Methodenartikel

Lumped-Parameter en Finite Element Modeling of Heart Failure met geconserveerde ejectiefractie

DOI:

10.3791/62167

⸱

13 februari 2021

 ,  , 
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

In dit artikel

Samenvatting

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Dit werk introduceert twee computationele modellen van hartfalen met geconserveerde ejectiefractie op basis van een lumped-parameter benadering en eindige elementenanalyse. Deze modellen worden gebruikt om de veranderingen in de hemodynamica van de linkerventrikel en gerelateerde vasculatuur veroorzaakt door drukoverbelasting en verminderde ventriculaire naleving te evalueren.

Samenvatting

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Wetenschappelijke inspanningen op het gebied van computationele modellering van hart- en vaatziekten zijn grotendeels gericht op hartfalen met verminderde ejectiefractie (HFrEF), waarbij hartfalen met geconserveerde ejectiefractie (HFpEF) grotendeels over het hoofd wordt gezien, wat meer recentelijk wereldwijd een dominante vorm van hartfalen is geworden. Gemotiveerd door de schaarste van HFpEF in silico-representaties, worden in dit artikel twee verschillende computationele modellen gepresenteerd om de hemodynamica van HFpEF als gevolg van overbelasting van de linkerventrikeldruk te simuleren. Ten eerste werd een objectgeoriënteerd lumped-parameter model ontwikkeld met behulp van een numerieke solver. Dit model is gebaseerd op een nuldimensionaal (0D) Windkessel-achtig netwerk, dat afhankelijk is van de geometrische en mechanische eigenschappen van de constitutieve elementen en het voordeel biedt van lage rekenkosten. Ten tweede werd een softwarepakket voor eindige elementenanalyse (FEA) gebruikt voor de implementatie van een multidimensionale simulatie. Het FEA-model combineert driedimensionale (3D) multifysische modellen van de elektromechanische hartrespons, structurele vervormingen en op vloeistofholte gebaseerde hemodynamica en maakt gebruik van een vereenvoudigd lumped-parametermodel om de stroomuitwisselingsprofielen tussen verschillende vloeistofholtes te definiëren. Door elke benadering werden zowel de acute als chronische hemodynamische veranderingen in de linkerventrikel en proximale vasculatuur als gevolg van drukoverbelasting met succes gesimuleerd. In het bijzonder werd drukoverbelasting gemodelleerd door het openingsgebied van de aortaklep te verminderen, terwijl chronische remodellering werd gesimuleerd door de naleving van de linkerventrikelwand te verminderen. In overeenstemming met de wetenschappelijke en klinische literatuur van HFpEF tonen de resultaten van beide modellen (i) een acute verhoging van de transaortische drukgradiënt tussen de linkerventrikel en de aorta en een vermindering van het slagvolume en (ii) een chronische afname van het einddiastolische linkerventrikelvolume, wat wijst op diastolische disfunctie. Ten slotte toont het FEA-model aan dat stress in het HFpEF-myocardium opmerkelijk hoger is dan in het gezonde hartweefsel gedurende de hele hartcyclus.

Inleiding

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Hartfalen is een belangrijke doodsoorzaak wereldwijd, die optreedt wanneer het hart niet in staat is om te pompen of voldoende te vullen om de metabolische eisen van het lichaam bij te houden. De ejectiefractie, d.w.z. de relatieve hoeveelheid bloed die is opgeslagen in de linkerventrikel die bij elke samentrekking wordt uitgeworpen, wordt klinisch gebruikt om hartfalen te classificeren in (i) hartfalen met verminderde ejectiefractie (HFrEF) en (ii) hartfalen met geconserveerde ejectiefractie (HFpEF), voor ejectiefracties kleiner dan of groter dan 45%, respectievelijk1,2,3. Symptomen van HFpEF ontwikkelen zich vaak als reactie op overbelasting van de linkerventrikeldruk, die kan worden veroorzaakt door verschillende aandoeningen, waaronder aortastenose, hypertensie en obstructie van het linkerventrikeluitstroomkanaal3,4,5,6,7. Drukoverbelasting drijft een cascade van moleculaire en cellulaire afwijkingen aan, wat leidt tot verdikking van de linker ventriculaire wand (concentrische remodellering) en uiteindelijk tot wandstijfheid of verlies van naleving8,9,10. Deze biomechanische veranderingen hebben een diepgaande invloed op de cardiovasculaire hemodynamica, omdat ze resulteren in een verhoogde einddiastolische druk-volumerelatie en in een vermindering van het einddiastolische volume11.

