L-PRF versus lepená kostní štěpění skákající mezery v AI asistované počítačem řízené okamžité dentální implantaci štítu zásuvky

Technika soketového štítu (SST), forma terapie částečné extrakce, byla zavedena k řešení problému obličejové kosti tím, že záměrně ponechává bukální fragment kořene s jeho periodontálním vazem, aby pomohl udržet krevní zásobení a podpořil obličejovou desku.

Mezi biologickými možnostmi pro vyplnění periimplantátových mezer je trombocyty bohatý fibrin (PRF) atraktivní, protože je autologní, levný a poskytuje fibrinovou strukturu s prodlouženým uvolňováním růstových faktorů, které mohou podporovat angiogenezi a časnou tkáňovou maturaci. Na buněčné a molekulární úrovni De Bruyn a kol. (2024) demonstrovali, že leukocyty a trombocyty bohatý fibrin obsahuje komplexní buněčný ekosystém a kinetiku růstových faktorů, které mohou věrohodně podporovat regenerativní hojení ran, čímž posilují biologické zdůvodnění použití L-PRF v náročném prostředí hojení. Nedávný systematický přehled v Minerva Dental and Oral Science (2024/2025) také dospěl k závěru, že PRF může pomoci vyplnění periimplantátové mezery a hojení měkkých tkání při okamžitých implantátech, ale vyzval k lepším standardizovaným studiím a jasnějším indikacím.

Kromě samotného PRF získaly pozornost dva "kompozitní" koncepty: lepkavý zub a lepkavá kost. Lepkavý zub obecně odkazuje na autogenní zubní dentinové granule kombinované s koncentráty trombocytů k vytvoření soudržného štěpu, využívajícího minerální a kolagenové složení dentinu a jeho navrhovanou bioaktivitu. V histologickém hodnocení van Orten a kol. (2022) popsali zubní granule smíchané s PRF ("lepkavý zub") jako proveditelný přístup k zachování soketu s histologickými důkazy vzorců integrace štěpu konzistentních s remodelací kosti, což podporuje jeho potenciál jako autogenního biomateriálu s nízkým imunologickým rizikem. Samostatně byly zubní štěpy stále více zkoumány jako alternativa k xenograftům/allograftům, přičemž protokoly se značně liší v zpracování, velikosti částic, sterilizaci a mísení s krevními produkty – což vytváří mezeru ve znalostech ohledně standardizace a reprodukovatelnosti napříč centry.

Lepkavá kost nejčastěji odkazuje na částicový kostní náhradní materiál (často xenograft nebo allograft) kombinovaný s injekčním PRF (i-PRF) za vzniku tvarovatelné, fibrinem bohaté hmoty určené ke zlepšení manipulace, stabilizaci částic a potenciálnímu zvýšení časné biologické aktivity. V randomizované klinické studii s paralelními rameny Tony a kol. (2022) hodnotili lepkavou kost pro horizontální augmentaci hřebene pomocí CBCT výsledků, podporující, že kompozity na bázi i-PRF mohou být kvantitativně hodnoceny a mohou ovlivnit výsledky tvrdých tkání v závislosti na použití doplňkové membrány.

Souhrnně tyto nálezy naznačují silné zdůvodnění k testování, zda lepkavý zub a lepkavá kost mohou sloužit jako optimalizované výplně pro mezeru mezi štítem a implantátem v SST – kde může být rozhodující udržení prostoru, stabilita sraženiny a časná vaskularizace.

Kvalitní hodnocení jemných změn kontur vyžaduje přesné, reprodukovatelné měřicí metody. Současné digitální pracovní postupy kombinují CBCT s intraorálním skenováním (IOS) k umožnění trojrozměrného plánování, navigované chirurgie a dlouhodobého objemového hodnocení. Klíčovým technickým krokem je přesná registrace a superpozice CBCT-IOS. V systematickém přehledu a metaanalýze Zheng a kol. (2025) dospěli k závěru, že automatické multimodální registrační metody – zejména ty, které zahrnují AI – zlepšily efektivitu a robustnost, ale výkon může být stále ovlivněn nestabilitou orientačních bodů, zátěží artefaktů a rozmanitostí datových sad, což naznačuje potřebu klinicky ověřených pracovních postupů v plánování implantátů a sledování. Podobně Flügge a kol. (2017) demonstrovali, že přesnost registrace digitálních modelů je klinicky relevantní a musí být pečlivě řízena, aby se zabránilo přenosu chyb do navigované chirurgie a hodnocení výsledků, což podporuje přísnou standardizaci ve studiích, které používají superpozici jako primární endpoint. Konkrétně v rámci SST Zhang a kol. (2020) představili klinický koncept navigované přípravy zbytkového kořene ke snížení technické citlivosti a zlepšení opakovatelnosti přípravy štítu, což naznačuje, že navigované přístupy mohou řešit jednu z hlavních nevýhod SST – variabilitu operátora.

Umělá inteligence je stále více integrována do zubní implantologie, zejména v segmentaci obrazu, automatizované registraci, podpoře plánování a predikci výsledků. Altalhi a kol. (2023) shrnuli současné a vznikající aplikace AI v implantologii, včetně přesnosti plánování a pohybu směrem k automatizovanějším, daty řízeným pracovním postupům, zároveň varovali, že validace a transparentnost jsou zásadní před širokou klinickou závislostí. V základní perspektivě Schwendicke a kol. (2020) argumentovali, že AI ve stomatologii nabízí jasné příležitosti v podpoře rozhodování a automatizaci, ale vyžaduje vysoce kvalitní tréninková data, rigorózní hodnocení a pečlivou správu, aby zajistila bezpečný klinický přenos. V kontextu této práce by AI asistované plánování po superpozici IOS mohlo posílit standardizaci pozicování implantátů a výroby pacient-specifických šablon, čímž by se snížila matoucí variabilita a umožnilo jasnější srovnání biologických výplňových materiálů mezer.