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Engineering

Lumped-Parameter- und Finite-Elemente-Modellierung von Herzinsuffizienz mit konservierter Auswurffraktion

Published: February 13, 2021 doi: 10.3791/62167
Automatic Translation
*1,2, *1, 1,2,3
1Institute for Medical Engineering and Science, Massachusetts Institute of Technology, 2Health Science and Technology Program, Harvard/Massachusetts Institute of Technology, 3Department of Mechanical Engineering, Massachusetts Institute of Technology
* These authors contributed equally

Summary

Diese Arbeit stellt zwei Computermodelle der Herzinsuffizienz mit konservierter Auswurffraktion vor, die auf einem Lumped-Parameter-Ansatz und einer Finite-Elemente-Analyse basieren. Diese Modelle werden verwendet, um die Veränderungen in der Hämodynamik des linken Ventrikels und der damit verbundenen Vaskulatur zu bewerten, die durch Drucküberlastung und verminderte ventrikuläre Compliance induziert werden.

Abstract

Die wissenschaftlichen Bemühungen auf dem Gebiet der computergestützten Modellierung von Herz-Kreislauf-Erkrankungen haben sich weitgehend auf Herzinsuffizienz mit reduzierter Ejektionsfraktion (HFrEF) konzentriert und dabei die Herzinsuffizienz mit konservierter Ejektionsfraktion (HFpEF) weitgehend übersehen, die in jüngster Zeit weltweit zu einer dominanten Form der Herzinsuffizienz geworden ist. Motiviert durch den Mangel an HFpEF-in-silico-Darstellungen werden in diesem Artikel zwei verschiedene Rechenmodelle vorgestellt, um die Hämodynamik von HFpEF zu simulieren, die sich aus einer linksventrikulären Drucküberlastung ergibt. Zunächst wurde ein objektorientiertes Lumped-Parameter-Modell mit einem numerischen Solver entwickelt. Dieses Modell basiert auf einem nulldimensionalen (0D) Windkessel-ähnlichen Netzwerk, das von den geometrischen und mechanischen Eigenschaften der konstitutiven Elemente abhängt und den Vorteil geringer Rechenkosten bietet. Zweitens wurde ein Softwarepaket zur Finite-Elemente-Analyse (FEA) für die Implementierung einer mehrdimensionalen Simulation verwendet. Das FEA-Modell kombiniert dreidimensionale (3D) multiphysikalische Modelle der elektromechanischen Herzreaktion, struktureller Verformungen und fluidkavitätenbasierter Hämodynamik und verwendet ein vereinfachtes Lumped-Parameter-Modell, um die Strömungsaustauschprofile zwischen verschiedenen Flüssigkeitshohlräumen zu definieren. Durch jeden Ansatz konnten sowohl die akuten als auch die chronischen hämodynamischen Veränderungen im linken Ventrikel und im proximalen Gefäßsystem infolge einer Drucküberlastung erfolgreich simuliert werden. Insbesondere wurde die Drucküberlastung durch Verringerung der Öffnungsfläche der Aortenklappe modelliert, während die chronische Umgestaltung simuliert wurde, indem die Compliance der linksventrikulären Wand verringert wurde. In Übereinstimmung mit der wissenschaftlichen und klinischen Literatur von HFpEF zeigen die Ergebnisse beider Modelle (i) eine akute Erhöhung des transaortalen Druckgradienten zwischen dem linken Ventrikel und der Aorta und eine Verringerung des Schlaganfallvolumens und (ii) eine chronische Abnahme des enddiastolischen linksventrikulären Volumens, was auf eine diastolische Dysfunktion hinweist. Schließlich zeigt das FEA-Modell, dass der Stress im HFpEF-Myokard während des gesamten Herzzyklus bemerkenswert höher ist als im gesunden Herzgewebe.

Introduction

Herzinsuffizienz ist weltweit eine der häufigsten Todesursachen, die auftritt, wenn das Herz nicht in der Lage ist, ausreichend zu pumpen oder zu füllen, um mit den metabolischen Anforderungen des Körpers Schritt zu halten. Die Auswurffraktion, d.h. die relative Menge an Blut, die im linken Ventrikel gespeichert ist und bei jeder Kontraktion ausgestoßen wird, wird klinisch verwendet, um Herzinsuffizienz in (i) Herzinsuffizienz mit reduzierter Ejektionsfraktion (HFrEF) und (ii) Herzinsuffizienz mit konservierter Ejektionsfraktion (HFpEF) für Auswurffraktionen von weniger als oder mehr als 45% bzw.1,2,3zuklassifizieren. Symptome von HFpEF entwickeln sich oft als Reaktion auf linksventrikuläre Drucküberlastung, die durch verschiedene Zustände wie Aortenstenose, Bluthochdruck und linksventrikuläre Ausflusstraktobstruktion verursacht werden kann3,4,5,6,7. Drucküberlastung treibt eine Kaskade molekularer und zellulärer Aberrationen an, die zu einer Verdickung der linksventrikulären Wand (konzentrische Umgestaltung) und schließlich zu einer Wandversteifung oder zum Verlust der Konformität führen8,9,10. Diese biomechanischen Veränderungen wirken sich tiefgreifend auf die kardiovaskuläre Hämodynamik aus, da sie zu einer erhöhten enddiastolischen Druck-Volumen-Beziehung und zu einer Verringerung des enddiastolischen Volumensführen 11.

Die computergestützte Modellierung des Herz-Kreislauf-Systems hat das Verständnis von Blutdruck und Blutströmen sowohl in der Physiologie als auch in der Krankheit vorangetrieben und die Entwicklung diagnostischer und therapeutischer Strategien gefördert12. In silico-Modelle werden in niedrig- oder hochdimensionale Modelle eingeteilt, wobei erstere analytische Methoden zur Bewertung globaler hämodynamischer Eigenschaften mit geringem Rechenbedarf verwenden und letztere eine umfassendere multiskalige und multiphysikalische Beschreibung der kardiovaskulären Mechanik und Hämodynamik im 2D- oder 3D-Bereich13bieten. Die Lumped-Parameter-Windkessel-Darstellung ist die häufigste unter den niederdimensionalen Beschreibungen. Basierend auf der elektrischen Schaltkreisanalogie (Ohmsches Gesetz) ahmt dies das gesamte hämodynamische Verhalten des Herz-Kreislauf-Systems durch eine Kombination von resistiven, kapazitiven und induktiven Elementen nach14. Eine aktuelle Studie dieser Gruppe hat ein alternatives Windkessel-Modell im hydraulischen Bereich vorgeschlagen, das die Modellierung von Änderungen in der Geometrie und Mechanik großer Gefäße - Herzkammern und Klappen - auf intuitivere Weise als herkömmliche elektrische Analogmodelle ermöglicht. Diese Simulation wird auf einem objektorientierten numerischen Gleichungslöser entwickelt (siehe Materialtabelle)und kann die normale Hämodynamik, physiologische Effekte der kardiorespiratorischen Kopplung, respiratorisch gesteuerten Blutfluss in der Einzelherzphysiologie und hämodynamische Veränderungen aufgrund von Aortenverengung erfassen. Diese Beschreibung erweitert die Fähigkeiten von Lumped-Parameter-Modellen, indem sie einen physikalisch intuitiven Ansatz zur Modellierung eines Spektrums pathologischer Zustände einschließlich Herzinsuffizienzbietet 15.