Computationele modellering van het cardiovasculaire systeem heeft het begrip van bloeddruk en stromen in zowel fysiologie als ziekte bevorderd en heeft de ontwikkeling van diagnostische en therapeutische strategieën bevorderd12. In silico worden modellen ingedeeld in laag- of hoogdimensionale modellen, waarbij de eerste analytische methoden gebruikt om globale hemodynamische eigenschappen met een lage computationele vraag te evalueren en de laatste een uitgebreidere multischaal- en multifysische beschrijving van cardiovasculaire mechanica en hemodynamica in het 2D- of 3D-domein13biedt. De lumped-parameter Windkessel-representatie is de meest voorkomende onder de laagdimensionale beschrijvingen. Gebaseerd op de analogie van het elektrische circuit (de wet van Ohm), bootst dit het algehele hemodynamische gedrag van het cardiovasculaire systeem na door een combinatie van resistieve, capacitieve en inductieve elementen14. Een recente studie van deze groep heeft een alternatief Windkessel-model in het hydraulische domein voorgesteld dat het modelleren van veranderingen in de geometrie en mechanica van grote vaten-hartkamers en kleppen op een intuïtievere manier mogelijk maakt dan traditionele elektrische analoge modellen. Deze simulatie is ontwikkeld op een objectgeoriënteerde numerieke oplosser (zie de tabel met materialen)en kan de normale hemodynamica, fysiologische effecten van cardiorespiratoire koppeling, respiratoire bloedstroom in de eenhartfysiologie en hemodynamische veranderingen als gevolg van aortavernauwing vastleggen. Deze beschrijving breidt de mogelijkheden van lumped-parametermodellen uit door een fysiek intuïtieve benadering aan te bieden om een spectrum van pathologische aandoeningen te modelleren, waaronder hartfalen15.

Hoogdimensionale modellen zijn gebaseerd op FEA om spatiotemporale hemodynamica en vloeistofstructuurinteracties te berekenen. Deze representaties kunnen gedetailleerde en nauwkeurige beschrijvingen van het lokale bloedstroomveld bieden; vanwege hun lage computationele efficiëntie zijn ze echter niet geschikt voor studies van de hele cardiovasculaire boom16,17. Een softwarepakket (zie de tabel met materialen)werd gebruikt als een anatomisch nauwkeurig FEA-platform van het volwassen menselijk hart met 4 kamers, dat de elektromechanische respons, structurele vervormingen en op vloeistofholte gebaseerde hemodynamica integreert. Het aangepaste menselijke hartmodel omvat ook een eenvoudig lumped-parametermodel dat de stroomuitwisseling tussen de verschillende vloeistofholtes definieert, evenals een volledige mechanische karakterisering van het hartweefsel18,19.

Verschillende lumped-parameter en FEA-modellen van hartfalen zijn geformuleerd om hemodynamische afwijkingen vast te leggen en therapeutische strategieën te evalueren , met name in de context van mechanische bloedsomloopassistentieapparaten voor HFrEF20,21,22,23,24. Een breed scala aan 0D-lumped-parametermodellen van verschillende complexiteiten heeft daarom met succes de hemodynamica van het menselijk hart in fysiologische en HFrEF-omstandigheden vastgelegd door optimalisatie van twee - of drie-element elektrische analoge Windkessel-systemen20,21,23,24. De meeste van deze representaties zijn uni- of biventriculaire modellen op basis van de tijdsverschilformulering om de contractiele werking van het hart te reproduceren en een niet-lineaire enddiastolische drukvolumerelatie te gebruiken om ventriculaire vulling25,26,27te beschrijven . Uitgebreide modellen, die het complexe cardiovasculaire netwerk vastleggen en zowel de atriale als ventriculaire pompwerking nabootsen, zijn gebruikt als platforms voor het testen van apparaten. Hoewel er een aanzienlijke hoeveelheid literatuur bestaat op het gebied van HFrEF , zijn er maar weinig silicomodellen van HFpEF voorgesteld20,22,28,29,30,31.

