Summary

보존된 배출 분수로 심부전의 덩어리 매개변수 및 유한 원소 모델링

Published: February 13, 2021
doi:

Summary

이 작품은 일괄 매개 변수 접근 방식과 유한 요소 분석을 기반으로 보존 된 배출 분획을 가진 심부전의 두 가지 계산 모델을 소개합니다. 이러한 모델은 압력 과부하 및 심실 규정 준수 감소에 의해 유도된 좌심실 및 관련 혈관의 혈역학적 변화를 평가하는 데 사용됩니다.

Abstract

심혈관 질환의 전산 모델링 분야의 과학적 노력은 주로 감소 된 배출 분수 (HFrEF)와 심장 마비에 초점을 맞추고있다, 광범위하게 보존 배출 분수와 심부전을 간과 (HFpEF), 이는 최근에 전 세계적으로 심장 마비의 지배적 인 형태가되고있다. 실리코 표현에서 HFpEF의 빈약성에 의해 동기를 부여, 두 개의 별개의 계산 모델은 왼쪽 심실 압력 과부하로 인한 HFpEF의 혈역학을 시뮬레이션하기 위해이 논문에 제시된다. 먼저, 숫자 솔버를 사용하여 객체 지향 덩어리 매개변수 모델을 개발했다. 이 모델은 구성 요소의 기하학적 및 기계적 특성에 따라 달라지며 낮은 계산 비용의 이점을 제공하는 0차원 (0D) Windkessel과 같은 네트워크를 기반으로합니다. 둘째, FEA(유한 요소 분석) 소프트웨어 패키지가 다차원 시뮬레이션의 구현을 위해 활용되었다. FEA 모델은 전기 기계 심장 반응, 구조 변형 및 유체 캐비티 기반 혈역학의 3차원 (3D) 다중 물리학 모델을 결합하고 단순화 된 덩어리 파라미터 모델을 사용하여 다양한 유체 충치 간의 유량 교환 프로파일을 정의합니다. 각 접근법을 통해, 압력 과부하로 인한 좌심실및 근위 혈관의 급성 및 만성 혈역학적 변화가 성공적으로 시뮬레이션되었습니다. 특히, 압력 과부하는 대동맥 판막의 오리피스 면적을 감소시킴으로써 모델링되었으며, 만성 리모델링은 좌심실 벽의 준수를 줄임으로써 시뮬레이션되었다. HFpEF의 과학적 및 임상 문헌과 일치, 두 모델의 결과 (i) 왼쪽 심실과 대동맥 사이의 경질 압력 그라데이션의 급성 고도 및 뇌졸중 볼륨의 감소와 (ii) 말기 확장기 왼쪽 심실 볼륨의 만성 감소, 확장기 기능 장애를 나타내는. 마지막으로, FEA 모델은 HFpEF 심근의 스트레스가 심장 주기 전반에 걸쳐 건강한 심장 조직보다 현저하게 높다는 것을 보여줍니다.

Introduction

심부전은 전 세계적으로 사망의 주요 원인이며, 심장이 신체의 대사 요구를 따라잡기 위해 적절하게 펌핑하거나 채울 수 없을 때 발생합니다. 배출 분획, 즉, 각 수축으로 배출되는 좌심실에 저장된 혈액의 상대적 양은 임상적으로 (i) 심부전으로 심부전을 감소시키는 심부전(HFrEF) 및 (ii) 심부전을 보존된 배출 분획(HFpEF)으로 분류하는 데 임상적으로사용되며,각각 45% 미만또는 45%미만의배출 분획을 위해,35%이상 배출분획을 발생시키는 데 사용됩니다. HFpEF의 증상은 종종 좌심실 압력 과부하에 대한 응답으로 발생하며, 이는 대동맥 협착증, 고혈압 및 좌심실 유출로 방해3,4,5,6,7을포함한 여러 조건에 의해 유발될 수 있다. 압력 과부하는 분자 및 세포 수차의 폭포를 구동하여 왼쪽 심실 벽 (동심 리모델링)의 두껍게 하고 궁극적으로 규정 준수8,9,10의벽 경화 또는 손실로 이어집니다. 이러한 생체 역학 적 변화는 심혈 관 혈역학에 영향을 미치는 그들은 높은 말 기압 압력 볼륨 관계 와 최종 확장기 볼륨의 감소에 발생11.

