Summary

保存された駆出率を用いた心不全の塊状パラメータと有限要素モデリング

Published: February 13, 2021
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Summary

この研究では、一括パラメータアプローチと有限要素分析に基づいて、保存された駆出率を持つ心不全の2つの計算モデルを紹介する。これらのモデルは、圧力過負荷および心室コンプライアンスの低下によって誘発される左心室および関連血管系のヘモダイナミクスの変化を評価するために使用される。

Abstract

心血管疾患の計算モデリング分野における科学的取り組みは、主に駆出率(HFrEF)の減少した心不全に焦点を当てており、最近では世界的に主要な心不全となっている保存された駆出率(HFpEF)を持つ心不全を広く見落としています。この論文では、 インシリコ表現における HFpEFの貧弱性によって動機づけられ、左心室圧過多に起因するHFpEFのヘモダイナミクスをシミュレートする2つの異なる計算モデルが提示される。まず、数値ソルバーを使用してオブジェクト指向の一括パラメータモデルを開発しました。このモデルは、構成要素の幾何学的および機械的特性に依存し、低い計算コストの利点を提供するゼロ次元(0D)Windkesselのようなネットワークに基づいています。第2に、有限要素解析(FEA)ソフトウェアパッケージを多次元シミュレーションの実施に利用した。FEA モデルは、電気機械心応答、構造変形、流体キャビティベースのヘモダイナミクスの 3 次元(3D)マルチフィジックス モデルを組み合わせて、簡略化された一括パラメータ モデルを利用して、異なる流体キャビティ間の流動交換プロファイルを定義します。各アプローチを通じて、圧力過負荷に起因する左心室および近位血管系の急性および慢性血力学的変化の両方をうまくシミュレートした。具体的には、圧力過負荷を大動脈弁のオリフィス面積を減少させることでモデル化し、一方、慢性リモデリングは左心室壁のコンプライアンスを低下させることによりシミュレートした。HFpEFの科学的および臨床的文献と一致して、(i)左心室と大動脈の間の経大動脈圧勾配の急性上昇および脳卒中容積の減少および(ii)拡張期の機能不全を示す末方拡張期左心室容積の慢性的な減少を示す。最後に、FEAモデルは、HFpEF心筋のストレスが心臓周期を通じて健康な心臓組織よりも著しく高いことを示している。

Introduction

心不全は、心臓が身体の代謝要求に追いつくために十分にポンプまたは充填することができないときに起こる世界的な主要な死因である。この放出画分、すなわち各収縮で排出される左心室に記憶される血液の相対量は、(i)心不全を減少した駆出率(HFrEF)および(ii)心不全に分類するために臨床的に使用され、保存された駆出画分(HFpEF)を有する心不全、噴出分画はそれぞれ45%未満、または45%未満、2であるHFpEFの症状は、しばしば左室圧過負荷に反応して発症し、これは大動脈狭窄、高血圧、および左心室流出管閉塞3、4、5、6、7を含むいくつかの状態によって引き起こされる可能性がある。圧力過負荷は、分子および細胞収差のカスケードを駆動し、左心室壁の肥厚(同心リモデリング)を導き、最終的には、壁硬化またはコンプライアンス8、9、10の損失につながる。これらの生体力学的変化は、心血管の断熱圧と気圧の関係が高まり、エンド・拡張期体積11の減少をもたらすため、心血管のヘモダイナミクスに大きな影響を及ぼす。

心血管系の計算モデリングは、生理学と疾患の両方における血圧および流れの理解を進め、診断および治療戦略の開発を促進した12。シリコモデルでは、低次元または高次元モデルに分類され、前者は低い計算需要を有する世界的な血行力学特性を評価する分析法を利用し、後者は2Dまたは3Dドメイン13における心血管力学および血行力学のより広範な多尺度および多物理記述を提供する。一括パラメータの Windkessel 表現は、低次元の記述の中で最も一般的です。電気回路のたとえ(オームの法則)に基づいて、これは抵抗、容量性、および誘導要素14の組み合わせを通して心血管系の全体的な血行力学的挙動を模倣する。このグループの最近の研究では、従来の電気アナログモデルよりも直感的な方法で、大きな血管-心臓室およびバルブの形状と力学の変化をモデル化することを可能にする油圧ドメインの代替Windkesselモデルを提案しています。このシミュレーションは、オブジェクト指向の数値ソルバー( 材料表を参照)で開発され、正常な血行力学、心呼吸結合の生理学的影響、単心生理学における呼吸駆動血流、および大動脈収縮による血行力変化を捉えることができます。この記述は、心不全15を含む病的状態のスペクトルをモデル化するための物理的に直感的なアプローチを提供することにより、一括パラメータモデルの能力を拡張する。

高次元モデルはFEAに基づいて、時空間的な力学と流体構造の相互作用を計算します。これらの表現は、局所血流分野の詳細かつ正確な記述を提供することができます。しかし、その低い計算効率のために、彼らは全体の心血管樹16、17の研究には適していません。ソフトウェアパッケージ(材料表を参照)は、電気機械応答、構造変形、流体キャビティベースのヘモダイナミクスを統合した4室の成人人心臓の解剖学的に正確なFEAプラットフォームとして採用されました。適応されたヒト心臓モデルはまた、異なる流体腔間の流れ交換を定義する単純な一括パラメータモデルと、心臓組織18、19の完全な機械的特徴付けを含む。