Een laagdimensionaal model van HFpEF hemodynamica, onlangs ontwikkeld door Burkhoff et al.32 en Granegger et al.28, kan de drukvolume (PV) lussen van het 4-kamerhart vastleggen, waarbij de hemodynamica van verschillende fenotypen van HFpEF volledig wordt samengevat. Bovendien gebruiken ze hun in silico-platform om de haalbaarheid van een mechanisch bloedsomloopapparaat voor HFpEF te evalueren, baanbrekend computationeel onderzoek van HFpEF voor fysiologiestudies en apparaatontwikkeling. Deze modellen blijven echter niet in staat om de dynamische veranderingen in bloedstromen en druk waargenomen tijdens ziekteprogressie vast te leggen. Een recente studie van Kadry et al.30 vangt de verschillende fenotypes van diastolische disfunctie op door de actieve ontspanning van het myocardium en de passieve stijfheid van de linkerventrikel aan te passen op een laagdimensionaal model. Hun werk biedt een uitgebreide hemodynamische analyse van diastolische disfunctie op basis van zowel de actieve als passieve eigenschappen van het myocardium. Evenzo heeft de literatuur van hoogdimensionale modellen zich voornamelijk gericht op HFrEF19,33,34,35,36,37. Bakir et al.33 stelden een volledig gekoppeld cardiale vloeistof-elektromechanica FEA-model voor om het HFrEF hemodynamische profiel en de werkzaamheid van een linkerventrikelhulpapparaat (LVAD) te voorspellen. Dit biventriculaire (of tweekamer) model maakte gebruik van een gekoppeld Windkessel-circuit om de hemodynamica van het gezonde hart, HFrEF en HFrEF te simuleren met LVAD-ondersteuning33,37.

Op dezelfde manier ontwikkelden Sack et al.35 een biventriculair model om de juiste ventriculaire disfunctie te onderzoeken. Hun biventriculaire geometrie werd verkregen uit mri-gegevens (Magnetic Resonance Imaging) van een patiënt en het eindige-elementengaas van het model werd geconstrueerd met behulp van beeldsegmentatie om de hemodynamica van een VAD-ondersteunde falende rechterventrikel35te analyseren . Fea-hartbenaderingen met vier kamers zijn ontwikkeld om de nauwkeurigheid van modellen van het elektromechanische gedrag van het hart te verbeteren19,34. In tegenstelling tot biventriculaire beschrijvingen bieden MRI-afgeleide vierkamermodellen van het menselijk hart een betere weergave van de cardiovasculaire anatomie18. Het hartmodel dat in dit werk wordt gebruikt, is een vaststaand voorbeeld van een FEA-model met vier kamers. In tegenstelling tot lumped-parameter en biventriculaire FEA-modellen vangt deze representatie hemodynamische veranderingen op tijdens ziekteprogressie34,37. Genet et al.34gebruikten bijvoorbeeld hetzelfde platform om een numeriek groeimodel te implementeren van de remodellering waargenomen in HFrEF en HFpEF. Deze modellen evalueren echter alleen de effecten van cardiale hypertrofie op de structurele mechanica en geven geen uitgebreide beschrijving van de bijbehorende hemodynamica.

Om het gebrek aan HFpEF in silico-modellen in dit werk aan te pakken, werden het lumped-parametermodel dat eerder door deze groep15 en het FEA-model werd ontwikkeld, opnieuw uitgerust om het hemodynamische profiel van HFpEF te simuleren. Hiertoe zal eerst het vermogen van elk model om cardiovasculaire hemodynamica bij aanvang te simuleren worden aangetoond. De effecten van stenose-geïnduceerde linker ventriculaire druk overbelasting en van verminderde linker ventriculaire naleving als gevolg van cardiale remodellering-een typisch kenmerk van HFpEF-zal dan worden geëvalueerd.

Toegang beperkt. Log in of start een proefperiode om deze inhoud te bekijken.