심혈관 시스템의 전산 모델링은 생리학과 질병 모두에서 혈압과 흐름에 대한 이해를 발전시켰으며 진단 및 치료전략(12)의개발을 촉진하였다. 실리코 모델에서 낮은 계산 수요와 함께 글로벌 혈역학 적 특성을 평가하기 위해 분석 방법을 활용하는 전자와 함께 저차원 또는 고차원 모델로 분류되며, 후자는 2D 또는 3D도메인(13)에서심혈관 역학 및 혈역학에 대한 보다 광범위한 다중 스케일 및 다물리학 적 설명을 제공한다. 덩어리 매개 변수 Windkessel 표현은 낮은 차원 설명 중 가장 일반적입니다. 전기 회로 비유 (옴의 법칙)에 기초하여, 이것은 저항, 정전 용량 및 유도 원소14의조합을 통해 심혈관 시스템의 전반적인 혈역학 적 행동을 모방한다. 이 그룹의 최근 연구는 기존의 전기 아날로그 모델보다 더 직관적 인 방법으로 대형 선박 심장 챔버 및 밸브의 기하학 및 역학의 변화를 모델링 할 수있는 유압 도메인에서 대체 Windkessel 모델을 제안했다. 이 시뮬레이션은 물체 지향 수치 솔버(재료의 참조)에서 개발되었으며 정상적인 혈역학, 심장 호흡 커플링의 생리적 효과, 단일 심장 생리학의 호흡 구동 혈류 및 대동맥 수축으로 인한 혈역학적 변화를 포착할 수 있습니다. 이 설명은심부전(15)을포함한 병리학적 조건의 스펙트럼을 모델링하는 물리적으로 직관적인 접근 방식을 제공함으로써 덩어리 파라미터 모델의 기능을 확장한다.

고차원 모델은 FEA를 기반으로 현면성 혈역학 및 유체 구조 상호 작용을 계산합니다. 이러한 표현은 국혈 전도에 대한 상세하고 정확한 설명을 제공할 수 있습니다. 그러나, 낮은 계산 효율때문에, 그들은 전체 심장 혈관 나무의 연구에 적합하지 않습니다16,17. 소프트웨어 패키지(재료의 표참조)는 전기 기계 반응, 구조적 변형 및 유체 캐비티 기반 혈역학을 통합하는 4 챔버 성인 인간의 심장의 해부학적으로 정확한 FEA 플랫폼으로 사용되었습니다. 적응된 인간 심장 모델은 또한 상이한 유체 충치 간의 유동 교환을 정의하는 간단한 덩어리 파라미터 모델뿐만 아니라 심장조직(18,19)의완전한 기계적 특성화를 포함한다.

여러 덩어리 매개 변수 및 FEA 모델의 심장 마비 는 혈역학 이상을 캡처하고 치료 전략을 평가하기 위해 공식화되었으며, 특히 HFrEF20,21,22,23, 24에대한 기계적 순환 보조 장치의 맥락에서. 다양한 복잡성의 광범위한 0D 덩어리 파라미터 모델은 따라서 2개또는 3원 정도의 전기 아날로그 Windkessel시스템(20,21,23,24)의최적화를 통해 생리및 HFrEF 조건에서 인간의 심장의 혈역학을 성공적으로포착했다. 이들 표현의 대부분은 심장의 수축 작용을 재현하고 심실 충진25,26,27을설명하기 위해 비선형 단횡확장압력-부피 관계를 사용하는 시간-엘리스런 제형을 기반으로 한 단색 또는 쌍원성 모델이다. 복잡한 심혈관 네트워크를 캡처하고 심방 및 심실 펌핑 동작을 모두 모방한 포괄적인 모델은 장치 테스트를 위한 플랫폼으로 사용되었습니다. 그럼에도 불구하고, HFrEF의 분야 주변에 문학의 중요한 몸이 존재하지만, HFpEF의 실리코 모델에서 거의20,22,28,29,30,31이제안되었다.

