180 ° 곡선 동맥 테스트 섹션에서 모델 유형 IV 스텐트 실패의 다운 스트림 보조 흐름 구조의 실험 조사
2016년 7월 19일
협착된 동맥 곡률에 있는 스텐트 임플란트는 스텐트의 완전한 횡방향 파괴 및 골절된 부분의 선형 변위를 포함하는 "유형 IV" 실패가 발생하기 쉽습니다. 우리는 임상적으로 관련된 "유형 IV" 스텐트 실패의 하류에 있는 곡선 동맥 모델에서 2차 흐름(와류) 구조를 감지하기 위한 프로토콜을 제시합니다.
이 비디오는 입자 이미지 속도 측정 및 Coherent Structure Detection을 사용하여 곡선 동맥 모델에서 2차 흐름 또는 소즙 구조를 감지하여 유형 IV 스텐트 실패의 임상적 관련성을 더 잘 이해하는 방법을 보여줍니다. 이 방법은 심혈관 혈류역학의 주요 질문에 답하는 데 도움이 될 수 있습니다. 예를 들어, 시간이 지남에 따라 악화되어 궁극적으로 골절될 수 있는 스텐트가 혈류 패턴에 영향을 미치고 혈관 리모델링에서 질병 진행에 영향을 미칠 수 있는 방법
등이 있습니다.이 기술의 주요 장점은 스텐트 및 스텐트 골절과 관련된 복잡한 생리학적 동맥 흐름에서 생체 내 및 체외 측정을 쉽게 조사할 수 있다는 것입니다. 시연자는 대학원생인 Mohammad Najjari와 학부생인 Jessica Hinke입니다. 79% 포화 요오드화 나트륨 용액, 20% 글리세롤 및 1% 탈이온수로 구성된 혈액 유사체 용액을 준비합니다.
포화 요오드화 나트륨 용액으로 시작한 다음 전체 부피의 글리세롤이 추가될 때까지 주사기를 사용하여 글리세롤을 조금씩 첨가합니다. 첨가 사이에 용액이 눈에 띄게 균질화될 때까지 기다렸다가 각 글리세롤 첨가물의 부피를 기록해 둡니다. 다음으로, 필요한 양의 물을 추가하고 혈액 아날로그 용액이 눈에 띄게 균질화 될 때까지 계속 저어줍니다.
마지막으로, 용액이 광학적으로 투명해질 때까지 주걱을 사용하여 매우 소량의 티오황산나트륨을 첨가합니다. 시작하려면 직선 및 곡선 스텐트 Cad 모델에서 고해상도 STL 파일을 만듭니다. 소프트웨어의 파일 메뉴에서 Export and Model(내보내기 및 모델)을 선택합니다.
STL 옵션을 선택하고 코드 높이를 0으로 설정하고 각도 컨트롤을 1로 설정합니다. 각도 제어 값은 반경이 작은 표면을 따라 테셀레이션의 양을 조절하며 설정은 0과 1 사이에서 조정할 수 있습니다. 그런 다음 확인을 클릭하여 STL 파일을 만듭니다.
다음으로, 래피드 프로토타이핑 기계에서 스텐트 모델을 제작합니다. 이렇게하려면 3D 프린팅 소프트웨어를 시작하고 삽입을 클릭하여 3D 프린터 컴퓨터에서 STL 파일을 찾습니다. 그런 다음 원하는 파일을 선택하고 마우스를 구동하여 STL 파일을 화면의 가상 플랫폼에 배치합니다.
다음으로, 3D 프린팅 부품을 사용하여 곡선 동맥 검사 섹션에 스텐트를 설치하여 이상화된 IV형 골절 시나리오를 재현합니다. 스텐트의 완전한 횡방향 파괴와 단편화된 부품의 선형 변위를 수반합니다. 이제 광학 테이블에서 설정을 조립합니다.
직선 아크릴 파이프를 180도 곡선 동맥 테스트 섹션의 입구와 출구에 연결합니다. 시작하려면 작은 종이 조각에 조명을 켜서 레이저의 위치를 크게 조정하십시오. 초점을 조정하여 레이저 시트를 약 2mm 두께로 만듭니다.
