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Resumen

Este trabajo introduce dos modelos computacionales de insuficiencia cardíaca con fracción de eyección preservada basados en un enfoque de parámetros agrupados y análisis de elementos finitos. Estos modelos se utilizan para evaluar los cambios en la hemodinámica del ventrículo izquierdo y la vasculatura relacionada inducida por sobrecarga de presión y disminución del cumplimiento ventricular.

Resumen

Los esfuerzos científicos en el campo del modelado computacional de enfermedades cardiovasculares se han centrado en gran medida en la insuficiencia cardíaca con fracción de eyección reducida (HFrEF), pasando por alto ampliamente la insuficiencia cardíaca con fracción de eyección preservada (HFpEF), que más recientemente se ha convertido en una forma dominante de insuficiencia cardíaca en todo el mundo. Motivados por la escasez de representaciones in silico de HFpEF, dos modelos de cómputo distintos se presentan en este papel para simular la hemodinámica de HFpEF resultando de sobrecarga ventricular izquierda de la presión. En primer lugar, se desarrolló un modelo de parámetros agrupados orientado a objetos utilizando un solucionador numérico. Este modelo se basa en una red de dimensión cero (0D) similar a Windkessel, que depende de las propiedades geométricas y mecánicas de los elementos constitutivos y ofrece la ventaja de bajos costos computacionales. En segundo lugar, se utilizó un paquete de software de análisis de elementos finitos (FEA) para la implementación de una simulación multidimensional. El modelo FEA combina modelos multifísicos tridimensionales (3D) de la respuesta cardíaca electromecánica, deformaciones estructurales y hemodinámica basada en cavidades de fluidos y utiliza un modelo simplificado de parámetros agrupados para definir los perfiles de intercambio de flujo entre diferentes cavidades de fluidos. Con cada acercamiento, los cambios hemodinámicos agudos y crónicos en el ventrículo izquierdo y la vasculatura próxima resultando de sobrecarga de la presión fueron simulados con éxito. Específicamente, la sobrecarga de presión se modeló mediante la reducción del área del orificio de la válvula aórtica, mientras que la remodelación crónica se simuló mediante la reducción del cumplimiento de la pared ventricular izquierda. De acuerdo con la literatura científica y clínica de la FEPH, los resultados de ambos modelos muestran (i) una elevación aguda del gradiente de presión transaórtico entre el ventrículo izquierdo y la aorta y una reducción en el volumen del accidente cerebrovascular y (ii) una disminución crónica del volumen ventricular izquierdo diastólico final, indicativo de disfunción diastólica. Finalmente, el modelo FEA demuestra que el estrés en el miocardio HFpEF es notablemente mayor que en el tejido cardíaco sano a lo largo del ciclo cardíaco.

Introducción

La insuficiencia cardíaca es una de las principales causas de muerte en todo el mundo, que ocurre cuando el corazón es incapaz de bombear o llenar adecuadamente para mantenerse al día con las demandas metabólicas del cuerpo. La fracción de eyección, es decir, la cantidad relativa de sangre almacenada en el ventrículo izquierdo que se expulsa con cada contracción se utiliza clínicamente para clasificar la insuficiencia cardíaca en (i) insuficiencia cardíaca con fracción de eyección reducida (HFrEF) y (ii) insuficiencia cardíaca con fracción de eyección preservada (HFpEF), para fracciones de eyección menores o superiores al 45%, respectivamente1,2,3. Los síntomas de HFpEF se convierten a menudo en respuesta a la sobrecarga ventricular izquierda de la presión, que se puede causar por varias condiciones incluyendo estenosis aórtica, hipertensión, y obstrucción ventricular izquierda de la zona de salida3,4,5,6,7. La sobrecarga de presión conduce a una cascada de aberraciones moleculares y celulares, lo que conduce al engrosamiento de la pared ventricular izquierda (remodelación concéntrica) y, en última instancia, al endurecimiento de la pared o a la pérdida de cumplimiento8,9,10. Estos cambios biomecánicos afectan profundamente a la hemodinámica cardiovascular, ya que dan lugar a una elevada relación presión-volumen diastólica final y a una reducción del volumen diastólico final11.