최근 버크호프(Burkhoff)등(32)과 그라네거외(28)가개발한 HFpEF 혈역학의 저차원 모델은 4챔버 심장의 압력 볼륨(PV) 루프를 캡처하여 HFpEF의 다양한 표현형의 혈역학을 완전히 재구성할 수 있다. 또한 실리코 플랫폼에서 CFpEF의 기계적 순환 장치의 타당성을 평가하고 생리학 연구와 장치 개발을 위한 HFpEF의 전산 연구를 개척합니다. 그러나, 이 모형은 질병 진행 도중 관찰된 혈액 흐름 및 압력에 있는 역동적인 변경을 포착할 수 없습니다. Kadry외(30)의 최근 연구는 저차원 모델에서 심근의 활성 이완 및 왼쪽 심실의 수동 경직성을 조정하여 확장기 기능 장애의 다양한 표현형을 포착한다. 그들의 작품은 심근의 활성 및 수동 특성을 기반으로 확장기 기능 장애의 포괄적인 혈역학 분석을 제공합니다. 마찬가지로, 고차원 모델의 문헌은 주로 HFrEF19,33,34,35,36,37에초점을 맞추고 있다. Bakir외. 33은 HFrEF 혈역학 프로파일과 좌심실 보조 장치(LVAD)의 효능을 예측하기 위해 완전히 결합된 심장 유체 전기역학 FEA 모델을 제안했습니다. 이 쌍방 (또는 두 챔버) 모델은 LVAD 지원33,37건강한 심장, HFrEF 및 HFrEF의 혈역학을 시뮬레이션하기 위해 결합 된 Windkessel 회로를 이용하였다.

유사하게, Sack외. 35는 오른쪽 심실 기능 장애를 조사하기 위하여 심실 모형을 개발했습니다. 이들의 쌍심기 형상은 환자의 자기 공명 영상(MRI) 데이터로부터 얻어졌으며, 모델의 유한요소 메쉬는 이미지 세분화를 사용하여 VAD 지원 실패우심실(35)의혈역학을 분석하였다. 4챔버 FEA 심장 접근법은 심장19,34의전기 기계적 거동 모델의 정확도를 향상시키기 위해 개발되었다. 이원내 설명과는 달리, 인간 심장의 MRI 유래 4 챔버 모델은 심혈관 해부학18의더 나은 표현을 제공한다. 이 작업에 사용되는 심장 모델은 4 챔버 FEA 모델의 확립 된 예입니다. 덩어리 파라미터 및 쌍실 FEA 모델과 는 달리, 이 표현은 질병 진행34, 37도중 생기는 혈역학적인 변화를 포착합니다. Genet et al.34는예를 들어, HFrEF 및 HFpEF에서 관찰된 리모델링의 수치 성장 모델을 구현하기 위해 동일한 플랫폼을 사용했다. 그러나, 이러한 모델은 구조적 역학에 대한 심장 비대의 효과를 평가하고 관련 혈역학에 대한 포괄적인 설명을 제공하지 않습니다.

이 작품에서 실리코 모델에서 HFpEF의 부족을 해결하기 위해 이 그룹15와 FEA 모델이 이전에 개발한 일괄 매개 변수 모델은 HFpEF의 혈역학 적 프로파일을 시뮬레이션하기 위해 재적응되었습니다. 이를 위해 각 모델의 베이스라인에서 심혈관 혈역학을 시뮬레이션하는 기능이 먼저 입증됩니다. 심장 리모델링-HFpEF-의 전형적인 특징으로 인해 협착으로 인한 좌심실 압력 과부하 및 감소된 좌심실 규정 준수의 효과는 평가될 것입니다.