다음으로, 시트가 테이블에 수직인 상태에서 측정 영역의 90도 부분을 따라 레이저 시트를 목표로 합니다. 그런 다음 카메라를 0도 또는 180도 위치 근처에 배치하여 레이저 시트에 의해 조명되는 단면적을 봅니다. 레이저와 카메라의 정렬을 점진적으로 조정하여 카메라가 입자 왜곡을 최소화하면서 곡선 동맥의 원형 단면을 볼 수 있도록 하며, 이는 소프트웨어의 Grab 기능을 사용하여 평가됩니다.
카메라와 레이저가 제자리에 배치되면 2차 유동장의 이미지를 획득합니다. 먼저 프로그래밍 가능한 펌프를 켭니다. 펌프 기기 제어 프로그램에서 진폭을 1볼트로 설정합니다.
DC 오프셋을 0볼트로 설정합니다. 시간이 지정된 단계 수를 1000으로 설정하고 기간을 4초로 설정합니다. 추가 설정은 텍스트 프로토콜에 설명되어 있습니다.
그런 다음 전압 시간 파형에 대한 값이 있는 텍스트 파일을 로드하고 프로그램을 실행하여 혈액 아날로그 유체를 실험에 공급합니다. PIV 데이터 수집 프로그램에서 새 녹음 탭을 클릭한 후 설정 섹션에서 장치를 선택하고 레이저가 적절한 전원 설정으로 켜짐으로 설정되어 있는지 확인합니다. 레이저 제어로 이동하여 값을 확인합니다.
Timing(타이밍)으로 이동하여 External Cyclic Trigger(외부 순환 트리거)로 설정합니다. Acquisit을 클릭하고, Table Scan, Edit Table Scan, Append Scan을 선택하고, 수축기 감속을 나타내는 시작 시간을 입력하여 스캔 설정을 채웁니다. PIV 데이터 수집의 시간 증분 및 종료 시간.
참조 시간, DT1 또는 레이저 펄스 사이의 시간을 조정해야 합니다. 그런 다음 닫기를 클릭합니다. Acquisit에서 이미지 획득을 클릭하고 이미지 수를 200으로 입력합니다.
이제 PIV 시스템이 데이터를 수집할 준비가 되었습니다. Start Recording을 선택하여 펌프 기기 제어의 트리거 신호를 사용하여 위상별 측정을 획득합니다. 그런 다음 각 시간 인스턴스와 미리 준비된 90도 테스트 섹션 위치에서 설정된 수의 평면 또는 속도 필드를 획득합니다.
녹음이 완료되면 레이저의 전원을 끕니다. 펌프를 끄고 카메라를 끈 다음 렌즈 덮개를 교체하십시오. 보충 코드 파일을 사용하여 Phase Averaged 및 RMS Secondary Flow Velocities, Vorticity, Swirling Strength 필드를 계산합니다.
소프트웨어에서 정의된 스케일과 관련된 설정을 초기화하고 Mask Definition으로 보냅니다. 자세한 내용은 추가 코드 파일을 검토하십시오. 소프트웨어에서 PIV 데이터를 마우스 오른쪽 버튼으로 클릭하고 일괄 처리를 시작합니다.
그룹 통계(Statistics)에서 벡터 통계(Vector Statistics), 벡터 필드 결과(Vector Field Results) 연산을 선택하고 대화 상자에서 매개변수(Parameter)를 클릭합니다. Vector Field 섹션에서 평균 V 및 RMSV 옵션을 토글합니다. 그런 다음 Extract Scalar Fields Rotation and Shear 그룹에서 Vorticity 연산을 선택합니다.
이것은 평면 단면에서 2차원 소용돌이를 찾습니다. 이제 프로젝트 창에서 PIV 데이터를 마우스 오른쪽 버튼으로 클릭하고 하이퍼루프 모든 세트를 선택하여 처리를 시작합니다. 2차 흐름 구조를 감지하기 위한 Swirling Strength 필드를 계산하려면 PIV 데이터를 마우스 오른쪽 버튼으로 클릭하고 트리에서 Velocity Vector Field를 선택한 다음 일괄 처리를 시작합니다.