Hochdimensionale Modelle basieren auf FEA, um räumlich-zeitliche Hämodynamik und Fluid-Struktur-Wechselwirkungen zu berechnen. Diese Darstellungen können detaillierte und genaue Beschreibungen des lokalen Blutflussfeldes liefern; Aufgrund ihrer geringen Recheneffizienz sind sie jedoch nicht für Untersuchungen des gesamten kardiovaskulären Baumes geeignet16,17. Als anatomisch genaue FEA-Plattform des 4-Kammer-Erwachsenenherzens wurde ein Softwarepaket (siehe Materialtabelle)eingesetzt, das die elektromechanische Reaktion, strukturelle Verformungen und die auf Flüssigkeitshöhlen basierende Hämodynamik integriert. Das angepasste menschliche Herzmodell umfasst auch ein einfaches Lumped-Parameter-Modell, das den Strömungsaustausch zwischen den verschiedenen Flüssigkeitshöhlen definiert, sowie eine vollständige mechanische Charakterisierung des Herzgewebes18,19.

Mehrere Lumped-Parameter- und FEA-Modelle der Herzinsuffizienz wurden formuliert, um hämodynamische Anomalien zu erfassen und therapeutische Strategien zu bewerten, insbesondere im Zusammenhang mit mechanischen Kreislaufunterstützungsgeräten für HFrEF20,21,22,23,24. Eine breite Palette von 0D-Lumped-Parameter-Modellen unterschiedlicher Komplexität hat daher erfolgreich die Hämodynamik des menschlichen Herzens unter physiologischen und HFrEF-Bedingungen durch Optimierung von zwei- oder dreielementigen elektrischen analogen Windkesselsystemenerfasst 20,21,23,24. Die meisten dieser Darstellungen sind uni- oder biventrikuläre Modelle, die auf der Formulierung der zeitvariablen Elastanz basieren, um die kontraktile Wirkung des Herzens zu reproduzieren und eine nichtlineare enddiastolische Druck-Volumen-Beziehung zu verwenden, um die ventrikuläre Füllung zu beschreiben25,26,27. Umfassende Modelle, die das komplexe kardiovaskuläre Netzwerk erfassen und sowohl die vorhofliche als auch die ventrikuläre Pumpwirkung nachahmen, wurden als Plattformen für Gerätetests verwendet. Obwohl es auf dem Gebiet der HFrEF eine bedeutende Literatur gibt, wurden nur sehr wenige In-Silico-Modelle von HFpEF vorgeschlagen20,22,28,29,30,31.

Ein niedrigdimensionales Modell der HFpEF-Hämodynamik, das kürzlich von Burkhoff et al.32 und Granegger et al.28entwickelt wurde, kann die Druck-Volumen-Schleifen (PV) des 4-Kammer-Herzens erfassen und die Hämodynamik verschiedener Phänotypen von HFpEF vollständig rekapitulieren. Darüber hinaus nutzen sie ihre in silico-Plattform, um die Machbarkeit eines mechanischen Kreislaufgeräts für HFpEF zu bewerten, was pionierhaft für die computergestützte Forschung von HFpEF für physiologische Studien sowie die Geräteentwicklung ist. Diese Modelle sind jedoch nach wie vor nicht in der Lage, die dynamischen Veränderungen der Blutströme und des Drucks zu erfassen, die während des Fortschreitens der Krankheit beobachtet werden. Eine aktuelle Studie von Kadry et al.30 erfasst die verschiedenen Phänotypen der diastolischen Dysfunktion, indem die aktive Entspannung des Myokards und die passive Steifigkeit des linken Ventrikels an einem niedrigdimensionalen Modell angepasst werden. Ihre Arbeit bietet eine umfassende hämodynamische Analyse der diastolischen Dysfunktion, die sowohl auf den aktiven als auch auf den passiven Eigenschaften des Myokards basiert. In ähnlicher Weise hat sich die Literatur hochdimensionaler Modelle hauptsächlich auf HFrEF19,33,34,35,36,37konzentriert. Bakir et al.33 schlugen ein vollständig gekoppeltes feA-Modell für kardiale Flüssigkeitselektromechanik vor, um das hämodynamische HFrEF-Profil und die Wirksamkeit eines linksventrikulären Unterstützungsgeräts (LVAD) vorherzusagen. Dieses biventrikuläre (oder Zweikammer-) Modell verwendete eine gekoppelte Windkesselschaltung, um die Hämodynamik des gesunden Herzens, HFrEF und HFrEF mit LVAD-Unterstützung33,37zu simulieren.

In ähnlicher Weise entwickelten Sack et al.35 ein biventrikuläres Modell, um rechtsventrikuläre Dysfunktion zu untersuchen. Ihre biventrikuläre Geometrie wurde aus den Magnetresonanztomographie-Daten (MRT) eines Patienten gewonnen, und das Finite-Elemente-Netz des Modells wurde mit Bildsegmentierung konstruiert, um die Hämodynamik eines VAD-gestützten versagenden rechten Ventrikels zu analysieren35. Vierkammer-FEA-Herzansätze wurden entwickelt, um die Genauigkeit von Modellen des elektromechanischen Verhaltens des Herzens zu verbessern19,34. Im Gegensatz zu biventrikulären Beschreibungen bieten MRT-abgeleitete Vierkammermodelle des menschlichen Herzens eine bessere Darstellung der kardiovaskulären Anatomie18. Das in dieser Arbeit verwendete Herzmodell ist ein etabliertes Beispiel für ein Vierkammer-FEA-Modell. Im Gegensatz zu Lumped-Parameter- und biventrikulären FEA-Modellen erfasst diese Darstellung hämodynamische Veränderungen, wie sie während des Krankheitsverlaufs auftreten34,37. Genet et al.34verwendeten beispielsweise die gleiche Plattform, um ein numerisches Wachstumsmodell des in HFrEF und HFpEF beobachteten Remodelings zu implementieren. Diese Modelle bewerten jedoch nur die Auswirkungen der Herzhypertrophie auf die Strukturmechanik und liefern keine umfassende Beschreibung der assoziierten Hämodynamik.

Um das Fehlen von HFpEF in silico-Modellen in dieser Arbeit zu beheben, wurden das zuvor von dieser Gruppe15 entwickelte Lumped-Parameter-Modell und das FEA-Modell neu angepasst, um das hämodynamische Profil von HFpEF zu simulieren. Zu diesem Zweck wird zunächst die Fähigkeit jedes Modells demonstriert, kardiovaskuläre Hämodynamik zu Studienbeginn zu simulieren. Anschließend werden die Auswirkungen einer stenoseinduzierten linksventrikulären Drucküberlastung und einer verminderten linksventrikulären Compliance durch kardialer Umbau – ein typisches Kennzeichen von HFpEF – bewertet.