La modelización computacional del sistema cardiovascular ha avanzado en la comprensión de las presiones y flujos sanguíneos tanto en la fisiología como en la enfermedad y ha fomentado el desarrollo de estrategias diagnósticas y terapéuticas12. Los modelos in silico se clasifican en modelos de baja o alta dimensión, utilizándose los primeros métodos analíticos para evaluar las propiedades hemodinámicas globales con baja demanda computacional y los segundos proporcionando una descripción multiescala y multifísica más extensa de la mecánica cardiovascular y la hemodinámica en el dominio 2D o 3D13. La representación de Windkessel de parámetro agrupado es la más común entre las descripciones de baja dimensión. Basado en la analogía del circuito eléctrico (ley de Ohm), esto imita el comportamiento hemodinámico general del sistema cardiovascular a través de una combinación de elementos resistivos, capacitivos e inductivos14. Un estudio reciente de este grupo ha propuesto un modelo de Windkessel alternativo en el dominio hidráulico que permite el modelado de cambios en la geometría y mecánica de grandes recipientes -cámaras de corazón y válvulas- de una manera más intuitiva que los modelos analógicos eléctricos tradicionales. Esta simulación se desarrolla en un solucionador numérico orientado a objetos (ver la Tabla de Materiales)y puede capturar la hemodinámica normal, los efectos fisiológicos del acoplamiento cardiorrespiratorio, el flujo sanguíneo impulsado por las vías respiratorias en la fisiología de un solo corazón y los cambios hemodinámicos debidos a la constricción aórtica. Esta descripción amplía las capacidades de los modelos de parámetros agrupados al ofrecer un enfoque físicamente intuitivo para modelar un espectro de afecciones patológicas, incluida la insuficiencia cardíaca15.

Los modelos de alta dimensión se basan en FEA para calcular la hemodinámica espaciotemporal y las interacciones fluido-estructura. Estas representaciones pueden proporcionar descripciones detalladas y precisas del campo de flujo sanguíneo local; sin embargo, debido a su baja eficiencia computacional, no son adecuados para estudios de todo el árbol cardiovascular16,17. Se empleó un paquete de software (ver la Tabla de Materiales)como una plataforma FEA anatómicamente precisa del corazón humano adulto de 4 cámaras, que integra la respuesta electromecánica, las deformaciones estructurales y la hemodinámica basada en cavidades fluidas. El modelo de corazón humano adaptado también comprende un modelo simple de parámetros agrupados que define el intercambio de flujo entre las diferentes cavidades de fluidos, así como una caracterización mecánica completa del tejido cardíaco18,19.

Se han formulado varios modelos de insuficiencia cardíaca de parámetros agrupados y FEA para capturar anomalías hemodinámicas y evaluar estrategias terapéuticas, particularmente en el contexto de los dispositivos mecánicos de asistencia circulatoria para HFrEF20,21,22,23,24. Por lo tanto, una amplia gama de modelos de parámetros agrupados en 0D de diversas complejidades ha capturado con éxito la hemodinámica del corazón humano en condiciones fisiológicas y HFrEF a través de la optimización de sistemas windkessel analógicos eléctricos de dos o treselementos 20,21,23,24. La mayoría de estas representaciones son modelos uni o biventriculares basados en la formulación de la elastance variable en el tiempo para reproducir la acción contráctil del corazón y utilizar una relación no lineal de presión-volumen diastólica final para describir el llenado ventricular25,26,27. Los modelos comprensivos, que capturan la red cardiovascular compleja e imitan la acción de bombeo atrial y ventricular, se han utilizado como plataformas para la prueba del dispositivo. Sin embargo, aunque existe un cuerpo significativo de literatura en torno al campo de la HFrEF, muy pocos modelos in silico de HFpEF se han propuesto20,22,28,29,30,31.

