Mecánica computacional para el diagnóstico cardiovascular

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1 Mecánica computacional para el diagnóstico cardiovascular R. Moreno 1, F. Nicoud 2, A. Salvayre 1, M. Chau 4, and H. Rousseau 3 1 I2MR, Inserm U858, University Hospital Toulouse-Rangueil, F-31432, France 2 I3M, CNRS, UMR 5149, University of Montpellier II, Montpellier, France 3 Radiology Department, CHU Rangueil, Toulouse, France 4 ASA, Advanced Solutions Accelerator, Montpellier, France Resumen Durante los últimos 30 años, el estudio de la patogenia y la progresión de las enfermedades cardiovasculares ha necesitado de un esfuerzo multidisciplinario en el que intervienen diversas disciplinas, desde la biología celular y molecular a la mecánica computacional y experimental de sólidos y fluidos. Generalmente estos estudios están motivados por la necesidad de obtener respuestas a las cuestiones esenciales para el control de la enfermedad. Los contínuos avances en la resolución de los equipos de imágenes médicas, junto con el crecimiento exponencial en magnitud, flexibilidad y velocidad de las técnicas computacionales, han creado un importante espacio para el uso de simulaciones digitales y técnicas experimentales complejas para mejorar el diagnóstico y el manejo clínico de muchas enfermedades cardiovasculares. En este trabajo describimos rapidamente los últimos avances efectuados por nuestro grupo de trabajo en el área de la mecánica computacional aplicada a algunos casos clínicos. Presentaremos primero la metodología que nos permite construir un modelo específico del paciente partiendo de las imágenes por resonancia magnética. Presentaremos luego algunos resultados citando los casos de aorta torácica y ventrículo izquierdo. Palabras clave: Mecánica computacional, Resonancia Magnética, Aorta, Ventrículo Introducción Los factores de riesgo para enfermedades cardiovasculares (hipertensión arterial y el colesterol alto) han sido identificados, pero no se ha podido aún explicar su localización ni la progresión de la enfermedad (estenosis, ruptura de aneurisma, disección aórtica). Actualmente, las técnicas disponibles, tales como la angiografía, la tomografía computarizada (TC), la resonancia magnética (MRI) y el ultrasonido (US) no permiten determinar con precisión la distribución de velocidades y la complejidad biomecánica de la pared arterial. Sin embargo no hay duda de que las imágenes médicas son un instrumento esencial para la comprensión de estos procesos patológicos.

2 Las enfermedades cardiovasculares son claramente multifactoriales y se ha demostrado que las desviaciones del campo de velocidades (frotamiento parietal) desempeñan un papel clave [1]. A pesar de muchos estudios hemodinámicos realizados con modelos de bifurcaciones arteriales, especialmente la bifurcación de la arteria carótida [2], no está claro cuál es el papel exacto desempeñado por el esfuerzo cortante en la pared (WSS) en el desarrollo y la progresión de la aterosclerosis. Sin embargo, lo cierto es que la carga mecánica inducida por el fluido sobre las placas de ateroma y los tejidos circundantes es de importancia mayor para predecir la posterior ruptura y la prevención de eventos isquémicos [3]. De la misma manera, el riesgo de ruptura de un aneurisma de la aorta abdominal (AAA) depende de más factores biomecánicos que el simple diámetro máximo (por simplificación de la ley de Laplace)[6]. La rigidez arterial tiene un valor predictivo en eventos cardiovasculares, independientemente de factores clásicos de riesgo cardiovascular. Los adultos jóvenes asintomáticos con la mutación genética MYH11 tienen afectada la elasticidad arterial, parámetro que no es detectable por la medición exclusiva de la dimensión aórtica. La resonancia magnética parece ser una técnica de elección para evaluar la rigidez de la aorta, además de las clásicas mediciones de diámetro de la aorta [4,5]. Las técnicas de mecánica computacional pueden proporcionar un análisis muy detallado del campo de flujo y tensión de la pared con una gran precisión. Los nuevos avances en las técnicas de simulación puede contribuir significativamente a un mejor conocimiento cuantitativo de las condiciones biomecánicas de las arterias y conducir a una nueva comprensión a través nuevos conceptos basados en esas condiciones. Las simulaciones pueden ser utilizadas para predecir la placa de ateroma, la rotura del aneurisma, la mejora en el diseño de una prótesis endovascular, así como para orientar las decisiones al predecir el resultado de un gesto clínico. Este puede ser intervencionista como la reconstrucción arterial torácica endovascular (TEVAR) [7] o la reconstrucción ventricular quirúrgica [8]. Sin embargo, la aplicación de la mecánica computacional (CFD) a las regiones patológicas del árbol arterial es muy exigente y nunca se ha hecho hasta ahora con suficiente precisión y rapidez. 1. Metodología general La figura 1-a ilustra las diferentes etapas desde la obtención de los datos hasta la restitución de los resultados como imágenes funcionales. Todos los datos clínicos se adquieren por resonancia magnética (1,5 T, Magnetom Avanto, Siemens, Erlangen, Alemania) con sincronización cardiaca. La figura 1-b explica como estos datos son enviados a un PACS (Picture Archiving Communication System) para almacenamiento y consultados para tratamiento desde un ordenador periférico. Después de configurar las condiciones de frontera a partir del juego de datos, estas son enviadas por internet