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Protocol

1. 0D-Lumped-Parameter-Modell

  1. Simulationsaufbau
    HINWEIS: In der numerischen Gleichungslöserumgebung (siehe Materialtabelle)konstruieren Sie die Domäne wie in Abbildung 1dargestellt. Diese besteht aus dem 4-Kammer-Herz, dem Oberkörper, dem Bauch,Demte und Thoraxkompartiment sowie dem proximalen Gefäß, einschließlich der Aorta, der Lungenarterie und der oberen und unteren Venae cavae. Die in dieser Simulation verwendeten Standardelemente sind Teil der hydraulischen Standardbibliothek. Details finden Sie in den Ergänzenden Dateien.
    1. Navigieren Sie durch die Hydraulikbibliothek, um die erforderlichen Elemente zu finden: Hydraulikleitung, Hydraulikkammer mit konstantem Volumen, linearer Widerstand, Kreiselpumpe, Rückschlagventil, Öffnung mit variabler Fläche und die benutzerdefinierte Hydraulikflüssigkeit.
      1. Legen Sie die hydraulischen Rohrleitungselemente in den Arbeitsbereich ab.
        HINWEIS: Diese berücksichtigen Reibungsverluste sowie Wand-Compliance und Flüssigkeitskompressibilität in Blutgefäßen und Herzkammern. Durch diesen Block wird der Druckverlust nach dem Darcy-Weisbach-Gesetz berechnet, während die Änderung des Durchmessers aufgrund der Wandkonformität von der Konformitätsproportionalitätskonstante, dem Luminaldruck und der Zeitkonstante abhängt. Schließlich wird die Kompressibilität der Flüssigkeit durch den Schüttmodul des Mediums definiert.
      2. Setzen Sie die Hydraulikkammerelemente mit konstantem Volumen ein, um die Wandkonformität und die Kompressibilität der Flüssigkeit zu definieren.
        HINWEIS: Dieser Block berücksichtigt keine Druckverluste aufgrund von Reibung.
      3. Fügen Sie die linearen Widerstandselemente hinzu, um den Strömungswiderstand zu definieren.
        HINWEIS: Dies ist unabhängig von den geometrischen Eigenschaften des Gefäßes, analog zum resistiven Element, das in elektrisch analogen Windkessel-Modellen verwendet wird. Andere Blöcke, wie die Kreiselpumpe, das Rückschlagventil, die Öffnung mit variabler Fläche und die benutzerdefinierten Hydraulikflüssigkeitselemente sollten eingeführt werden, um den gewünschten Druckeintrag in das System zu erzeugen, die Auswirkungen von Herzklappen auf den Blutfluss zu modellieren und die mechanischen Eigenschaften des Blutes zu definieren. Durch diese Elemente kann das Verhalten des Herz-Kreislauf-Systems sowohl in der Physiologie als auch in der Krankheit vollständig erfasst werden. Das Eingangssignal für die Kreiselpumpe finden Sie in Abbildung S1A.
      4. Modellieren Sie die Kontraktilität jeder Herzkammer durch das benutzerdefinierte Konformitätskammerelement mit variabler Konformität.
        HINWEIS: Diese akzeptiert Compliance als zeitvariables benutzerdefiniertes Eingangssignal und basiert auf dem zeitvariablen Elastanzmodell (Abbildung S1B-D).
    2. Geben Sie die Parameter relativ zu jedem Element an, wie in Tabelle S1gezeigt, die auch in Rosalia et al.15 zu finden ist.
    3. Fügen Sie ein Physical Signal (PS) Repeating Sequence-Element für jeden der Blöcke ein, die ein zeitabhängiges benutzerdefiniertes Eingangssignal erfordern: die LV-Pumpe, die Konformitätselemente für variable Übereinstimmungen und die Blendenblöcke mit variabler Fläche.
      HINWEIS: Die für diese Simulation verwendeten Eingangssignale finden Sie in Abbildung S1.
    4. Wählen Sie den standardmäßigen impliziten ODE 23t-Gleichungslöser aus und führen Sie die Simulation für 100 s aus, um einen stationären Zustand zu erreichen.