그런 다음 Extract Scalar Fields Rotation and Shear 그룹에서 Swirling Strength 연산을 선택하고 Close를 클릭합니다. 이제 동일한 벨로시티 벡터 필드(Velocity Vector Field)를 마우스 오른쪽 버튼으로 클릭하고, 하이퍼루프 모든 세트(Hyperloop All Sets)를 선택한 다음, 이전과 같이 배치 프로세싱(Batch Processing)을 위한 파라미터를 조정합니다. 마지막으로 Swirling Strength 필드의 계산을 실행합니다.
90도 단면 위치에서의 2차 유속 데이터는 2C 2D PIV 시스템에서 획득했습니다. 이상화된 IV형 스텐트 골절이 있는 만곡된 동맥 검사 절편에 공급된 유입 조건은 경동맥 파형이었습니다. 2차 유속 필드 데이터는 펌프 기기 제어 컴퓨터에서 생성된 트리거의 동기화를 통해 PIV 기술을 사용하여 생성되었습니다.
수축기 감속 동안 Q-criterion과 Swirling Strength 또는 Landis ci-criterion을 결정하기 위해 데이터의 사후 처리를 픽셀화된 데이터에 적용했습니다. Swirling Strength와 Q-criterion 기반 유동장을 비교했습니다. 변형된 Dean-Lynn 및 Wall 유형의 DLW wortical 패턴을 대표하는 DLW 문자로 표시된 wortical pattern과 strain-dominated regions는 수축기 감속 동안 4개의 뚜렷한 단면 위치에서 조사되었습니다.
연속 웨이블릿 변환(Continuous Wavelet Transformed) 기반 방법이 2차 흐름 와류장에 적용되어 모양, 크기 및 강도를 더 세밀하게 와류를 감지할 수 있었습니다. 마지막으로, Q-criterion, Swirling Strength 및 Wavelet Transformed 기반 유동장을 비교했습니다. 웨이블릿 변환(Wavelet Transformed) 기반 방법은 크기, 규모 및 강도가 매우 세부적인 복잡한 wortical 패턴의 존재를 밝혔습니다.
이 기법을 마스터하면 모델 스텐트를 3D 프린터로 프린팅한 후 PIV 데이터 수집 및 후처리를 포함하여 약 8시간 만에 완료할 수 있습니다. 이 절차를 시도하는 동안 미량의 티오황산나트륨을 사용하여 혈액 아날로그 유체 굴절률이 적절하게 일치하는지 확인하는 것이 중요합니다. 앞으로는 파라이론 결과의 정확도를 높이고 광학 왜곡을 최소화하기 위해 이와 같은 PIV 캘리브레이션 맵을 사용할 것입니다.
이 절차에 따라 병리학적 상태와 관련된 추가 질문에 답하기 위해 환자 특정 혈관의 흐름을 평가할 수 있으며, 이를 통해 보철물, 스텐트 임플란트 및 골절된 스텐트의 혈류역학에 전례 없이 접근할 수 있습니다.
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개요
이 연구는 곡선 동맥 모델, 특히 제 IV형 스텐트 고장의 맥락에서 2차 흐름 구조를 탐지하기 위한 프로토콜을 제시합니다. 이 방법은 스텐트 파손이 혈류 패턴 및 질병 진행에 어떻게 영향을 미칠 수 있는지 이해를 향상시키는 것을 목표로 합니다.
주요 연구 구성 요소
과학 영역
- 심혈관 혈역학
- 스텐트 고장 분석
- 혈관계의 유체 역학
배경
- 협착된 동맥의 스텐트는 완전한 횡방향 파손을 경험할 수 있습니다.
- 제 IV형 고장은 파손된 스텐트 부분의 상당한 변위를 포함합니다.
- 파손 후 흐름 패턴을 이해하는 것이 임상 결과에 중요합니다.
- 입자 이미지 속도계는 흐름 분석을 위한 주요 기술입니다.
연구 목적
- 스텐트 파손이 혈류에 미치는 영향을 조사합니다.
- 흐름 탐지를 위한 고급 이미징 기술을 활용합니다.
- 심혈관 질환 진행에 대한 통찰력을 제공합니다.
사용된 방법
- 흐름 측정을 위한 입자 이미지 속도계.