3 (sftp) a un centro de cómputo intensivo exterior. Al cabo de 3 horas, los resultados de mecánica computacional son restituidos al hospital donde son analizados. (a) (b) Figura 1: Cadena de tratamiento de imágenes médicas (MRI) para obtener imágenes funcionales por mecánica computacional (a) y arquitectura del sistema de cálculo intensivo puesto al servicio de este tipo de tratamientos (b) 1.1. Imagenes médicas Todos los datos fueron adquiridos durante un examen que duró 30 min entre la llegada y la salida del paciente. Una primera angiografía por resonancia magnética (ARM) facilita la extracción (segmentación) de una superficie que es la fiel imagen de la región de interés (i.e. aorta torácica) en un modelo digital (Malla de triangulos 3D con buena resolución espacial). La segunda es una técnica de imagenes 3D basada en la sensibilidad intrínseca de la resonancia magnética para el flujo en movimiento. Esta ofrece la posibilidad de adquirir información sobre la velocidad espacial del fluido sanguineo, registrando simultáneamente los datos morfológicos. En este caso las imágenes de magnitud corresponden a la información morfológica, mientras que las imágenes de fase (V x, V y y V z) ilustran los componentes del vector velocidad en todos los puntos. Estas mediciones fueron realizadas durante respiración libre [9].

4 1.2. Tratamiento de imágenes Este protocolo de imágenes incluye la morfología en movimiento y la velocidad del flujo sanguíneo en todos los puntos de la zona de interés. La malla inicialmente reconstruida con la ARM es deformada acorde con los movimientos observados en las imágenes de morfología dinámica. Esto es posible con un proceso de optimisación o campo de transformación no lineal [10]. Esto hace que la malla siempre se desplace correctamente frente al fluido, sin cometer errores sobre la reología de la pared, ya que el movimiento obedece a las informaciones de la morfología dinámica. Por otro lado, las condiciones de frontera están tomadas directamente de las imágenes de flujo en las zonas límites del modelo digital. Las simulaciones del flujo se realizaron con un método de volúmenes finitos y condiciones integrales de frontera [11]. Se resolvieron las ecuaciones de Navier-Stokes con el código AVBP (CERFACS, Toulouse, Francia)[12]. 2. Resultados A continuación son presentados algunos resultados obtenidos para un caso de reparación aórtica por via endovascular (TEVAR) y un caso de ventrículo izquierdo TEVAR El paciente presentó una lesión aparentemente debida a un trauma postoperatorio 15 años después de haberle practicado una cirujía de reemplazo de una coartación de la aorta. El pinzamiento aórtico le dañó la pared y una pseudo disección comenzó a obstruir la verdadera luz arterial. Se ve claramente en la figura 2-a y c que la obstrucción crea una fuerte aceleración del fluido causando una modificación del frotamiento parietal, localizada en una pequeña zona debajo de la lesión. Este paciente recibió una endoprotesis que despejó la luz arterial. La figura 2-b y d muestran que pese al stent, las velocidades a la salida del stent son altas y que el WSS se reparte esta vez en una zona mas grande. Es de esperarse que con el tiempo el stent adquiera un diámetro mas importante lo que permitiría regularizar las velocidades. De lo contrario, es posible que el paciente presente una lesión en las zona de alto frotamiento, parte distal del stent Ventrículo Izquierdo La resonancia magnética en contraste de fase ha sido decisiva a la hora de describir los patrones de flujo normal en el ventrículo izquierdo [13]. Sin embargo, aún no se ha llevado a cabo la caracterización clínica completa de la dinámica de flujo del ventrículo izquierdo en diferentes etapas de la enfermedad, lo que conduciría a un mejor diagnóstico y tratamiento de la insuficiencia cardiaca.