Protocol

1. 0D 덩어리 매개변수 모델 시뮬레이션 설정참고: 숫자 솔버 환경에서(재료 표참조)에서 도 1에도시된 대로 도메인을 구성합니다. 이는 대동맥, 폐동맥, 우수하고 열등한 정맥캐바에 등 근위혈관뿐만 아니라 4챔버 심장, 상반부, 하체 및 흉부 구획으로 구성된다. 이 시뮬레이션에 사용되는 표준 요소는 기본 유압 라이브러리의 일부입니다. 자세한 내용?…

Representative Results

기준선 시뮬레이션의 결과는 그림 3에설명되어 있습니다. 이는 좌심실 및 대동맥(도3A)의압력 및 부피 파형뿐만 아니라 좌심실 PV루프(도 3B)를묘사한다. 실리코 모델의 두 가지는 생리 범위 내에 있는 유사한 대동맥 및 좌심실 혈역학을 보여줍니다. 두 플랫폼에서 예측한 응답의 사소한 차이는 일괄 매개 변수 플랫폼에 비해 FEA 모?…

Discussion

이 작업에서 제안된 덩어리 매개 변수 및 FEA 플랫폼은 생리적 조건 하에서 심혈관 혈역학을 재구성, 협착 유도 압력 과부하의 급성 단계에서 모두 만성 HFpEF. HFpEF 개발의 급성 및 만성 단계에서 압력 과부하가 수행하는 역할을 포착함으로써, 이러한 모델의 결과는 대동맥 협착증으로 인한 경질 압력 그라데이션의 발병, 좌심실 압력의 증가 및 벽 수축으로 인한 최종 투이통 볼륨의 감소를 포함하여…

Divulgations

The authors have nothing to disclose.

Acknowledgements

우리는 하버드 -매사추세츠 공과 대학 건강 과학 및 기술 프로그램의 자금 을 인정하고, 의료 공학 및 과학 연구소에서 SITA 재단 상을.

Materials

Abaqus Software Dassault Systèmes Simulia Corp. Version used: 2018; FEA simulation software
HETVAL Dassault Systèmes Simulia Corp. Version used: 2018
Hydraulic (Isothermal) library MathWorks Version used: 2020a
Living Heart Human Model Dassault Systèmes Simulia Corp. Version used: V2_1, anatomically accurate FEA platform of 4-chamber adult human heart
MATLAB MathWorks Version used: 2020a, object-oriented numerical solver
SIMSCAPE FLUIDS MathWorks
UAMP Dassault Systèmes Simulia Corp. Version used: 2018
VUANISOHYPER Dassault Systèmes Simulia Corp. Version used: 2018