- 와류 구조를 식별하기 위한 일관된 구조 탐지.
- 실험용으로 혈액 유사 용액 준비.
- 복잡한 동맥 흐름에서의 생체 내 및 생체 외 측정.
주요 결과
- 모델에서 2차 흐름 구조의 성공적인 탐지.
- 스텐트 파손이 혈역학을 변화시키는 방법에 대한 통찰력.
- 제안된 방법의 타당성을 입증했습니다.
- 스텐트 고장의 임상 관련성에 대한 이해에 기여했습니다.
결론
- 이 연구는 향후 연구를 위한 귀중한 프로토콜을 제공합니다.
- 흐름 역학을 이해하면 스텐트 설계 개선에 도움이 될 수 있습니다.
- 스텐트 파손의 장기적인 영향을 탐구하기 위한 추가 연구가 필요합니다.
자주 묻는 질문
Executive Industry Relevance
This method enables mechanistic de-risking of cardiovascular device performance by quantifying how stent fractures alter hemodynamic environments linked to restenosis and thrombosis. It supports target validation in preclinical models by linking structural failure modes to functional flow disruptions. The approach provides predictive confidence for stent design iteration and portfolio triage in vascular device development.
Strategic Applications in Biopharma R&D
Early Discovery & Target Validation
- Scientific Value: Interrogates therapeutic hypotheses by correlating stent fracture morphology with secondary flow alterations that influence atherosclerotic progression.
- Operational Value: Enables biological de-risking through reproducible detection of vortical structures under physiologically relevant pulsatile inflow.
Screening & Assay Development
- Scientific Value: Prepares validated disease-relevant systems for downstream compound screening by establishing baseline hemodynamic phenotypes in stent-failure models.
- Operational Value: Delivers quantitative, standardized outputs (vorticity, swirling strength) enabling assay reproducibility and cross-laboratory comparability.
Translational & Preclinical Research
- Scientific Value: Bridges discovery to preclinical validation by characterizing flow-mediated biological responses in curved artery models mimicking human vasculature.
- Operational Value: Supports risk-adjusted advancement decisions by identifying hemodynamic thresholds associated with pro-thrombotic conditions.
Pipeline & Workflow Integration
The method integrates into the discovery continuum from early target validation through preclinical assessment, enabling iterative design-refinement cycles for vascular prosthetics.
- Discovery Biology: Supports hypothesis testing by revealing how mechanical stent failure induces flow patterns that modulate endothelial activation and platelet sensitization.
- Screening: Delivers assay readiness via phase-averaged PIV measurements that capture transient hemodynamic events during systolic deceleration.
- Analytics: Generates multi-parametric readouts (Q-criterion, swirling strength, wavelet-transformed fields) for comparative analysis of flow coherence and vortex strength.
- Translational Research: Connects to preclinical continuity by linking stent-induced flow disturbances to established biomarkers of vascular inflammation and remodeling.
- Enterprise Reuse: Establishes a reusable hemodynamic phenotyping platform applicable across stent geometries, failure modes, and arterial curvatures.
Operational & Enterprise Impact
- Scientific Value: Provides predictive confidence in target validation by reducing mechanistic ambiguity in flow-mediated pathogenesis.
- Operational Value: Ensures standardization and reproducibility through refractive index matching, phase-averaging, and automated vortex detection algorithms.
- Strategic Value: Improves go/no-go decisions by quantifying hemodynamic risk early, reducing late-stage biological failure in vascular device programs.
- Portfolio Impact: Enables risk-adjusted prioritization of stent designs based on flow disturbance profiles linked to clinical outcomes.
Implementation Considerations
- Requires expertise in cardiovascular fluid dynamics, PIV instrumentation, and coherent structure detection methodologies.
- Dependent on high-speed lasers, dual-camera PIV systems, and refractive index-matched fluid handling capabilities.
- Necessitates cross-functional standardization between bioengineering, imaging, and data analysis teams for consistent vortex identification.
- Involves adaptation considerations when extending to patient-specific geometries or non-Newtonian blood analogs under varying shear rates.
- Practical limitations include optical access constraints in highly curved test sections and signal-to-noise challenges in low-velocity secondary flow regions.