Un modelo de baja dimensión de la hemodinámica de la HFpEF, desarrollado recientemente por Burkhoff et al.32 y Granegger et al.28,puede capturar los bucles presión-volumen (PV) del corazón de 4 cámaras, recapitulando completamente la hemodinámica de varios fenotipos de HFpEF. Además, utilizan su plataforma in silico para evaluar la viabilidad de un dispositivo circulatorio mecánico para HFpEF, siendo pioneros en la investigación computacional de HFpEF para estudios de fisiología, así como el desarrollo de dispositivos. Sin embargo, estos modelos siguen siendo incapaces de capturar los cambios dinámicos en los flujos sanguíneos y las presiones observadas durante la progresión de la enfermedad. Un estudio reciente de Kadry et al.30 captura los diversos fenotipos de disfunción diastólica ajustando la relajación activa del miocardio y la rigidez pasiva del ventrículo izquierdo en un modelo de baja dimensión. Su trabajo proporciona un análisis hemodinámico completo de la disfunción diastólica basado en las propiedades activas y pasivas del miocardio. Del mismo modo, la literatura de modelos de alta dimensión se ha centrado principalmente en HFrEF19,33,34,35,36,37. Bakir et al.33 propusieron un modelo FEA de fluido cardíaco-electromecánica totalmente acoplado para predecir el perfil hemodinámico de la HFrEF y la eficacia de un dispositivo de asistencia ventricular izquierda (DAVI). Este modelo biventricular (o de dos cámaras) utilizó un circuito de Windkessel acoplado para simular la hemodinámica del corazón sano, HFrEF y HFrEF con soporte de LVAD33,37.

Del mismo modo, Sack et al.35 desarrollaron un modelo biventricular para investigar la disfunción ventricular derecha. Su geometría biventricular se obtuvo a partir de los datos de resonancia magnética (RM) de un paciente, y la malla de elementos finitos del modelo se construyó utilizando la segmentación de imágenes para analizar la hemodinámica de un ventrículo derecho defectuoso apoyado porDAV 35. Se han desarrollado enfoques cardíacos fea de cuatro cámaras para mejorar la precisión de los modelos del comportamiento electromecánico delcorazón 19,34. En contraste con las descripciones biventriculares, los modelos de cuatro cámaras del corazón humano derivados de la RMN proporcionan una mejor representación de la anatomía cardiovascular18. El modelo de corazón empleado en este trabajo es un ejemplo establecido de un modelo FEA de cuatro cámaras. A diferencia de los modelos de parámetros agrupados y fea biventricular, esta representación captura los cambios hemodinámicos a medida que ocurren durante la progresión de la enfermedad34,37. Genet et al.34,por ejemplo, utilizaron la misma plataforma para implementar un modelo numérico de crecimiento de la remodelación observada en HFrEF y HFpEF. Sin embargo, estos modelos evalúan los efectos de la hipertrofia cardiaca sobre mecánico estructural solamente y no proporcionan una descripción comprensiva de la hemodinámica asociada.

Para abordar la falta de modelos in silico de HFpEF en este trabajo, el modelo de parámetros agrupados previamente desarrollado por este grupo15 y el modelo FEA fueron readaptados para simular el perfil hemodinámico de HFpEF. Con este fin, primero se demostrará la capacidad de cada modelo para simular la hemodinámica cardiovascular al inicio del estudio. Los efectos de la sobrecarga ventricular izquierda estenosis-inducida de la presión y de la conformidad ventricular izquierda disminuida debido al remodelado cardiaco-un sello típico de HFpEF-entonces serán evaluados.