Protocol

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

1. 0D-model met geklonterde parameter

  1. Simulatie-instellingen
    OPMERKING: Bouw in de numerieke oplosseromgeving (zie de tabel met materialen)het domein zoals weergegeven in figuur 1. Dit bestaat uit het 4-kamerhart, het bovenlichaam, de buik, het onderlichaam en de thoracale compartimenten, evenals de proximale vasculatuur, waaronder de aorta, de longslagader en de superieure en inferieure venae cavae. De standaardelementen die in deze simulatie worden gebruikt, maken deel uit van de standaard hydraulische bibliotheek. Details zijn te vinden in de aanvullende bestanden.
    1. Navigeer door de hydraulische bibliotheek om de vereiste elementen te vinden: hydraulische pijpleiding, hydraulische kamer met constant volume, lineaire weerstand, centrifugaalpomp, terugslagklep, variabele gebiedsopening en de aangepaste hydraulische vloeistof.
      1. Laat de hydraulische leidingelementen in de werkruimte vallen.
        OPMERKING: Deze zijn verantwoordelijk voor wrijvingsverliezen, wandconformiteit en vloeistofdrukbaarheid in bloedvaten en hartkamers. Door dit blok wordt het drukverlies berekend met behulp van de Darcy-Weisbach-wet, terwijl de verandering in diameter als gevolg van wandconformiteit afhangt van de nalevingsconstante, de lichtgevende druk en de tijdconstante. Ten slotte wordt de vloeistofdrukbaarheid gedefinieerd door de bulkmodulus van het medium.
      2. Plaats de hydraulische kamerelementen met constant volume om de naleving van de wand en de vloeiende samendrukbaarheid te definiëren.
        OPMERKING: Dit blok houdt geen rekening met drukverliezen als gevolg van wrijving.
      3. Voeg de lineaire weerstandselementen toe om de weerstand tegen stroming te definiëren.
        OPMERKING: Dit is onafhankelijk van de geometrische eigenschappen van de vasculatuur, analoog aan het weerstandselement dat wordt gebruikt in elektrische analoge Windkessel-modellen. Andere blokken, zoals de centrifugaalpomp, de terugslagklep, de opening met variabel gebied en de aangepaste hydraulische vloeistofelementen moeten worden ingevoegd om de gewenste drukinvoer in het systeem te genereren, de effecten van hartkleppen op de bloedstroom te modelleren en de mechanische eigenschappen van bloed te definiëren. Door deze elementen kan het gedrag van het cardiovasculaire systeem in zowel fysiologie als ziekte volledig worden vastgelegd. Het ingangssignaal voor de centrifugaalpomp is te vinden in figuur S1A.
      4. Modelleer de contractiliteit van elke hartkamer door middel van het aangepaste variabele nalevingskamerelement.
        OPMERKING: Dit accepteert compliance als een tijds variërend door de gebruiker gedefinieerd ingangssignaal en is gebaseerd op het tijds variërende elastaanmodel (figuur S1B-D).
    2. Geef de parameters met betrekking tot elk element op, zoals weergegeven in tabel S1, ook te vinden in Rosalia et al.15
    3. Plaats een physical signal (PS) repeating sequence element voor elk van de blokken die een tijds variërend door de gebruiker gedefinieerd ingangssignaal vereisen: de LV-pomp, de compliance-elementen voor variabele naleving en de openingsblokken met variabel gebied.
      OPMERKING: Invoersignalen die voor deze simulatie worden gebruikt, zijn te vinden in figuur S1.
    4. Selecteer de standaard impliciete ODE 23t-oplosser en voer de simulatie gedurende 100 s uit om een stabiele toestand te bereiken.

