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。
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方法論記事
* These authors contributed equally
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。
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。
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<....
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1. 0D 集中パラメータモデル
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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タプラットフォームと比較してFEAモデルによってより良く捕捉される心室の空と充填段階の間に気づくことができます。生理学では、このような非線形効果は主に心臓組織の超弾性応答の結果として生じ、したがって、マルチドメインおよび高次計算モデル18によってより正確に再現される。
大動脈狭窄症のために心室および大動脈血行態が得られたが、これはしばしば左心室圧過負荷につながり、最終的にはHFpEFの発達につながる。大動脈弁オリフィス面積の70%減少での圧力および体積.......
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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含むHFpEFの臨床文献と一致している。さらに、このFEAモデルは、心臓周期を通してHFpEFにおける心筋ストレスの上昇を捉えることができた。これらのシミュレーションを正しく設定するには、上記のプロトコルセクションで概説した手順を厳格に実行する必要があります。集中パラメータモデルの場合、 図1 に示すように油圧要素のネットワークを正しく再作成し、所定の値を入力パラメータとして提供することが重要です(表S1 および 表S2)。さらに、ソルバ ブロックは、任意のノードでネットワークに対して定義および接続され.......
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この作業に関連する利益相反はありません。
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。
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| 名前 | 会社 | カタログ番号 | コメント |
|---|---|---|---|
| Abaqus Software | Dassault Systèmes Simulia株式会社 | 使用したバージョン:2018;FEAシミュレーションソフトウェア | |
| HETVAL | Dassault Systèmes Simulia株式会社 | 使用バージョン: 2018 | |
| 油圧 (等温) ライブラリ | MathWorks | 使用バージョン: 2020a | |
| Living Heart Human Model | Dassault Systèmes Simulia株式会社 | 使用バージョン: V2_1、解剖学的に正確な 4 チャンバーの成人人体心臓の FEA プラットフォーム | |
| MATLAB | MathWorks | 使用バージョン: 2020a、オブジェクト指向数値ソルバー | |
| SIMSCAPE FLUIDS | MathWorks | ||
| UAMP | Dassault Systèmes Simulia株式会社 | 使用したバージョン:2018 | |
| VUANISOHYPER | Dassault Systèmes Simulia株式会社 | 使用バージョン:2018 |
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