2. Das FEA-Modell

  1. Simulationsaufbau
    HINWEIS: Das FEA-Modell verwendet eine gekoppelte elektrisch-mechanische Analyse nacheinander. In diesem Modell wird zuerst die elektrische Analyse durchgeführt; dann werden die resultierenden elektrischen Potentiale als Anregungsquelle in der folgenden mechanischen Analyse verwendet. Daher enthält der Simulationsaufbau zwei Arbeitsdomänen: die elektrischen (ELEC) und die mechanischen (MECH) Domänen, die in der FEA-Simulationssoftware (Materialtabelle)18vordefiniert sind. Daher wird im folgenden Abschnitt nur der Analyseworkflow beschrieben. Das FEA-Modell verwendet die folgenden Benutzerunterroutinen HETVAL, VUANISOHYPERund UAMP für die elektrische und mechanische Materialmodellierung18.
    1. Navigieren Sie durch die ELEC-Domäne, um elektrische Analysen mit dem vordefinierten Temperaturverfahren im Standardmodul durchzuführen.
      1. Verwenden Sie einen Einzelanalyseschritt mit dem Namen BEAT. Stellen Sie die Dauer des Herzzyklus auf 500 ms ein und wenden Sie einen elektrischen Potentialimpuls auf einen Knotensatz an, der den sinoatrialen (SA) Knoten darstellt (Knotensatz: R_Atrium-1.SA_NODE).
      2. Überprüfen Sie die standardmäßige elektrische Wellenform, die von -80 mV bis 20 mV über 200 ms mit der Definition der glatten Schrittamplitude reicht, wie im Modellhandbuch18beschrieben. Verwenden Sie die Standardwerte der Materialkonstanten in der elektrischen Analyse, um die AV-Verzögerung anzupassen.
      3. Starten Sie das Job-Modul und erstellen Sie einen Job mit dem Namen heart-elec.
    2. Sobald die Einrichtung der elektrischen Analyse abgeschlossen ist, navigieren Sie durch die MECH-Domäne, um die auf Flüssigkeitshohlräumen basierende mechanische Analyse durchzuführen.
      HINWEIS: Die mechanische Simulation wird nach der elektrischen Analyse durchgeführt, und die resultierenden elektrischen Potentiale werden als Anregungsquelle für die mechanische Analyse verwendet. Die mechanische Analyse umfasst mehrere Schritte.
      1. Verwenden Sie die drei Hauptschritte PRE-LOAD, BEAT1UND RECOVERY1. Überprüfen Sie im Schritt PRE-LOAD die Randbedingungen des vorgespannten Zustands des Herzens. Verwenden Sie 0,3 s als Schrittzeit, um den Druck in den Flüssigkeitskammern linear zu erhöhen.
        HINWEIS: Die vordefinierten Werte für den Flüssigkeitshohlraumdruck sind in Tabelle S3 aufgeführt. Der vorgespannte Zustand des Herzens wurde bereits im normalen Herzsimulationsaufbau definiert, und die anfänglichen Knotenbedingungen sind in den externen Simulationsdateien enthalten, wie in Tabelle S5aufgeführt. Eine Neuberechnung des Nullspannungszustands mit Hilfe der inversen mechanischen Simulation ist erforderlich, wenn die Randbedingung geändert wird, wie in den Schritten 3.2.2-3.2.4 erläutert.
      2. Verwenden Sie im Schritt BEAT1 0,5 s als Schrittzeit, um die Kontraktion zu simulieren.
      3. Wählen Sie im Schritt RECOVERY1 0,5 s für die Herzentspannung und die ventrikuläre Füllung für eine Herzfrequenz von 60 bpm.
      4. Aktivieren Sie die folgenden Schritte, BEATX und RECOVERYX, um mehr als einen Herzzyklus zu simulieren, um einen stationären Zustand zu erreichen.
        HINWEIS: Drei Herzzyklen reichen aus, um einen stabilen Zustand zu erreichen. Ein Zyklus der Simulation wird in ~8 h auf einem 24-Kern-Prozessor (3,2 GHz x 24) abgeschlossen.
      5. Starten Sie das Job-Modul und erstellen Sie einen Job mit dem Namen heart-mech, wodurch die Option mit doppelter Genauigkeit aktiviert wird.
  2. Überprüfen des vereinfachten Windkessel-Modells mit Klumpenparametern
    HINWEIS: Die mechanische Domäne des FEA-Modells verfügt über ein Blutflussmodell, das auf einem vereinfachten Lumped-Parameter-Kreislauf basiert und als Kombination aus oberflächenbasierten Flüssigkeitshohlräumen und Flüssigkeitsaustausch erstellt wird, wie in Abbildung 218dargestellt.
    1. Verwenden Sie die in der obigen Notiz erwähnte Windkessel-Darstellung, um die Simulation auszuführen. Überprüfen Sie die Darstellung des Blutflussmodells, um die Werte der resistiven und kapazitiven Elemente für Strömungswiderstände bzw. strukturelle Compliance anzupassen.
    2. Überprüfen Sie die 3D-Finite-Elemente-Darstellung von vier Herzkammern und stellen Sie sicher, dass ihre geometrischen Positionen genau sind.
    3. Überprüfen Sie die Herzanordnung und wechseln Sie zum Interaktionsmodul, um die Compliance- und Kontraktilitätswerte jeder der vier Herzkammern anzupassen.
      HINWEIS: Die Standardwerte im Interaktionsmodul sind so konfiguriert, dass sie einen idealisierten gesunden menschlichen Herzschlagzyklussimulieren 18.
    4. Überprüfen Sie die folgenden hydrostatischen Flüssigkeitshohlräume im Interaktionsmodul, CAV-AORTA, CAV-LA, CAV-LV, CAV-PULMONARY_TRUNK, CAV-RA, CAV-RV, CAV-SVC, CAV-ARTERIAL-COMP, CAV-PULMONARY-COMP und CAV-VENOUS-COMP ( TabelleS3).
    5. Verwenden Sie die Compliance-Kammern (CAV-ARTERIAL-COMP, CAV-PULMONARY-COMP und CAV-VENOUS-COMP) als kubische Volumen, da sie die Konformität der arteriellen, venösen und pulmonalen Zirkulationen darstellen.
    6. Befestigen Sie drei Konformitätswürfe kubische Volumen an einer geerdeten Feder und überprüfen Sie den Steifigkeitswert, um die Druck-Volumen-Reaktion im arteriellen, venösen und pulmonalen Kreislauf zu modellieren.
    7. Überprüfen Sie die folgenden Flüssigkeitsaustauschdefinitionen zwischen den hydrostatischen Flüssigkeitshöhlen: arterial-venös, venös-rechts-Vorhof, rechter Vorhof-rechter Ventrikel, rechter Ventrikel-Lungen-System, Lungensystem-linker Vorhof, linker Vorhof-linker Ventrikel und linker Ventrikel-Aorta (Tabelle S4).
    8. Passen Sie den viskosen Widerstandskoeffizienten an, um das Blutflussmodell in jedem Flüssigkeitsaustauschlink zu ändern (siehe Ergänzende Dateien für weitere Informationen über den viskosen Widerstandseffekt).
  3. Multiphysikalische Simulation
    1. Suchen Sie die CAE-Datenbankdatei im Arbeitsverzeichnis.
      HINWEIS: Das FEA-Modell in diesem Protokoll wird in der Datenbank ausgeliefert und als LH-Human-Model-Beta-V2_1.caebezeichnet.
    2. Fügen Sie die Eingabe-, Objekt- und Bibliotheksdateien in das Arbeitsverzeichnis ein, um die Simulation auszuführen. Die vollständige Liste der Eingabe- und Bibliotheksdateien finden Sie in Tabelle S5.
    3. Starten Sie die FEA-Modellsimulationssoftware (siehe Materialtabelle).
      HINWEIS: Wenden Sie sich an den Softwareanbieter, um die Kompatibilität mit späteren Versionen18 zu überprüfen.
    4. Überprüfen Sie die Teile, Baugruppen und Randbedingungen sowohl im ELEC- als auch im MECH-Bereich, wie in den Abschnitten 2.2 und 2.3 beschrieben.
    5. Führen Sie zunächst den elektrischen Simulationsauftrag heart-elecaus, wie in Abschnitt 2.1.1.3 beschrieben. Überprüfen Sie visuell die Ergebnisse des elektrischen Potenzials, um sicherzustellen, dass die Herz-Elektro-Simulation wie erwartet verlief. Stellen Sie dann sicher, dass sich die Ergebnisdatei heart-elec.odb im Arbeitsverzeichnis befindet.
    6. Wechseln Sie in die zweite Simulationsphase, indem Sie in die MECH-Domäne wechseln. Überprüfen Sie die Werte der Materialkonstanten, die in der mechanischen Simulation verwendet werden, um die gewünschte passive und aktive Herzreaktion zu modellieren.
    7. Stellen Sie sicher, dass die Materialbibliotheksdateien für die mechanische Analyse den Namen der HYBRID-Zeichenfolge verwenden. Um die Materialantwort der Herzkammern zu ändern, passen Sie die entsprechende Hybridmaterialdatei an oder ersetzen Sie die gesamte Materialantwort, indem Sie im Abschnitt Materialien des CAE-Moduls ein neues Materialverhalten definieren.
      HINWEIS: Detaillierte Informationen zu den eingebauten konstitutiven Gesetzen finden Sie imBenutzerhandbuch 18.
    8. Stellen Sie im Schritt PRE-LOAD die Drücke der hydrostatischen Hohlräume ein, um das gewünschte physiologische Verhalten zu erhalten. Verwenden Sie die integrierte Option für glatte Amplituden, um von Null auf das gewünschte Druckniveau zu hochzufahren, wie in Schritt 2.1.2.1 beschrieben.
    9. Deaktivieren Sie die in 2.1.2.1 definierten Druckrandbedingungen, um das Blutflussmodell mit einem konstanten Gesamtblutvolumen innerhalb des Kreislaufsystems auszuführen. Führen Sie den Simulationsauftrag heart-mech aus,wie in Abschnitt 2.1.2.5 beschrieben.