2. Het FEA-model

  1. Simulatie-instellingen
    OPMERKING: Het FEA-model maakt gebruik van een gekoppelde elektromechanische analyse in volgorde. In dit model wordt eerst de elektrische analyse uitgevoerd; vervolgens worden de resulterende elektrische potentialen gebruikt als excitatiebron in de volgende mechanische analyse. Daarom bevat de simulatie-opstelling twee werkdomeinen: de elektrische (ELEC) en de mechanische (MECH) domeinen, die vooraf zijn gedefinieerd in de FEA-simulatiesoftware (Tabel van Materialen)18. Daarom wordt in de volgende sectie alleen de analyseworkflow beschreven. Het FEA-model maakt gebruik van de volgende gebruikerssubroutines HETVAL, VUANISOHYPERen UAMP voor de modellering van elektrisch en mechanisch materiaal18.
    1. Navigeer door het ELEC-domein om elektrische analyses uit te voeren met behulp van de vooraf gedefinieerde temperatuurprocedure in de standaardmodule.
      1. Gebruik een stap met één analyse met de naam BEAT. Stel de duur van de hartcyclus in op 500 ms en pas een elektrische potentiaalpuls toe op een knooppuntset die de sinoatriale (SA) knoop vertegenwoordigt (knooppuntenset: R_Atrium-1.SA_NODE).
      2. Bekijk de standaard elektrische golfvorm, die varieert van -80 mV tot 20 mV over 200 ms met de definitie van vloeiende stapamplitude, zoals beschreven in de modelgids18. Gebruik de standaardwaarden van materiaalconstanten in de elektrische analyse om de AV-vertraging aan te passen.
      3. Start de jobmodule en maak een taak met de naam heart-elec.
    2. Zodra de installatie van de elektrische analyse is voltooid, navigeert u door het MECH-domein om de op vloeistofholte gebaseerde mechanische analyse uit te voeren.
      OPMERKING: De mechanische simulatie wordt uitgevoerd na de elektrische analyse en de resulterende elektrische potentialen worden gebruikt als excitatiebron voor de mechanische analyse. De mechanische analyse bevat meerdere stappen.
      1. Gebruik de drie hoofdstappen met de naam PRE-LOAD, BEAT1en RECOVERY1. Bekijk in de PRE-LOAD-stap de randvoorwaarden van de vooraf benadrukte toestand van het hart. Gebruik 0,3 s als staptijd om de druk in de vloeistofkamers lineair op te voeren.
        OPMERKING: De vooraf gedefinieerde drukwaarden van de vloeistofholte zijn weergegeven in tabel S3. De vooraf benadrukte toestand van het hart was al gedefinieerd in de normale hartsimulatie-instelling en de initiële knooppuntcondities worden weergegeven in de externe simulatiebestanden, zoals vermeld in tabel S5. Herberekening van de nulspanningstoestand met behulp van de omgekeerde mechanische simulatie is vereist wanneer de grensvoorwaarde wordt gewijzigd, zoals uitgelegd in stap 3.2.2-3.2.4.
      2. Gebruik in de BEAT1-stap 0,5 s als staptijd om contractie te simuleren.
      3. Selecteer in de RECOVERY1-stap 0,5 s voor hartontspanning en ventriculaire vulling voor een hartslag van 60 bpm.
      4. Schakel de volgende stappen, BEATX en RECOVERYX, in om meer dan één hartcyclus te simuleren om een stabiele toestand te bereiken.
        OPMERKING: Drie hartcycli zijn voldoende om een stabiele toestand te bereiken. Een cyclus van de simulatie wordt voltooid in ~ 8 uur op een 24-core processor (3,2 GHz x 24).
      5. Start de taakmodule en maak een taak met de naam hartmecha, waardoor de optie dubbele precisie wordt inschakelen.
  2. Bekijk het vereenvoudigde windkesselmodel met een klomp
    OPMERKING: Het mechanische domein van het FEA-model heeft een bloedstroommodel, dat is gebaseerd op een vereenvoudigd circuit met klontenparameters en is gemaakt als een combinatie van op het oppervlak gebaseerde vloeistofholtes en vloeistofuitwisselingen, zoals te zien in figuur 218.
    1. Gebruik de Windkessel-weergave die in de bovenstaande notitie wordt genoemd om de simulatie uit te voeren. Bekijk de weergave van het bloedstroommodel om de waarden van de resistieve en capacitieve elementen aan te passen voor respectievelijk stroomweerstanden en structurele nalevingen.