Protocolo

1. Modelo de parámetros agrupados 0D

  1. Configuración de simulación
    NOTA: En el entorno del solucionador numérico (consulte la Tabla de materiales),construya el dominio como se muestra en la Figura 1. Esto se compone del corazón de 4 cámaras, la parte superior del cuerpo, abdominal, parte inferior del cuerpo y compartimentos torácicos, así como la vasculatura proximal, incluyendo la aorta, la arteria pulmonar y las venas cavas superior e inferior. Los elementos estándar utilizados en esta simulación forman parte de la biblioteca hidráulica predeterminada. Los detalles se pueden encontrar en los archivos suplementarios.
    1. Navegue por la biblioteca hidráulica para encontrar los elementos necesarios: tubería hidráulica, cámara hidráulica de volumen constante, resistencia lineal, bomba centrífuga, válvula de retención, orificio de área variable y el fluido hidráulico personalizado.
      1. Suelte los elementos de la tubería hidráulica en el espacio de trabajo.
        NOTA: Estos explican las pérdidas por fricción, así como el cumplimiento de la pared y la compresibilidad del líquido en los vasos sanguíneos y las cámaras del corazón. A través de este bloque, la pérdida de presión se calcula utilizando la ley de Darcy-Weisbach, mientras que el cambio en el diámetro debido al cumplimiento de la pared depende de la constante de proporcionalidad de cumplimiento, la presión luminal y la constante de tiempo. Finalmente, la compresibilidad del fluido se define por el módulo a granel del medio.
      2. Inserte los elementos de la cámara hidráulica de volumen constante para definir el cumplimiento de la pared y la compresibilidad del fluido.
        NOTA: Este bloque no tiene en cuenta las pérdidas de presión debidas a la fricción.
      3. Añada los elementos de resistencia lineal para definir la resistencia al flujo.
        NOTA: Esto es independiente de las propiedades geométricas de la vasculatura, análogamente al elemento resistivo utilizado en los modelos eléctricos analógicos de Windkessel. Otros bloques, como la bomba centrífuga, la válvula de retención, el orificio de área variable y los elementos de fluido hidráulico personalizados deben insertarse para generar la entrada de presión deseada al sistema, modelar los efectos de las válvulas cardíacas en el flujo sanguíneo y definir las propiedades mecánicas de la sangre. A través de estos elementos, el comportamiento del sistema cardiovascular tanto en la fisiología como en la enfermedad puede ser plenamente capturado. La señal de entrada para la bomba centrífuga se puede encontrar en la Figura S1A.
      4. Modele la contractilidad de cada cámara cardíaca a través del elemento de cámara de cumplimiento variable personalizado.
        NOTA: Esto acepta el cumplimiento como una señal de entrada definida por el usuario que varía en el tiempo y se basa en el modelo de elastance variable en el tiempo (Figura S1B-D).
    2. Proporcionar los parámetros relativos a cada elemento, como se muestra en la Tabla S1,que también se encuentra en Rosalía et al.15
    3. Inserte un elemento de secuencia de repetición de señal física (PS) para cada uno de los bloques que requieren una señal de entrada definida por el usuario que varía en el tiempo: la bomba LV, los elementos de cumplimiento de cumplimiento de variables y los bloques de orificio de área variable.
      NOTA: Las señales de entrada utilizadas para esta simulación se pueden encontrar en la Figura S1.
    4. Seleccione el solucionador implícito ODE 23t predeterminado y ejecute la simulación durante 100 s para alcanzar un estado estable.