3. Aortenklappenstenose

HINWEIS: Aortenstenose ist oft ein Treiber von HFpEF, da sie zu Drucküberlastung und letztendlich zu konzentrischem Umbau und Compliance-Verlust der linksventrikulären Wand führt. Die hämodynamische, die bei Aortenstenose beobachtet wird, schreitet oft zu denen bei HFpEF über.

  1. Das Lumped-Parameter-Modell
    1. Ändern Sie das Eingangssignal im PS-Wiederholungssequenzelement relativ zur Aortenklappe, die sich im linken ventrikulären Kompartiment befindet. Simulieren Sie eine Reduzierung der Blendenfläche um 70% im Vergleich zum Ausgangswert (Tabelle S6).
      HINWEIS: Die Eingangswerte stellen den Blendenbereich des Stenotenventils während jedes Herzschlags dar. Der Flächenwert der Blende kann leicht angepasst werden, indem der Startausgangswertvektor des PS-Elements der Aortenklappe mit einem Dezimalwert multipliziert wird, der der endgültigen Blendenfläche in Bezug auf ihren ursprünglichen Wert entspricht. In dieser Arbeit wurde ein Faktor von 0,3 verwendet, um eine 70%ige Verengung zu erreichen.
  2. Das FEA-Modell
    1. Ändern Sie die Definition des Flüssigkeitsaustauschs des Parameters LINK-LV-ARTERIAL.
      HINWEIS: Dieser Parameter besitzt einen viskosen Widerstandskoeffizienten, der auf den Blutfluss zwischen dem linken Ventrikel und der Aorta abgestimmt ist. Der effektive Austauschbereich kann modifiziert werden, um den Blutfluss anzupassen und das entsprechende Aortenstenosemodell zu erstellen (Tabelle S7).
    2. Suchen Sie den Toolbox-Ordner und kopieren Sie die Dateien in diesem Ordner in das Hauptarbeitsverzeichnis.
    3. Führen Sie eine inverse mechanische Simulation durch, indem Sie die Toolboxdateien18ausführen. Ändern Sie zu diesem Zweck die Saugdrücke des linken Ventrikels und des linken Vorhofs auf 6 mmHg in der Flüssigkeitshöhle, um ihren anfänglichen volumetrischen Zustand für das Aortenstenosemodell anzupassen. Führen Sie die Funktion inversePreliminary.py aus.
      HINWEIS:Eine Neuberechnung des Nullspannungszustands mithilfe der inversen mechanischen Simulation ist erforderlich, wenn die Randbedingung geändert wird.
    4. Sobald die inverse mechanische Simulation abgeschlossen ist, führen Sie die Nachbearbeitungsfunktionen aus: calcNodeCoords.py und straight_mv_chordae.py. Verwenden Sie die Standardwerte für die anderen Strömungsparameter, und führen Sie eine neue mechanische Simulation aus, wie in Abschnitt 2.1.2.5 beschrieben.

4. HFpEF-Hämodynamik

HINWEIS: Um die Auswirkungen des chronischen Umbaus zu simulieren, wurden die mechanischen Eigenschaften des linksherzigen Herzens modifiziert.

  1. Das Lumped-Parameter-Modell
    1. Ändern Sie die linksventrikuläre diastolische Konformität des LV-Konformitätselements, um die Wandversteifung aufgrund von Drucküberlastung nachzuahmen, indem Sie den Wert der enddiastolischen Konformität in Tabelle S8verwenden.
      HINWEIS: Gehen Sie davon aus, dass die Konformität linear von der End-Systole zur Enddiastole fällt.
    2. Erhöhen Sie den Leckwiderstand der LV-Pumpe auf 18 × 106 Pa s m-3 (Tabelle S8),um die erhöhten linksventrikulären Drücke zu erfassen, die in HFpEF beobachtet wurden.
  2. Das FEA-Modell
    1. Bearbeiten Sie die aktiven Materialeigenschaften der linken Ventrikelgeometrie. Erhöhen Sie die Steifigkeitskomponente, um die aktive Gewebereaktion auf die Spannungskomponenten in Faser- und Blattrichtungen im konstitutiven Modell abzustimmen.
      1. Ändern Sie die Materialantwort des linken Ventrikels in der Mech-Mat-LV_ACTIVE-Datei.
        HINWEIS: Die Größe der Steifigkeit für die linke Kammer kann so eingestellt werden, dass die entsprechenden diastolischen Compliance-Effekte bereitgestellt werden.
      2. Erhöhen Sie die Steifigkeitsparameter a und b in der anisotropen hyperelastischen Formulierung, um die erhöhte Steifigkeitsreaktion für die HFpEF-Physiologie zu erfassen.
      3. Stellen Sie im Schritt PRE-LOAD die Flüssigkeitshohlraumdrücke des linken Ventrikels und des linken Vorhofs auf 20 mmHg ein.
      4. Führen Sie eine inverse mechanische Simulation durch, um den volumetrischen Zustand des linken Ventrikels und des Vorhofs zu erhalten. Exportieren Sie die Knotenkoordinaten aus der Datei heart-mech-inverse.odb 18.
      5. Führen Sie die Nachbearbeitungsfunktionen aus: calcNodeCoords.py und straight_mv_chordae.py, wie in Schritt 3.2.4 beschrieben. Suchen Sie die neuen Knoteneingabedateien im Arbeitsverzeichnis und führen Sie eine neue mechanische Simulation durch, wie in Abschnitt 2.1.2.5 beschrieben.

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Representative Results

Die Ergebnisse der Baseline-Simulationen sind in Abbildung 3 dargestellt. Diese stellt die Druck- und Volumenwellenformen des linken Ventrikels und der Aorta (Abbildung 3A) sowie der linksventrikulären PV-Schleife (Abbildung 3B) dar. Die beiden In-silico-Modelle zeigen eine ähnliche Aorten- und linksventrikuläre Hämodynamik, die im physiologischen Bereich liegt. Geringfügige Unterschiede in der von den beiden Plattformen vorhergesagten Reaktion können während der ventrikulären Entleerungs- und Füllphasen festgestellt werden, in denen Nichtlinearitäten vom FEA-Modell im Vergleich zur Lumped-Parameter-Plattform besser erfasst werden. In der Physiologie entstehen solche nichtlinearen Effekte hauptsächlich durch die hyperelastische Reaktion des Herzgewebes und werden daher durch Multidomänen- und High-Order-Rechenmodelle genauer reproduziert18.