    2. Bekijk de 3D eindige elementweergave van vier hartkamers en zorg ervoor dat hun geometrische posities nauwkeurig zijn.
    3. Controleer de hartassemblage en schakel over naar de interactiemodule om de nalevings- en contractiliteitswaarden van elk van de vier hartkamers aan te passen.
      OPMERKING: De standaardwaarden in de interactiemodule zijn geconfigureerd om een geïdealiseerde gezonde hartslagcyclus voor mensen te simuleren18.
    4. Bekijk de volgende hydrostatische vloeistofholtes in de interactionmodule, CAV-AORTA, CAV-LA, CAV-LV, CAV-PULMONARY_TRUNK, CAV-RA, CAV-RV, CAV-SVC, CAV-ARTERIAL-COMP, CAV-PULMONARY-COMP en CAV-VENOUS-COMP (tabel S3).
    5. Gebruik de compliancekamers (CAV-ARTERIAL-COMP, CAV-PULMONARY-COMP en CAV-VENOUS-COMP) als kubieke volumes omdat ze de conformiteit van de arteriële, veneuze en pulmonale circulaties vertegenwoordigen.
    6. Bevestig drie kubieke volumes aan een geaarde veer en bekijk de stijfheidswaarde om de drukvolumerespons in de arteriële, veneuze en longcirculatie te modelleren.
    7. Controleer de volgende definities van vloeistofuitwisseling tussen de hydrostatische vloeistofholtes: arteriële veneuze, veneus-rechter atrium, rechter atrium-rechter ventrikel, rechter ventrikel-longsysteem, longsysteem-linker atrium, linker atrium-linker ventrikel en linker ventrikel-aorta (Tabel S4).
    8. Pas de viskeuze weerstandscoëfficiënt aan om het bloedstroommodel in elke vloeistofuitwisselingslink te wijzigen (zie Aanvullende bestanden voor meer informatie over het viskeuze weerstandseffect).
  3. Multifysica simulatie
    1. Zoek het CAE-databasebestand in de werkmap.
      OPMERKING: Het FEA-model in dit protocol wordt geleverd in de database en wordt genoemd als LH-Human-Model-Beta-V2_1.cae.
    2. Voeg de invoer-, object- en bibliotheekbestanden in de werkmap in om de simulatie uit te voeren. Zie tabel S5 voor de volledige lijst met invoer- en bibliotheekbestanden.
    3. Start de FEA-modelsimulatiesoftware (zie de tabel met materialen).
      OPMERKING: Raadpleeg de softwareleverancier voor compatibiliteit met latere versies18.
    4. Bekijk de onderdelen, assemblage en randvoorwaarden in zowel ELEC- als MECH-domeinen, zoals beschreven in de punten 2.2 en 2.3.
    5. Voer eerst de elektrische simulatietaak heart-elecuit, zoals beschreven in punt 2.1.1.3. Inspecteer visueel de elektrische potentiële resultaten om te controleren of de hart-elec simulatie liep zoals verwacht. Zorg er vervolgens voor dat het resultaatbestand heart-elec.odb zich in de werkmap bevindt.
    6. Ga naar de tweede simulatiefase door over te schakelen naar het MECH-domein. Bekijk de waarden van de materiaalconstanten die in de mechanische simulatie worden gebruikt om de gewenste passieve en actieve hartrespons te modelleren.
    7. Zorg ervoor dat de materiaalbibliotheekbestanden voor de mechanische analyse de naam hybrid-string gebruiken. Als u de materiaalrespons van de hartkamers wilt wijzigen, past u het juiste hybride materiaalbestand aan of vervangt u de volledige materiaalrespons door een nieuw materiaalgedrag te definiëren in de sectie Materialen in de CAE-module.
      OPMERKING: Gedetailleerde informatie over de ingebouwde constitutieve wetten is te vinden in de gebruikershandleiding18.
    8. Stel in de PRE-LOAD-stap de druk van de hydrostatische holtes in om het gewenste fysiologische gedrag te verkrijgen. Gebruik de ingebouwde optie voor vloeiende amplitude om van nul naar het gewenste drukniveau te gaan, zoals beschreven in stap 2.1.2.1.
    9. Schakel de in punt 2.1.2.1 gedefinieerde drukgrensvoorwaarden uit om het bloedstroommodel uit te voeren met een constant totaal bloedvolume in het circulatiesysteem. Voer de simulatietaak met de naam heart-mech uit,zoals beschreven in rubriek 2.1.2.5.