References

  1. Borlaug, B. A., Paulus, W. J. Heart failure with preserved ejection fraction: Pathophysiology, diagnosis, and treatment. European Heart Journal. 32 (6), 670-679 (2011).
  2. Borlaug, B. A., Kane, G. C., Melenovsky, V., Olson, T. P. Abnormal right ventricular-pulmonary artery coupling with exercise in heart failure with preserved ejection fraction. European Heart Journal. 37 (43), 3293-3302 (2016).
  3. Borlaug, B. A. Evaluation and management of heart failure with preserved ejection fraction. Nature Reviews Cardiology. 17 (9), 1-15 (2020).
  4. Carabello, B. A., Paulus, W. J. Aortic stenosis. The Lancet. 373 (9667), 956-966 (2009).
  5. Lam, C. S. P., Donal, E., Kraigher-Krainer, E., Vasan, R. S. Epidemiology and clinical course of heart failure with preserved ejection fraction. European Journal of Heart Failure. 13 (1), 18-28 (2011).
  6. Omote, K., et al. Left ventricular outflow tract velocity time integral in hospitalized heart failure with preserved ejection fraction. ESC Heart Failure. 7 (1), 167-175 (2020).
  7. Samson, R., Jaiswal, A., Ennezat, P. V., Cassidy, M., Jemtel, T. H. L. Clinical phenotypes in heart failure with preserved ejection fraction. Journal of the American Heart Association. 5 (1), (2016).
  8. Weber, K. T., Brilla, C. G., Janicki, J. S. Myocardial fibrosis: Functional significance and regulatory factors. Cardiovascular Research. 27 (3), 341-348 (1993).
  9. Borbély, A., et al. Cardiomyocyte stiffness in diastolic heart failure. Circulation. 111 (6), 774-781 (2005).
  10. Borlaug, B. A., Lam, C. S. P., Roger, V. L., Rodeheffer, R. J., Redfield, M. M. Contractility and Ventricular Systolic Stiffening in Hypertensive Heart Disease. Insights Into the Pathogenesis of Heart Failure With Preserved Ejection Fraction. Journal of the American College of Cardiology. 54 (5), 410-418 (2009).
  11. Penicka, M., et al. Heart Failure With Preserved Ejection Fraction in Outpatients With Unexplained Dyspnea. A Pressure-Volume Loop Analysis. Journal of the American College of Cardiology. 55 (16), 1701-1710 (2010).
  12. Owen, B., Bojdo, N., Jivkov, A., Keavney, B., Revell, A. Structural modelling of the cardiovascular system. Biomechanics and Modeling in Mechanobiology. 17 (5), 1217-1242 (2018).
  13. Zhou, S., et al. A review on low-dimensional physics-based models of systemic arteries: Application to estimation of central aortic pressure. BioMedical Engineering Online. 18 (1), 41 (2019).
  14. Sagawa, K., Lie, R. K., Schaefer, J. Translation of Otto frank’s paper “Die Grundform des arteriellen Pulses” zeitschrift für biologie 37. Journal of Molecular and Cellular Cardiology. 22 (1899), 253-254 (1990).
  15. Rosalia, L., Ozturk, C., Van Story, D., Horvath, M., Roche, E. T. Object-oriented lumped-parameter modeling of the cardiovascular system for physiological and pathophysiological conditions. Advanced theory and simulations. , (2021).
  16. Lopez-Perez, A., Sebastian, R., Ferrero, J. M. Three-dimensional cardiac computational modelling: METHODS, features and applications. BioMedical Engineering Online. 14, 35 (2015).
  17. Xie, X., Zheng, M., Wen, D., Li, Y., Xie, S. A new CFD based non-invasive method for functional diagnosis of coronary stenosis. BioMedical Engineering Online. 17 (1), 36 (2018).
  18. Abaqus Dassault, S. . SIMULIA living heart human model user documentation. , (2017).
  19. Baillargeon, B., Rebelo, N., Fox, D. D., Taylor, R. L., Kuhl, E. The living heart project: A robust and integrative simulator for human heart function. European Journal of Mechanics, A/Solids. 48, 38-47 (2014).
  20. Moscato, F., et al. Use of continuous flow ventricular assist devices in patients with heart failure and a normal ejection fraction: a computer-simulation study. The Journal of Thoracic and Cardiovascular Surgery. 145 (5), 1352-1358 (2013).
  21. Fresiello, L., Meyns, B., Di Molfetta, A., Ferrari, G. A Model of the Cardiorespiratory Response to Aerobic Exercise in Healthy and Heart Failure Conditions. Frontiers in Physiology. 7 (189), (2016).
  22. Moscato, F., et al. Left ventricle afterload impedance control by an axial flow ventricular assist device: a potential tool for ventricular recovery. Artificial Organs. 34 (9), 736-744 (2010).