2. El modelo FEA

  1. Configuración de simulación
    NOTA: El modelo FEA utiliza un análisis eléctrico-mecánico acoplado en secuencia. En este modelo, el análisis eléctrico se realiza primero; luego, los potenciales eléctricos resultantes se utilizan como fuente de excitación en el siguiente análisis mecánico. Por lo tanto, la configuración de simulación contiene dos dominios de trabajo: el eléctrico(ELEC)y el mecánico(MECH),que están predefinidos en el software de simulación FEA(Tabla de Materiales)18. Por lo tanto, en la siguiente sección solo se describe el flujo de trabajo de análisis. El modelo FEA utiliza las siguientes subrutinas de usuario HETVAL, VUANISOHYPERy UAMP para el modelado de materiales eléctricos y mecánicos18.
    1. Navegue por el dominio ELEC para realizar análisis eléctricos utilizando el procedimiento de temperatura predefinido en el módulo Estándar.
      1. Utilice un solo paso de análisis denominado BEAT. Establezca la duración del ciclo cardíaco en 500 ms y aplique un pulso de potencial eléctrico a un conjunto de nodos que represente el nodo sinoauricular (SA)(conjunto de nodos: R_Atrium-1.SA_NODE).
      2. Revise la forma de onda eléctrica predeterminada, que oscila entre -80 mV y 20 mV en 200 ms con la definición de amplitud de paso suave, como se describe en la guía del modelo18. Utilice los valores por defecto de las constantes de material en el análisis eléctrico para ajustar el retardo AV.
      3. Inicie el módulo Job y cree un trabajo denominado heart-elec.
    2. Una vez completada la configuración del análisis eléctrico, navegue por el dominio MECH para realizar el análisis mecánico basado en cavidades de fluidos.
      NOTA: La simulación mecánica se realiza después del análisis eléctrico, y los potenciales eléctricos resultantes se utilizan como fuente de excitación para el análisis mecánico. El análisis mecánico contiene múltiples pasos.
      1. Utilice los tres pasos principales denominados PRE-LOAD, BEAT1y RECOVERY1. En el paso PRE-LOAD, revise las condiciones límite del estado preestresado del corazón. Utilice 0,3 s como tiempo de paso para aumentar linealmente la presión en las cámaras de fluidos.
        NOTA: Los valores predefinidos de presión de la cavidad del fluido se muestran en la Tabla S3. El estado preestresado del corazón ya estaba definido en la configuración normal de simulación del corazón, y las condiciones iniciales del nodo se proporcionan en los archivos de simulación externos, como se indica en la Tabla S5. Se requiere el recálculo del estado de tensión cero utilizando la simulación mecánica inversa siempre que se modifique la condición de límite, como se explica en los pasos 3.2.2-3.2.4.
      2. En el paso BEAT1, utilice 0,5 s como tiempo de paso para simular la contracción.
      3. En el paso RECOVERY1, seleccione 0,5 s para relajación cardíaca y llenado ventricular para una frecuencia cardíaca de 60 lpm.
      4. Habilite los pasos posteriores, BEATX y RECOVERYX,para simular más de un ciclo cardíaco para alcanzar un estado estacionario.
        NOTA: Tres ciclos cardíacos serán suficientes para alcanzar el estado estacionario. Un ciclo de la simulación se completa en ~ 8 h en un procesador de 24 núcleos (3,2 GHz x 24).
      5. Inicie el módulo Trabajo y cree un trabajo denominado heart-mech,habilitando la opción de doble precisión.
  2. Revisar el modelo de Windkessel de parámetro agrupado simplificado
    NOTA: El dominio mecánico del modelo FEA tiene un modelo de flujo sanguíneo, que se basa en un circuito simplificado de parámetros agrupados y se crea como una combinación de cavidades de fluidos basadas en la superficie e intercambios de fluidos como se ve en la Figura 218.
    1. Utilice la representación de Windkessel mencionada en la nota anterior para ejecutar la simulación. Revise la representación del modelo de flujo sanguíneo para ajustar los valores de los elementos resistivos y capacitivos para las resistencias de flujo y las conformidades estructurales, respectivamente.
    2. Revise la representación de elementos finitos 3D de cuatro cámaras cardíacas y asegúrese de que sus posiciones geométricas sean precisas.
    3. Compruebe el conjunto del corazón y cambie al módulo Interacción para ajustar los valores de conformidad y contractilidad de cada una de las cuatro cámaras cardíacas.
      NOTA: Los valores predeterminados en el módulo interacción están configurados para simular un ciclo de latidos del corazón humano sano idealizado18.
    4. Revisar las siguientes cavidades de fluido hidrostático en el módulo interacción, CAV-AORTA, CAV-LA, CAV-LV, CAV-PULMONARY_TRUNK, CAV-RA, CAV-RV, CAV-SVC, CAV-ARTERIAL-COMP, CAV-PULMONARY-COMP y CAV-VENOSO-COMP(Tabla S3).
    5. Utilice las cámaras de cumplimiento (CAV-ARTERIAL-COMP, CAV-PULMONARY-COMP y CAV-VENOUS-COMP) como volúmenes cúbicos, ya que representan el cumplimiento de las circulaciones arterial, venosa y pulmonar.
    6. Conecte tres volúmenes cúbicos de conformidad a un resorte conectado a tierra y revise el valor de rigidez para modelar la respuesta de presión-volumen en las circulaciones arterial, venosa y pulmonar.
    7. Consulte las siguientes definiciones de intercambio de líquidos entre las cavidades del líquido hidrostático: aurícula arterial-venosa, venosa-derecha, aurícula derecha-ventrículo derecho, ventrículo-pulmonar derecho, aurícula izquierda del sistema pulmonar, ventrículo izquierdo-aurícula izquierda y ventrículo izquierdo-aorta (Tabla S4).
    8. Ajuste el coeficiente de resistencia viscosa para modificar el modelo de flujo sanguíneo en cada enlace de intercambio de fluidos (consulte Archivos suplementarios para obtener más información sobre el efecto de resistencia viscosa).
  3. Simulación multifísica
    1. Busque el archivo de base de datos CAE en el directorio de trabajo.
      Nota : el modelo FEA en este protocolo se entrega en la base de datos y se denomina como LH-Human-Model-Beta-V2_1.cae.
    2. Inserte los archivos de entrada, objeto y biblioteca en el directorio de trabajo para ejecutar la simulación. Consulte la Tabla S5 para obtener la lista completa de archivos de entrada y biblioteca.
    3. Inicie el software de simulación del modelo FEA (consulte la Tabla de materiales).
      Nota : consulte al proveedor de software para la compatibilidad con versiones posteriores18.
    4. Revise las piezas, el ensamblaje y las condiciones de contorno en los dominios ELEC y MECH, como se describe en las secciones 2.2 y 2.3.
    5. En primer lugar, ejecute el trabajo de simulación eléctrica denominado heart-elec, como se describe en la sección 2.1.1.3. Inspeccione visualmente los resultados potenciales eléctricos para verificar que la simulación de corazón-elec funcionó como se esperaba. A continuación, asegúrese de que el archivo de resultados heart-elec.odb está en el directorio de trabajo.
    6. Pase a la segunda fase de simulación cambiando al dominio MECH. Revisar los valores de las constantes de material utilizadas en la simulación mecánica para modelar la respuesta cardíaca pasiva y activa deseada.
    7. Asegúrese de que los archivos de biblioteca de materiales para el análisis mecánico utilizan el nombre de cadena HYBRID-. Para modificar la respuesta material de las cámaras cardíacas, ajuste el archivo de material híbrido apropiado o reemplace toda la respuesta material definiendo un nuevo comportamiento material en la sección Materiales del módulo CAE.
      NOTA: Puede encontrar información detallada sobre las leyes constitutivas incorporadas en la guía del usuario18.
    8. En el paso PRE-LOAD, establezca las presiones de las cavidades hidrostáticas para obtener el comportamiento fisiológico deseado. Utilice la opción de amplitud suave incorporada para aumentar de cero al nivel de presión deseado como se describe en el paso 2.1.2.1.
    9. Inhabilite las condiciones de límite de presión definidas en 2.1.2.1 para ejecutar el modelo de flujo sanguíneo con un volumen de sangre total constante dentro del sistema de circulación. Ejecute el trabajo de simulación denominado heart-mech, como se describe en la sección 2.1.2.5.

