцов.
Научная новизна проекта заключается в разработке фундаментальных принципов формирования градиентных структур в системе Ti-(Ta,Nb)-Zr-Cu методом СЛП и установлении корреляций между параметрами процесса, структурой и функциональными свойствами получаемых материалов. Будут получены новые научные данные о влиянии локального распределения легирующих элементов на биологический отклик и механическое поведение материалов в условиях, моделирующих физиологическую среду.
Практическая значимость проекта определяется перспективой создания нового поколения персонализированных имплантатов с пространственно-оптимизированными свойствами, обеспечивающими повышенную биологическую, механическую и функциональную совместимость с тканями организма. Разрабатываемые научно-технические основы будут способствовать развитию отечественных технологий производства высокотехнологичных медицинских изделий, что соответствует стратегическим приоритетам импортозамещения в сфере здравоохранения.
|
| Приоритеты научно-технического развития |
а) переход к передовым технологиям проектирования и создания высокотехнологичной продукции, основанным на применении интеллектуальных производственных решений, роботизированных и высокопроизводительных вычислительных систем, новых материалов и химических соединений, результатов обработки больших объемов данных, технологий машинного обучения и искусственного интеллекта;
|
