Projet MustImplant

MustImplant

Texturación inteligente multiescala de implantes médicos

El proyecto MUST Implant reúne a 4 laboratorios de investigación académica que aúnan sus competencias para innovar un nuevo concepto en el campo de la ciencia de superficies: el texturizado inteligente multiescala.

Teniendo en cuenta cuantitativamente un vasto corpus de datos encontrados en la bibliografía, el concepto consiste en diseñar una superficie funcional óptima utilizando una metodología original basada en una nueva herramienta de gestión del conocimiento. Este enfoque genérico de texturización de superficies se aplicará a la texturización de implantes endoóseos con el fin de mejorar sus prestaciones y su seguridad. Los 25 años de colaboración entre los dos socios académicos de este proyecto y sus avanzados conocimientos sobre la influencia de la topografía superficial en las células óseas les permitirán diseñar topografías óptimas. Tras fabricar implantes con estas topografías óptimas mediante innovadoras técnicas de fabricación basadas en el Femtolaser, se someterán a pruebas mecánicas, químicas y biológicas para proporcionar una prueba de concepto y validar las topografías osteoconductoras al final del proyecto.

Topografías osteoconductoras.

El reto: ¿es posible diseñar y texturizar con femtoláser una topografía superficial óptima obtenida mediante la mezcla de un conjunto de topografías superficiales existentes conocidas por sus altas funcionalidades biológicas?

Muchos estudios in vitro e in vivo han demostrado el papel de la topografía sobre las células óseas pero también sobre el anclaje de los implantes en el tejido óseo. Sin embargo, la definición de la mejor topografía para promover el anclaje de los implantes en el tejido óseo todavía se lleva a cabo empíricamente. Nuestra ambición en este proyecto es proponer un enfoque para capitalizar el conocimiento para el texturizado inteligente de los implantes médicos.

Topografía.

Departamento(s) Socio(s) Importe global Mecánica
€610 k
Soporte principal Suscripción Fecha(s)
ANR
Nacional
2022 - 2026

Corresponsal

Maxence Bigerelle