L-PRF kontra przeszczep z kością kleistą wypełniający przerwę w implantacji stomatologicznej natychmiastowej z tarczą zębodołową wspomaganą komputerowo z użyciem sztucznej inteligencji

Technika osłony gniazdowej (SST), forma terapii częściowej ekstrakcji, została wprowadzona w celu rozwiązania problemu kości pęczka policzkowego poprzez celowe pozostawienie fragmentu korzenia policzkowego wraz z jego więzadłem ozębnowym, aby pomóc w utrzymaniu ukrwienia i podparciu płyty policzkowej.

Spośród opcji biologicznych do wypełniania szczelin okołowszczepowych, fibryna bogatopłytkowa (PRF) jest atrakcyjna, ponieważ jest autologiczna, niedroga i zapewnia rusztowanie fibrynowe z przedłużonym uwalnianiem czynników wzrostu, które mogą wspierać angiogenezę i wczesne dojrzewanie tkanek. Na poziomie komórkowym i molekularnym, De Bruyn i in. (2024) wykazali, że fibryna bogata w leukocyty i płytki krwi zawiera złożony ekosystem komórkowy i kinetykę czynników wzrostu, które mogą wiarygodnie wspierać regeneracyjne gojenie ran, wzmacniając biologiczne uzasadnienie stosowania L-PRF w trudnym środowisku gojenia. Niedawny przegląd systematyczny w Minerva Dental and Oral Science (2024/2025) również stwierdził, że PRF może wspomagać wypełnianie szczelin okołowszczepowych i gojenie tkanek miękkich w kontekście natychmiastowej implantacji, ale wezwał do lepiej ustandaryzowanych badań i jaśniejszych wskazań.

Poza samym PRF, dwie "kompozytowe" koncepcje zyskały uwagę: lepki ząb i lepka kość. Lepki ząb ogólnie odnosi się do autogennych granulatów zębopochodnej zębiny połączonych z koncentratami płytek krwi w celu stworzenia spójnego przeszczepu, wykorzystując skład mineralny i kolagenowy zębiny oraz jej proponowaną bioaktywność. W ocenie histologicznej, van Orten i in. (2022) opisali granulki zębopochodne zmieszane z PRF ("lepki ząb") jako wykonalne podejście do zachowania gniazda z histologicznymi dowodami wzorców integracji przeszczepu zgodnych z remodelowaniem kości, wspierając jego potencjał jako autogennego biomateriału o niskim ryzyku immunologicznym. Osobno, przeszczepy zębopochodne są coraz częściej badane jako alternatywy dla ksenoprzeszczepów/alloprzeszczepów, jednak protokoły znacznie różnią się w przetwarzaniu, wielkości cząstek, sterylizacji i mieszaniu z produktami krwiopochodnymi – tworząc lukę wiedzy dotyczącą standaryzacji i powtarzalności między ośrodkami.

Lepka kość najczęściej odnosi się do substytutu kości w postaci cząstek (często ksenoprzeszczepu lub alloprzeszczepu) połączonego z wstrzykiwalną PRF (i-PRF), tworząc urabialną, bogatą w fibrynę masę, mającą na celu poprawę manipulacji, stabilizację cząstek i potencjalne zwiększenie wczesnej aktywności biologicznej. W randomizowanym badaniu klinicznym z równoległymi ramionami, Tony i in. (2022) oceniali lepką kość do poziomej augmentacji wyrostka z wykorzystaniem wyników CBCT, potwierdzając, że kompozyty na bazie i-PRF mogą być oceniane ilościowo i mogą wpływać na wyniki tkanek twardych w zależności od zastosowania błony dodatkowej.

Zbiorczo, te ustalenia sugerują silne uzasadnienie do przetestowania, czy lepki ząb i lepka kość mogą służyć jako zoptymalizowane wypełniacze dla szczeliny między osłoną a implantem w SST – gdzie utrzymanie przestrzeni, stabilność skrzepu i wczesne unaczynienie mogą być decydujące.

Wysokiej jakości ocena subtelnych zmian konturu wymaga dokładnych, powtarzalnych metod pomiarowych. Współczesne cyfrowe przepływy pracy łączą CBCT ze skanowaniem wewnątrzustnym (IOS), umożliwiając trójwymiarowe planowanie, chirurgię sterowaną i długoterminową ocenę objętościową. Kluczowym krokiem technicznym jest dokładna rejestracja i nałożenie CBCT-IOS. W przeglądzie systematycznym i metaanalizie, Zheng i in. (2025) stwierdzili, że automatyczne metody rejestracji multimodalnej – szczególnie te wykorzystujące AI – poprawiły wydajność i niezawodność, ale wydajność nadal może być wpływana przez niestabilność punktów orientacyjnych, obciążenie artefaktami i różnorodność zestawów danych, wskazując na potrzebę klinicznie walidowanych przepływów pracy w planowaniu implantacji i obserwacji. Podobnie, Flügge i in. (2017) wykazali, że dokładność rejestracji modeli cyfrowych ma znaczenie kliniczne i musi być starannie zarządzana, aby uniknąć przenoszenia błędów do chirurgii sterowanej i oceny wyników, wspierając ścisłą standaryzację w badaniach, które używają nałożenia jako głównego punktu końcowego. W szczególności w SST, Zhang i in. (2020) wprowadzili kliniczną koncepcję sterowanego przygotowania korzenia resztkowego, aby zmniejszyć wrażliwość techniczną i poprawić powtarzalność przygotowania osłony, wskazując, że podejścia sterowane mogą rozwiązać jedną z głównych wad SST – zmienność operatora.

Sztuczna inteligencja jest coraz częściej integrowana ze stomatologią implantologiczną, szczególnie w segmentacji obrazów, automatycznej rejestracji, wsparciu planowania i przewidywaniu wyników. Altalhi i in. (2023) podsumowali obecne i pojawiające się zastosowania AI w implantologii, w tym precyzję planowania i ruch w kierunku bardziej zautomatyzowanych, opartych na danych przepływów pracy, jednocześnie ostrzegając, że walidacja i przejrzystość są niezbędne przed powszechną zależnością kliniczną. W fundamentalnej perspektywie, Schwendicke i in. (2020) argumentowali, że AI w stomatologii oferuje wyraźne możliwości we wsparciu decyzyjnym i automatyzacji, ale wymaga wysokiej jakości danych treningowych, rygorystycznej oceny i starannego zarządzania, aby zapewnić bezpieczne tłumaczenie kliniczne. W kontekście obecnej pracy, planowanie wspomagane AI po nałożeniu IOS mogłoby wzmocnić standaryzację pozycjonowania implantów i wytwarzania prowadnic dostosowanych do pacjenta, zmniejszając tym samym zakłócającą zmienność i umożliwiając wyraźniejsze porównanie biologicznych materiałów wypełniających szczeliny.