5 (a) (b) (c) (d) Figura 2: Meca nica computacional aplicada a un caso de TEVAR, antes y despue s de la introcuccio n de una protesis endovascular que buscaba aislar el bloqueo causado por la pseudo diseccı on ao rtica. Velocidad en corte sagital y frotamiento parietal para antes (a-c) y despue s (b-d) del stent. (a) (b) (c) Figura 3: Meca nica computacional aplicada a un ventriculo izquierdo, lı neas de velocidad para tres momentos cardiacos, eyeccio n sisto lica (a), llenado diasto lico (b) y fase de llenado total (c)

6 Conclusión Hemos presentado un método que nos permite analizar la biomecánica cardiovascular en territorios como la aorta y el ventrículo. Esto se hace de manera no invasiva y haciendo uso de la mecánica computacional. Su aplicación clinica depende de la realidad y rapidez de estos resultados. Aquí logramos respetar el movimiento de la pared, en vez de utilizar modelos homogéneos irreales, y tenemos la posibilidad de confrontar los resultados con medidas de velocidad disponibles en zonas intermedias del dominio digital. Actualmente logramos efectuar todo el ciclo de cálculo en 3h, y eso gracias al cálculo intensivo. Referencias 1. Caro, C., et al. Arterial wall shear and distribution of early atheroma in man. Nature; 1969, 223, Balossino R, et al. Computational models to predict stenosis growth in carotid arteries: Which is the role of boundary conditions? Comput Methods Biomech Biomed Engin. 2009;12: Corti R., et al. J. Assessing and Modifying the vulnerable atherosclerotic plaque, chapter Endothelium, flow, and artherothrombosis. American Heart Association, Lalande A., et al. Automatic determination of aortic compliance with cine-magnetic resonance imaging: an application of fuzzy logic theory. Invest Radiol. 2002;37:12, Rose JL. et al. Influence of age and sex on aortic distensibility assessed by MRI in healthy subjects. Magn Reson Imaging Hall A. et al. Aortic wall tension as a predictive factor for abdominal aortic aneurysm rupture: improving the selection of patients for abdominal aneurysm repair. An Vasc Surg. 2000; 14:2, Rousseau, H, Moreno, R. The importance of imaging assessment before endovascular repair of thoracic aorta. Eur J Vasc Endovasc Surg. 2000; 38:4, Di Donato, M et al. Surgical ventricular restoration: left ventricular shape influence on cardiac function, clinical status, and survival. Ann Thorac Surg. 2009;87:2, Markl, M et al. Time-resolved 3D MR velocity mapping at 3T: improved navigator-gated assessment of vascular anatomy and blood flow. J Magn Reson Imaging. 2007; 25: 4, Moreno R. et al. Non-Linear transformation field to build moving meshes for patient specific blood flow simulations. European Conference on Computational Fluid Dynamics. Wesseling, P. and Onate, E. and Periaux, J Nicoud F. et al. Integral Boundary Conditions for Unsteady Biomedical CFD Applications. Int. J. of Num. Meth. in Fluids. 2002; 40, Schonfeld T. et al. Steady and unsteady flows simulations using the hybrid flow solver AVBP. AIAA Journal. 1999; 37:11, Kilner PJ, et al. Asymmetric redirection of flow through the heart. Nature. 2000;404:759-61

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