心不全のいくつかの一括パラメータおよびFEAモデルは、血行力学的異常を捕捉し、治療戦略を評価するために、特にHFrEF20、21、22、23、24のための機械的循環補助装置の文脈で策定されている。したがって、様々な複雑さの0D一括パラメータモデルの広範な配列は、20、21、23、24の2または3要素電気アナログウィンドケセルシステムの最適化を介して生理学的およびHFrEF条件における人間の心臓のヘモダイナミクス正常に捕捉している。これらの表現の大部分は、時間変動エラストアンス製剤に基づく単一または二心体モデルであり、心臓の収縮作用を再現し、非線形のエンド拡張期圧力容積関係を使用して心室充填25、26、27を記述する。複雑な心血管ネットワークを捉え、心房および心室ポンプ作用の両方を模倣する包括的なモデルは、デバイステストのプラットフォームとして使用されてきました。それにもかかわらず、HFrEFの分野の周りに重要な文献体が存在するが、HFpEFのインリコモデルでは非常に少数が提案されている20、22、28、29、30、31。

最近、バーコフら32とグラネガーら28によって開発されたHFpEFヘモダイナミクスの低次元モデルは、4室の心臓の圧力体積(PV)ループを捕捉することができ、HFpEFの様々な表現型のヘモダイナミクスを完全に再現する。さらに、インシリコプラットフォームを利用して、HFpEF用の機械循環器の実現可能性を評価し、HFpEFの生理学研究やデバイス開発のための計算研究の先駆的な研究を行っています。しかし、これらのモデルは、病気の進行中に観察された血液の流れと圧力の動的変化を捉えることができないままです。Kadryらら30の最近の研究では、心筋の活発な弛緩と左心室の受動的な剛性を低次元モデルで調整することにより、様々な表現型の拡張期機能不全を捉えています。彼らの研究は、心筋の能動的および受動的特性の両方に基づいて拡張期機能不全の包括的な血行力学分析を提供する。同様に、高次元モデルの文献は、主にHFrEF19、33、34、35、36、37に焦点を当てています。Bakirら33は、HFrEF血動力学的プロファイルと左心室補助装置(LVAD)の有効性を予測する完全結合心液電気力学FEAモデルを提案した。このバイベンチュラ(または2室)モデルは、健康な心臓のヘモダイナミクスをシミュレートするために結合されたウィンドケッセル回路を利用し、LvADサポート33、37を有するHFrEFおよびHFrEF。

同様に、Sackら35は右心室機能障害を調査する二心筋モデルを開発した。彼らの二心学的幾何学は患者の磁気共鳴画像法(MRI)データから得られ、モデルの有限要素メッシュは、VAD支持の失敗した右心室35の血行力学を解析するために画像セグメンテーションを用いて構築された。4室FEA心臓アプローチは、心臓19,34の電気機械挙動のモデルの精度を高めるために開発された。二心筋の記述とは対照的に、人間の心臓のMRI由来4室モデルは、心血管解剖学18のより良い表現を提供する。この研究で採用された心臓モデルは、4室のFEAモデルの確立された例である。一括パラメータおよびバイベンチュラFEAモデルとは異なり、この表現は、疾患進行時に発生する血行力学的変化を34,37にキャプチャします。Genetら34は、例えば、HFrEFおよびHFpEFで観察された改造の数値成長モデルを実施するために同じプラットフォームを使用した。しかし、これらのモデルは、構造力学に対する心臓肥大の影響のみを評価し、関連する血行力学の包括的な説明を提供しない。

この研究におけるインシリコモデルにおけるHFpEFの不足に対処するために、このグループ15 およびFEAモデルによって以前に開発された一括パラメータモデルは、HFpEFの血行力学的プロファイルをシミュレートするために再適応された。このため、ベースラインで心血管のヘモダイナミクスをシミュレートする各モデルの能力が最初に実証されます。狭窄によって引き起こされた左心室圧過負荷の影響と、心臓リモデリングによる左心室コンプライアンスの低下-HFpEF-の典型的な特徴が評価される。

Protocol

1. 0D 集中パラメータモデル シミュレーションの設定注: 数値ソルバ環境 (図1に示すように、表を参照) で、ドメインを構築します。これは、4室の心臓、上半身、腹部、下半身、胸部の区画、大動脈、肺動脈、および上側および下腹部のカバエを含む近位血管系で構成される。このシミュレーションで使用される標準要素は、デフォルトの油圧ライ…

Representative Results

ベースライン シミュレーションの結果を 図 3に示します。左心室と大オータ(図3A)の圧力と体積波形、左心室PVループ(図3B)を示しています。インシリコモデルの2つは、生理学的範囲内にある同様の大動脈および左心室血行性を示す。2つのプラットフォームによって予測される応答のわずかな違いは、非線形性が一括パラメー…

Discussion

この研究で提案された一括パラメータおよびFEAプラットフォームは、狭窄誘発圧過負荷の急性期および慢性HFpEFの両方において、生理学的状態下での心血管系血液力学を再現した。HFpEFの急性および慢性段階における圧力過負荷が果たす役割を捉えることによって、これらのモデルの結果は、大動脈狭窄による経大動脈圧勾配の発症、左心室圧の増加、壁面硬化による末期拡張期体積の減少を…

Disclosures

The authors have nothing to disclose.

Acknowledgements

ハーバード・マサチューセッツ工科大学の健康科学技術プログラムと、医工学科学研究所のSITA財団賞からの資金提供を認めます。

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).

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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).

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