3. Estenosis de la válvula aórtica

NOTA: La estenosis aórtica es a menudo un conductor de HFpEF pues lleva a la sobrecarga de la presión y en última instancia, al remodelado concéntrico y a la pérdida de la conformidad de la pared ventricular izquierda. La hemodinámica observada en la estenosis aórtica a menudo progresa a las observadas en la FEPH.

  1. El modelo de parámetro agrupado
    1. Modificar la señal de entrada en el elemento de secuencia de repetición ps en relación con la válvula aórtica, situada en el compartimento ventricular izquierdo. Simular una reducción del área del orificio igual al 70% en comparación con la línea de base (Tabla S6).
      NOTA: Los valores de entrada representarán el área del orificio de la válvula estenótica durante cada latido del corazón. El valor del área del orificio se puede ajustar fácilmente multiplicando el vector de valores de salida inicial del elemento PS de la válvula aórtica por un valor decimal correspondiente al área final del orificio con respecto a su valor original. En este trabajo, se utilizó un factor de 0,3 para lograr una constricción del 70%.
  2. El modelo FEA
    1. Modificar la definición de intercambio de fluidos del parámetro LINK-LV-ARTERIAL.
      NOTA: Este parámetro posee un coeficiente de resistencia viscosa sintonizado con el flujo sanguíneo entre el ventrículo izquierdo y la aorta. El área de intercambio efectivo puede ser modificada para ajustar el flujo sanguíneo y crear el modelo de estenosis aórtica apropiado (Tabla S7).
    2. Busque la carpeta del cuadro de herramientas y copie los archivos dentro de esa carpeta en el directorio de trabajo principal.
    3. Realizar una simulación mecánica inversa mediante la ejecución de los archivos de la caja de herramientas18. Con este fin, cambie las presiones de succión del ventrículo izquierdo y la aurícula izquierda a 6 mmHg en la cavidad flúida para ajustar su estado volumétrico inicial para el modelo de estenosis aórtica. Ejecute la función inversePreliminary.py.
      NOTA:El recálculo del estado de tensión cero mediante la simulación mecánica inversa es necesario siempre que se modifique la condición de límite.
    4. Una vez completada la simulación mecánica inversa, ejecute las funciones de post-procesamiento: calcNodeCoords.py y straight_mv_chordae.py. Utilice los valores predeterminados para los demás parámetros de flujo y ejecute una nueva simulación mecánica como se describe en el punto 2.1.2.5.