3. Aortaklepstenose

OPMERKING: Aortastenose is vaak een driver van HFpEF omdat het leidt tot overbelasting van de druk en uiteindelijk tot concentrische remodellering en nalevingsverlies van de linkerventrikelwand. De hemodynamica waargenomen bij aortastenose vordert vaak naar die waargenomen in HFpEF.

  1. Het lumped-parameter model
    1. Wijzig het ingangssignaal in het PS-herhalingssequentie-element ten opzichte van de aortaklep, die zich in het linkerventrikelcompartiment bevindt. Simuleer een reductie van het openingsgebied gelijk aan 70% in vergelijking met de uitgangswaarde (tabel S6).
      OPMERKING: De ingangswaarden vertegenwoordigen het openingsgebied van de stenotische klep tijdens elke hartslag. De waarde van het openingsgebied kan eenvoudig worden aangepast door de beginuitvoerwaardenvector van het PS-element van de aortaklep te vermenigvuldigen met een decimale waarde die overeenkomt met het uiteindelijke openingsgebied ten opzichte van de oorspronkelijke waarde. In dit werk werd een factor 0,3 gebruikt om 70% vernauwing te bereiken.
  2. Het FEA-model
    1. Wijzig de definitie van vloeistofuitwisseling van de parameter LINK-LV-ARTERIAL.
      OPMERKING: Deze parameter bezit een viskeuze weerstandscoëfficiënt die is afgestemd op de bloedstroom tussen de linkerventrikel en de aorta. Het effectieve uitwisselingsgebied kan worden aangepast om de bloedstroom aan te passen en het juiste aortastenosemodel te creëren (tabel S7).
    2. Zoek de map toolbox en kopieer de bestanden in die map naar de hoofdwerkmap.
    3. Voer een omgekeerde mechanische simulatie uit door de toolboxbestanden uit te voeren18. Wijzig hiervoor de zuigdruk van de linkerventrikel en het linkeratrium naar 6 mmHg in de vloeistofholte om hun initiële volumetrische toestand voor het aortastenosemodel aan te passen. Voer de functie inversePreliminary.py uit.
      OPMERKING:Herberekening van de nulspanningstoestand met behulp van de omgekeerde mechanische simulatie is vereist wanneer de grensvoorwaarde wordt gewijzigd.
    4. Zodra de omgekeerde mechanische simulatie is voltooid, voert u de nabewerkingsfuncties uit: calcNodeCoords.py en straight_mv_chordae.py. Gebruik de standaardwaarden voor de andere stroomparameters en voer een nieuwe mechanische simulatie uit zoals beschreven in punt 2.1.2.5.

4. HFpEF hemodynamica

OPMERKING: Om de effecten van chronische remodellering te simuleren, werden de mechanische eigenschappen van het linkerhart gewijzigd.

  1. Het lumped-parameter model
    1. Wijzig de linker ventriculaire diastolische naleving van het LV-nalevingselement om wandstijfheid als gevolg van drukoverbelasting na te bootsen, met behulp van de waarde van end-diastolische naleving in tabel S8.
      OPMERKING: Ga ervan uit dat de naleving lineair van end-systole naar end-diastole daalt.
    2. Verhoog de lekweerstand van de LV-pomp tot 18 × 106 Pa s m-3 (tabel S8) om de verhoogde linkerventrikeldruk waargenomen in HFpEF vast te leggen.
  2. Het FEA-model
    1. Bewerk de actieve materiaaleigenschappen van de linkerventrikelgeometrie. Verhoog de stijfheidscomponent om de actieve weefselrespons af te stemmen die de spanningscomponenten in de vezel- en plaatrichtingen in het constitutieve model beïnvloedt.
      1. Wijzig de materiaalrespons van de linkerventrikel in het mech-mat-LV_ACTIVE bestand.
        OPMERKING: De stijfheid van de linkerventrikelkamer kan worden afgestemd om de juiste diastolische nalevingseffecten te bieden.
      2. Verhoog de stijfheidsparameters a en b in de anisotrope hyperelastische formulering om de verhoogde stijfheidsrespons voor de HFpEF-fysiologie vast te leggen.
      3. Stel in de PRE-LOAD-stap de vloeistofholtedruk van de linkerventrikel en het linkeratrium in op 20 mmHg.
      4. Voer een omgekeerde mechanische simulatie uit om de volumetrische toestand van de linkerventrikel en het atrium te verkrijgen. Exporteer de nodale coördinaten uit het bestand heart-mech-inverse.odb 18.
      5. Voer de nabewerkingsfuncties uit: calcNodeCoords.py en straight_mv_chordae.py, zoals beschreven in stap 3.2.4. Zoek de nieuwe nodale invoerbestanden in de werkmap en voer een nieuwe mechanische simulatie uit, zoals beschreven in paragraaf 2.1.2.5.