Für die Aortenstenose wurde eine ventrikuläre und aortenförmige Hämodynamik erhalten, da diese häufig zu einer linksventrikulären Drucküberlastung und letztlich zur Entwicklung von HFpEF führt. Druck- und Volumenwellenformen bei einer Reduzierung der Aortenklappenöffnung um 70 % sind für beide Modelle in Abbildung 4 dargestellt. Die Stenose führte zu einem erhöhten Druckgradienten über die Aortenklappe. Für die in dieser Arbeit betrachtete 70%-Stenose wurden mit den Modellen Lumped-Parameter (Abbildung 4A) bzw. FEA ( Abbildung 4B ) Spitzentransaortikumgradienten von 41 mmHg bzw.54 mmHgerhalten. Diese moderate Variation ergibt sich wahrscheinlich aus dem Fehlen einer konstitutiven Gleichung, die die Materialeigenschaften des Herzgewebes im Lumped-Parameter-Modell definiert, in dem die Konformität einfach durch eine Reihe von numerischen Werten definiert wird. Dieses Modell erfasst daher keine Fluid-Struktur-Wechselwirkungen, die stattdessen durch das FEA-Modell genau dargestellt werden. Dennoch stimmen die Ergebnisse beider Modelle mit den Klassifikationen der American Society of Echocardiography (ASE) und der European Association of Echocardiography (EAE) für moderate Aortenklappenstenose überein, die maximale transaorten Gradienten von 40-65 mmHg für Aortenverengungen von etwa 60-75%bezeichnen 38,39,40.

Linksventrikuläre PV-Schleifen zu Studienbeginn, 70% Aortenstenose und HFpEF nach Versteifung der Ventrikelwand sind in Abbildung 5zusammengefasst. Ähnliche Muster sind in Abbildung 5Azu beobachten, die die Ergebnisse des Lumped-Parameter-Modells darstellt, und in Abbildung 5B, die die über FEA erhaltene Hämodynamik zeigt. Diese PV-Schleifen stimmen mit denen in der wissenschaftlichen und klinischen Literatur von HFpEF1,11,28,32überein. Insbesondere sind beide Modelle in der Lage, den Anstieg des systolischen linksventrikulären Drucks aufgrund des durch die Aortenstenose induzierten Anstiegs der Nachlast zu erfassen. Darüber hinaus wird das endsystolische Volumen in der Stenose-PV-Schleife erhöht, was zu einem Abfall des Hubvolumens führt. Bei Umbau und Verlust der linksventrikulären Compliance wird die enddiastolische Druck-Volumen-Beziehung (EDPVR) erhöht, was zu höheren enddiastolischen Drücken und niedrigeren enddiastolischen Volumina führt. Diese Phänomene, die auf die Unfähigkeit des linken Ventrikels zurückzuführen sind, sich ausreichend zu entspannen und zu füllen, werden von den HFpEF-PV-Schleifen sowohl im niedrig- als auch im hochdimensionalen Modell erfolgreich erfasst.

Als weitere Indikation für eine verminderte diastolische Funktion ist der Durchfluss durch die Mitralklappe in Abbildung S2dargestellt, die sowohl die phasen der frühen Relaxation (E) als auch der Vorhoffnungskontraktion (A) hervorhebt. Im Vergleich zu den Normal- und Stenoseprofilen zeichnet sich der HFpEF-Fluss durch einen etwas höheren Peak-E-Phasen-Mitralfluss und einen signifikant verringerten Peak-A-Phasen-Flow aus, was hervorhebt, dass eine passive Versteifung des linken Ventrikels zu einem erhöhten E / A-Verhältnis führt, was mit der wissenschaftlichen Literatur übereinstimmt30. Schließlich zeigt Abbildung 6 Veränderungen in der Myokard-Stresskarte im Normal- und HFpEF-Herzen sowohl während der Systole als auch der Diastole. Die Langachsenansicht des linken Ventrikels veranschaulicht die volumetrischen gemittelten Spannungsverteilungen und zeigt erhöhte Spannungen im HFpEF-Herzen aufgrund des charakteristischen Verlustes der ventrikulären Compliance. Ausgehend von Den Ausgangswerten von (61,1 ± 49,8) kPa bzw. (0,51 ± 7,35) kPa für das gesunde Herz während der Peak-Systole (t = 0,2 s) bzw. enddiastole (t = 1,0 s) stieg die mittlere Belastung entsprechend auf (97,2 ± 205,7) kPa und (2,69 ± 16,34) kPa in HFpEF, was darauf hindeutet, dass die bei HFpEF beobachteten hämodynamischen Veränderungen auf tiefgreifende strukturelle Veränderungen des versagenden Herzens zurückzuführen sind.

Figure 1
Abbildung 1: Domäne des anatomisch abgeleiteten Lumped-Parameter-Modells im objektorientierten numerischen Solver (siehe Materialtabelle),das das Vierkammerherz, die Aorta und den Oberkörper-, Bauch-, Unterkörper- und Lungenkreislauf zeigt. Abkürzungen: LV = linker Ventrikel; RV = rechter Ventrikel; LA = linker Vorhof; RA = rechter Vorhof; R1 = arterienieller Widerstand; R2 = Venenwiderstand; C = Konformität; IVC: Vena cava inferior; SVC: Vena cava superior. Bitte klicken Sie hier, um eine größere Version dieser Abbildung anzuzeigen.

Figure 2
Abbildung 2: Finite-Elemente-Analysemodell des menschlichen Herzens. (A) 3D-Darstellung des Finite-Elemente-Analysemodells des menschlichen Herzens. (B) Vereinfachte Lumped-Parameter-Darstellung des Blutflussmodells im Modell gekoppelt mit den Strukturflüssigkeitsaustauschmodellen18. Abkürzungen: LV = linker Ventrikel; RV = rechter Ventrikel; LA = linker Vorhof; RA = rechter Vorhof; RAorten = Aortenklappenwiderstand; RMitral = Mitralklappenwiderstand; Rpulmonal = Pulmonalklappenwiderstand; RTrikuspidal = Trikuspidalklappenwiderstand; Carterial = systemische arterielle Compliance; R-System = systemischer arterien Resistenz; Cvenös = systemische venöse Compliance, Rvenös = systemische Venenresistenz; Cpulmonal = pulmonale Compliance; RLungensystem = Lungenwiderstand. Bitte klicken Sie hier, um eine größere Version dieser Abbildung anzuzeigen.