  23. Colacino, F. M., Moscato, F., Piedimonte, F., Arabia, M., Danieli, G. A. Left ventricle load impedance control by apical VAD can help heart recovery and patient perfusion: a numerical study. Asaio Journal. 53 (3), 263-277 (2007).
  24. Gu, K., et al. Lumped parameter model for heart failure with novel regulating mechanisms of peripheral resistance and vascular compliance. Asaio Journal. 58 (3), 223-231 (2012).
  25. Suga, H., Sagawa, K., Kostiuk, D. P. Controls of ventricular contractility assessed by pressure-volume ratio, Emax. Cardiovascular Research. 10 (5), 582-592 (1976).
  26. Fernandez de Canete, J., Saz-Orozco, P. d., Moreno-Boza, D., Duran-Venegas, E. Object-oriented modeling and simulation of the closed loop cardiovascular system by using SIMSCAPE. Computers in Biology and Medicine. 43 (4), 323-333 (2013).
  27. Heldt, T., Shim, E. B., Kamm, R. D., Mark, R. G., et al. Computational modeling of cardiovascular response to orthostatic stress. Journal of Applied Physiology. 92 (3), 1239-1254 (2002).
  28. Granegger, M., et al. A Valveless Pulsatile Pump for the Treatment of Heart Failure with Preserved Ejection Fraction: A Simulation Study. Cardiovascular Engineering and Technology. 10 (1), 69-79 (2019).
  29. Hay, I., Rich, J., Ferber, P., Burkhoff, D., Maurer, M. S. Role of impaired myocardial relaxation in the production of elevated left ventricular filling pressure. American Journal of Physiology-Heart and Circulatory Physiology. 288 (3), 1203-1208 (2005).
  30. Kadry, K., et al. Biomechanics of diastolic dysfunction: a one-dimensional computational modeling approach. American Journal of Physiology-Heart and Circulatory Physiology. 319 (4), 882-892 (2020).
  31. Luo, C., Ramachandran, D., Ware, D. L., Ma, T. S., Clark, J. W. Modeling left ventricular diastolic dysfunction: classification and key indicators. Theoretical Biology & Medical Modelling. 8, 14 (2011).
  32. Burkhoff, D., et al. Left atrial decompression pump for severe heart failure with preserved ejection fraction: theoretical and clinical considerations. JACC: Heart Failure. 3 (4), 275-282 (2015).
  33. Ahmad Bakir, A., Al Abed, A., Stevens, M. C., Lovell, N. H., Dokos, S. A Multiphysics Biventricular Cardiac Model: Simulations With a Left-Ventricular Assist Device. Frontiers in Physiology. 9 (1259), (2018).
  34. Genet, M., Lee, L. C., Baillargeon, B., Guccione, J. M., Kuhl, E. Modeling pathologies of diastolic and systolic heart failure. Annals of Biomedical Engineering. 44 (1), 112-127 (2016).
  35. Sack, K. L., et al. Investigating the Role of Interventricular Interdependence in Development of Right Heart Dysfunction During LVAD Support: A Patient-Specific Methods-Based Approach. Frontiers in Physiology. 9 (520), (2018).
  36. Baillargeon, B., et al. Human cardiac function simulator for the optimal design of a novel annuloplasty ring with a sub-valvular element for correction of ischemic mitral regurgitation. Cardiovascular Engineering and Technology. 6 (2), 105-116 (2015).
  37. Sack, K. L., et al. Partial LVAD Restores Ventricular Outputs and Normalizes LV but not RV Stress Distributions in the Acutely Failing Heart in Silico. The International Journal of Artificial Organs. 39 (8), 421-430 (2016).
  38. Baumgartner, H., et al. Echocardiographic assessment of valve stenosis: EAE/ASE recommendations for clinical practice. Journal of the American Society of Echocardiography. 22 (1), 1-23 (2009).
  39. Rajani, R., Hancock, J., Chambers, J. The art of assessing aortic stenosis. Heart. 98, 14 (2012).
  40. Vahanian, A., et al. Guidelines on the management of valvular heart disease: The Task Force on the Management of Valvular Heart Disease of the European Society of Cardiology. European Heart Journal. 28 (2), 230-268 (2007).
  41. Matiwala, S., Margulies, K. B. Mechanical approaches to alter remodeling. Current Heart Failure Reports. 1 (1), 14-18 (2004).
  42. NIH Clinical Trials Registry. . ImCardia for DHF to Treat Diastolic Heart Failure (DHF) Patient a Pilot Study (ImCardia). , (2011).
check_url/fr/62167?article_type=t

Play Video

Citer Cet Article
Rosalia, L., Ozturk, C., Roche, E. T. Lumped-Parameter and Finite Element Modeling of Heart Failure with Preserved Ejection Fraction. J. Vis. Exp. (168), e62167, doi:10.3791/62167 (2021).

View Video