4. Hemodinámica de HFpEF

NOTA: Para simular los efectos de la remodelación crónica, se modificaron las propiedades mecánicas del corazón izquierdo.

  1. El modelo de parámetro agrupado
    1. Modificar la conformidad diastólica del ventrículo izquierdo del elemento de conformidad del VI para imitar la rigidez de la pared debido a la sobrecarga de presión, utilizando el valor de la conformidad diastólica final de la Tabla S8.
      Nota : supongamos que el cumplimiento para colocar linealmente de sístole final a diástole final.
    2. Aumentar la resistencia a fugas de la bomba del VI a 18 × 106 Pa s m-3 (Tabla S8)para captar las elevadas presiones ventriculares izquierdas observadas en la HFpEF.
  2. El modelo FEA
    1. Edite las propiedades del material activo de la geometría del ventrículo izquierdo. Aumente el componente de rigidez para ajustar la respuesta activa del tejido que afecta a los componentes de tensión en las direcciones de fibra y lámina en el modelo constitutivo.
      1. Modifique la respuesta material del ventrículo izquierdo en el archivo mech-mat-LV_ACTIVE.
        NOTA: La magnitud de la rigidez de la cámara ventricular izquierda se puede ajustar para proporcionar los efectos de cumplimiento diastólicos apropiados.
      2. Aumentar los parámetros de rigidez a y b en la formulación hiperelástica anisotrópica para capturar el aumento de la respuesta de rigidez para la fisiología HFpEF.
      3. En el paso pre-carga, establezca las presiones de la cavidad flúida del ventrículo izquierdo y la aurícula izquierda a 20 mmHg.
      4. Realizar una simulación mecánica inversa para obtener el estado volumétrico del ventrículo izquierdo y la aurícula. Exporte las coordenadas nodales desde el archivo heart-mech-inverse.odb 18.
      5. Ejecute las funciones de posprocesamiento: calcNodeCoords.py y straight_mv_chordae.py, como se describe en el paso 3.2.4. Localice los nuevos archivos de entrada nodale en el directorio de trabajo y realice una nueva simulación mecánica, como se describe en la sección 2.1.2.5.

Resultados

Los resultados de las simulaciones de línea base se ilustran en la Figura 3. Esto representa las formas de onda de presión y volumen del ventrículo izquierdo y la aorta (Figura 3A) así como el bucle fotovoltaico ventricular izquierdo (Figura 3B). Los dos modelos in silico muestran hemodinámica aórtica y ventricular izquierda similares, que se encuentran dentro del rango fisiológico. Se pueden notar diferencias menores en la r...

Discusión

Las plataformas lumped-parameter y FEA propuestas en este trabajo recapitularon la hemodinámica cardiovascular en condiciones fisiológicas, tanto en la fase aguda de sobrecarga de presión inducida por estenosis como en la FEPH crónica. Al capturar el papel que juega la sobrecarga de presión en las fases aguda y crónica del desarrollo de la FEPH, los resultados de estos modelos están de acuerdo con la literatura clínica de la FEPH, incluyendo la aparición de un gradiente de presión transaórtico debido a la este...

Divulgaciones

No hay conflictos de intereses asociados con este trabajo.

Agradecimientos

Reconocemos el financiamiento del programa de Ciencias de la Salud y Tecnología del Instituto de Tecnología de Harvard-Massachusetts, y el Premio de la Fundación SITA del Instituto de Ingeniería Médica y Ciencia.

Materiales

NameCompanyCatalog NumberComments
Abaqus SoftwareDassault Systèmes Simulia Corp.Version used: 2018; FEA simulation software
HETVALDassault Systèmes Simulia Corp.Version used: 2018
Hydraulic (Isothermal) libraryMathWorksVersion used: 2020a
Living Heart Human ModelDassault Systèmes Simulia Corp.Version used: V2_1, anatomically accurate FEA platform of 4-chamber adult human heart
MATLABMathWorksVersion used: 2020a, object-oriented numerical solver
SIMSCAPE FLUIDSMathWorks
UAMPDassault Systèmes Simulia Corp.Version used: 2018
VUANISOHYPERDassault Systèmes Simulia Corp.Version used: 2018

Referencias

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