Figure 3
Abbildung 3: Baseline-Simulationen und Druck-Volumen-Wellenformen für die Lumped-Parameter- und Finite-Elemente-Analysemodelle des menschlichen Herzens. (A) Linksventrikuläre Druck- und Volumenwellenformen und Aortendruck, berechnet anhand der Lumped-Parameter- und FEA-Modelle zu Studienbeginn. (B) Linksventrikuläre PV-Schleife, die durch beide Plattformen zu Beginn erhalten wird. Abkürzungen: FEA = Finite-Elemente-Analyse; LV = linksventrikulär; PV = Druckvolumen. Bitte klicken Sie hier, um eine größere Version dieser Abbildung anzuzeigen.

Figure 4
Abbildung 4: Linksventrikulärer Druck und Volumenwellenformen und Aortendruck berechnet bei 70 % Reduktion der Aortenklappenöffnung. (A) Lumped-Parameter-Modell, (B) FEA-Modell. Abkürzungen: FEA = Finite-Elemente-Analyse; LV = linksventrikulär. Bitte klicken Sie hier, um eine größere Version dieser Abbildung anzuzeigen.

Figure 5
Abbildung 5: Linksventrikuläre PV-Schleifen des gesunden Herzens unter akuter Stenose-induzierter Drucküberlastung und des HFpEF-Herzens nach chronischer Umgestaltung und Versteifung. (A) Lumped-Parameter, (B) FEA-Modelle. Abkürzungen: EDPVRH = enddiastolische Druck-Volumen-Beziehung im simulierten gesunden Herzen; EDPVRHFpEF: enddiastolische Druck-Volumen-Beziehung in der simulierten HFpEF-Physiologie; PV - Druckvolumen; FEA = Finite-Elemente-Analyse. Bitte klicken Sie hier, um eine größere Version dieser Abbildung anzuzeigen.

Figure 6
Abbildung 6: von Mises-Spannung (Durchschnitt: 75%) unter physiologischen Bedingungen und des HFpEF-Herzens während der Peak-Systole und Diastole, wie vom FEA-Modell vorhergesagt. Die Farbkarten zeigen das Stressniveau in MPa an. Höhere Spannungen sind bei HFpEF (92,7-2,7 kPa) im Vergleich zum gesunden Herzen (61,1-0,5 kPa) während der Peak-Systole (t = 0,2 s) und der Enddiastole (t = 1,0 s) zu sehen. Bitte klicken Sie hier, um eine größere Version dieser Abbildung anzuzeigen.

Abbildung S1: Eingangssignale für (A) Kreiselpumpe, (B) linker Ventrikel, (C) rechter Ventrikel, (D) linke und rechte Vorhöfe für die Lumped-Parameter-Simulation. Bitte klicken Sie hier, um diese Datei herunterzuladen.

Abbildung S2: (A) Aorten- und (B) Mitralflusssignale für die Baseline-, Stenose- und HFpEF-Profile, erhalten durch FEA. Abkürzungen: E = frühe Entspannungsphase; A = Vorhoffnung; FEA = Finite-Elemente-Analyse; HFpEF = Herzinsuffizienz mit konservierter Ejektionsfraktion. Bitte klicken Sie hier, um diese Datei herunterzuladen.

Tabelle S1. Geometrische und mechanische Parameter der Baseline-Lumped-Parameter-Simulation. Bitte klicken Sie hier, um diese Tabelle herunterzuladen.

Tabelle S2. Umfangreicher Parametersatz der Baseline-Lumped-Parameter-Simulation. Bitte klicken Sie hier, um diese Tabelle herunterzuladen.

Tabelle S3. Fluidhohlraumwerte im Modell der mechanischen Finite-Elemente-Analyse (FEA)18. Bitte klicken Sie hier, um diese Tabelle herunterzuladen.

Tabelle S4. Randbedingungen von Fluidaustauschverbindungen für das Finite-Elemente-Analysis-Modell (FEA)18. Bitte klicken Sie hier, um diese Tabelle herunterzuladen.

Tabelle S5. Die erforderlichen Simulationsdateien für das Finite-Elemente-Analyse-Modell (FEA)18. Bitte klicken Sie hier, um diese Tabelle herunterzuladen.

Tabelle S6. Parameter für die Aortenstenose-Lumped-Parameter-Simulation. Bitte klicken Sie hier, um diese Tabelle herunterzuladen.

Tabelle S7. Fluidaustausch-Link-Definitionen im Finite-Elemente-Analyse-Modell (FEA)18. Bitte klicken Sie hier, um diese Tabelle herunterzuladen.

Tabelle S8. Parameter für die HFpEF-Lumped-Parameter-Simulation. Bitte klicken Sie hier, um diese Tabelle herunterzuladen.

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Discussion

Die in dieser Arbeit vorgeschlagenen Lumped-Parameter- und FEA-Plattformen rekapitulierten die kardiovaskuläre Hämodynamik unter physiologischen Bedingungen, sowohl in der akuten Phase der Stenose-induzierten Drucküberlastung als auch bei chronischem HFpEF. Durch die Erfassung der Rolle, die Drucküberlastung in den akuten und chronischen Phasen der HFpEF-Entwicklung spielt, stehen die Ergebnisse dieser Modelle in Übereinstimmung mit der klinischen Literatur von HFpEF, einschließlich des Beginns eines transaortalen Druckgradienten aufgrund einer Aortenstenose, einer Erhöhung des linksventrikulären Drucks und der Verringerung des enddiastolischen Volumens aufgrund von Wandversteifung41. Darüber hinaus war dieses FEA-Modell in der Lage, Erhöhungen der Myokardspannung bei HFpEF während des gesamten Herzzyklus zu erfassen. Um eine korrekte Einrichtung dieser Simulationen zu gewährleisten, müssen die im obigen Protokollabschnitt beschriebenen Schritte strikt befolgt werden. Für das Lumped-Parameter-Modell ist es wichtig, dass das Netzwerk der Hydraulikelemente wie in Abbildung 1 dargestellt korrekt nachgebildet wird und dass die vorgeschriebenen Werte als Eingabeparameter angegeben werden (Tabelle S1 und Tabelle S2). Darüber hinaus muss der Solver-Block definiert und an jedem Knoten mit dem Netzwerk verbunden werden.

Für das Funktionieren des FEA-Modells sind alle Simulationsdateien erforderlich, die mit dem Gleichungslöser18 gepackt sind und in Tabelle S5aufgeführt sind. Das Weglassen einer der erforderlichen Komponenten kann zu einem vorzeitigen Abbruch der Simulation führen. Für beide Plattformen ist es wichtig, die Baseline-Simulation mit den Standardeingabeparametern zu erhalten, bevor die hämodynamischen Stenose- und HFpEF-Profile neu erstellt werden. Der ursprüngliche Forschungsartikel, der die Baseline-Simulation15 umreißt, und die mit der Simulation verknüpfte Dokumentation in den Ergänzenden Dateien können für die Fehlerbehebung des Lumped-Parameter-Modells herangezogen werden. In ähnlicher Weise enthält dieses FEA-Framework die Softwaredokumentation und den Toolbox-Ordner für die Fehlerbehebung18. Im Falle eines Simulationsfehlers kann der Benutzer die Simulationsdiagnose aufrufen, indem er die relativen Plug-Ins im Toolboxordner18ausführt. Die hämodynamischen Ergebnisse des Lumped-Parameter-Modells waren analog zu denen, die über FEA in jedem der simulierten Bedingungen berechnet wurden, und stimmten mit der klinischen Literatur von HFpEF überein. Die hochdimensionale FEA-Plattform ermöglicht die Erfassung des komplexen biomechanischen Verhaltens des Herzens und liefert eine genaue Beschreibung der kardiovaskulären Hämodynamik, wenn auch auf Kosten des erhöhten Rechenbedarfs. Im Lumped-Parameter-Modell wird die Laufzeit jedoch von mehreren Stunden auf wenige Minuten reduziert, was einen erheblichen Vorteil gegenüber In-silico-Modellen höherer Ordnung darstellt.