Toegang beperkt. Log in of start een proefperiode om deze inhoud te bekijken.

Resultaten

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

De resultaten van de basissimulaties worden geïllustreerd in figuur 3. Dit toont de druk- en volumegolfvormen van de linkerventrikel en de aorta (figuur 3A) en de linkerventrikel PV-lus (figuur 3B). De twee in silico-modellen vertonen vergelijkbare aorta- en linkerventrikelhemodynamica, die zich binnen het fysiologische bereik bevinden. Kleine verschillen in de respons die door de twee platforms worden voorspeld, kunnen worden opgem...

Toegang beperkt. Log in of start een proefperiode om deze inhoud te bekijken.

Discussie

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

De in dit werk voorgestelde lumped-parameter en FEA-platforms vatten de cardiovasculaire hemodynamica onder fysiologische omstandigheden samen, zowel in de acute fase van stenose-geïnduceerde drukoverbelasting als bij chronische HFpEF. Door de rol vast te leggen die drukoverbelasting speelt in de acute en chronische fasen van de ontwikkeling van HFpEF, zijn de resultaten van deze modellen in overeenstemming met de klinische literatuur van HFpEF, inclusief het begin van een transaortische drukgradiënt als gevolg van aorta...

Toegang beperkt. Log in of start een proefperiode om deze inhoud te bekijken.

Openbaarmakingen

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Aan dit werk zijn geen belangenconflicten verbonden.

Dankbetuigingen

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

We erkennen financiering van het Harvard-Massachusetts Institute of Technology Health Sciences and Technology-programma en de SITA Foundation Award van het Institute for Medical Engineering and Science.

Toegang beperkt. Log in of start een proefperiode om deze inhoud te bekijken.

Materialen

Lijst van materialen gebruikt in dit artikel
NaamBedrijfCatalogusnummerOpmerkingen
Abaqus SoftwareDassault Systèmes Simulia Corp.Versie gebruikt: 2018; FEA simulatiesoftware
HETVALDassault Systèmes Simulia Corp.Versie gebruikt: 2018
Hydraulic (Isothermal) libraryMathWorksVersie gebruikt: 2020a
Living Heart Human ModelDassault Systèmes Simulia Corp.Versie gebruikt: V2_1, anatomisch nauwkeurig FEA platform van 4-kamer volwassen menselijk hart
MATLABMathWorksVersie gebruikt: 2020a, object-georiënteerd numerieke oplosser
SIMSCAPE FLUIDSMathWorks
UAMPDassault Systèmes Simulia Corp.Versie gebruikt: 2018
VUANISOHYPERDassault Systèmes Simulia Corp.Versie gebruikt: 2018

Referenties

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,
  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).

Toegang beperkt. Log in of start een proefperiode om deze inhoud te bekijken.

Herprints en machtigingen

Toestemming aanvragen om de tekst of afbeeldingen van dit JoVE-artikel te hergebruiken

Toestemming aanvragen

Trefwoorden

Modellering van hartfalenklompparametermodeleindige elementenanalysecompliantie van de linker ventrikeldrukoverbelastingaortaklepstenosediastolische dysfunctiecardiale hemodynamicamultifysische simulatie

Gerelateerde artikelen