Darüber hinaus ermöglicht diese Lumped-Parameter-Simulation durch die Modellierung einer größeren Anzahl von Kardiovaskulären Kompartimenten die Untersuchung von Blutströmen und Drücken an verschiedenen Stellen des Herz-Kreislauf-Baumes und eignet sich daher für Studien, die über die Herzkammern und das proximale Gefäßsystem hinausgehen. Obwohl die globale Hämodynamik rekapituliert werden kann, erfasst diese Beschreibung nicht einige geringfügige Auswirkungen struktureller Wechselwirkungen und daher fehlt die für FEA-Darstellungen typische Genauigkeit. Die Analyse der Herzmechanik, die in dieser Studie durch den Finite-Elemente-Ansatz erhalten wurde, bestätigte diejenigen aus früheren Untersuchungen. Konkret liegen diese mittleren Stresswerte im gleichen Bereich wie diejenigen, die von Wachstumsmodellen des teilweise unterstützten Herzens bei chronischer Insuffizienz vorhergesagt werden34,37. Im Vergleich zu diesen Modellen waren die in diesen hier beschriebenen Studien gefundenen Stresswerte aufgrund der erhöhten Aortenstenose, die simuliert wurde, um eine Drucküberlastung zu induzieren, moderat höher. Darüber hinaus wurde festgestellt, dass der Verlust der linksventrikulären Compliance bei HFpEF einen großen Einfluss auf den Endokardstress hat.

Die diastolische Steifigkeit und ihre Empfindlichkeit wurden in dieser Studie jedoch nicht parametrisch untersucht. Tatsächlich wurde dieser Parameter so abgestimmt, dass er das physiologisch relevante hämodynamische Profil der chronischen linksventrikulären Drucküberlastung erfasst. Es sollte eine umfassende Sensitivitätsanalyse durchgeführt werden, um die Auswirkungen einer verminderten diastolischen Compliance vollständig zu charakterisieren. Dieses Computermodell legt weiter nahe, dass biomechanische Veränderungen der Herzstruktur im HFpEF ein wichtiger Treiber des Umbaus sein können und daher erhebliche Auswirkungen auf die HFpEF-Hämodynamik und das Fortschreiten der Krankheit haben können. Die Integration eines dynamischen Wachstumsmodells mit der Fluid-Struktur-Wechselwirkung der FEA-Simulation kann in zukünftigen Arbeiten in Betracht gezogen werden, um die Dynamik des kardialen Umbaus und der durch Drucküberlastung induzierten hämodynamischen Aberrationen umfassender zu erfassen. Darüber hinaus könnten weitere Studien über die Auswirkungen der aktiven Entspannung ähnlich Kadry et al.30 und der elektrischen Leitung und Kontraktilität erforderlich sein, um verschiedene Phänotypen der diastolischen Dysfunktion zu simulieren.

Die Entwicklung von Simulationsplattformen, die sich für Studien mit HFpEF eignen, wird in der Literatur weitgehend unterschätzt. In diesem Zusammenhang bietet diese Arbeit ein einzigartiges Umfeld für Studien der HFpEF-Pathophysiologie. Das anatomisch abgeleitete Lumped-Parameter-Modell ermöglicht eine schnelle Simulation des Effekts, den unterschiedliche patientenspezifische hämodynamische Parameter (z. B. vaskuläre Luminfläche und Compliance) in der globalen Hämodynamik für gesunde und HFpEF-Bedingungen spielen. Darüber hinaus ermöglicht die FEA-Modellierung eine detaillierte Untersuchung der Auswirkungen zeitlicher Veränderungen der mechanischen Eigenschaften und der Erregbarkeit des Herzgewebes, wenn sie sich während der HFpEF progressiv ändern. Darüber hinaus haben die vorgeschlagenen Modelle einen potenziellen Nutzen für die Simulation neuartiger Therapien für HFpEF, teilweise um den Mangel an zuverlässigen In-vivo-, In-vitro- und In-silico-Modellen von HFpEF zu beheben, die für die Aussetzung klinischer Studien aufgrund unzureichender Geräteoptimierung verantwortlich sein können42. Schließlich könnten zukünftige Arbeiten die Integration dieser Modelle in eine einzige Simulation beinhalten, indem die vereinfachte Beschreibung der lumped-parameter, die dem FEA-Ansatz zugrunde liegt, durch das numerische Solver-Modell ersetzt wird. Dies kann die Genauigkeit dieser Modelle weiter verbessern und Computerstudien zu HFpEF und anderen kardiovaskulären Erkrankungen weiter unterstützen.

Zusammenfassend wurden in dieser Studie zwei verschiedene Rechenmodelle von HFpEF beschrieben. Die Fähigkeit der entwickelten Plattformen, die Basis-Hämodynamik unter physiologischen Bedingungen zu beschreiben, wurde zunächst demonstriert. Dann wurden die Veränderungen untersucht, die sich aus der Aortenstenose und letztendlich aus HFpEF aufgrund des linksventrikulären Umbaus ergaben, was zeigte, dass die Ergebnisse mit den in der Literatur berichteten übereinstimmen. Schließlich zeigten die simulierten hämodynamischen Bedingungen Erhöhungen der Herzwandbelastung im HFpEF-Herzen im Vergleich zu physiologischen Bedingungen. Im Kontext der unglaublich dringenden Herausforderung im Gesundheitswesen, die HFpEF darstellt, gehören diese vorgeschlagenen Plattformen zu den ersten In-silico-Beschreibungen, die Einblicke in die Hämodynamik und Biomechanik von HFpEF geben können. Diese Computermodelle können weiterhin als Werkzeug für die Entwicklung von Behandlungen für HFpEF verwendet werden, um letztendlich die translationale Forschung auf diesem Gebiet zu unterstützen.

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Disclosures

Mit dieser Arbeit sind keine Interessenkonflikte verbunden.

Acknowledgments

Wir würdigen die Finanzierung durch das Harvard-Massachusetts Institute of Technology Health Sciences and Technology-Programm und den SITA Foundation Award des Institute for Medical Engineering and Science.

Materials

Name Company Catalog Number Comments
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

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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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