保存された駆出率を用いた心不全の塊状パラメータと有限要素モデリング

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の損失につながる。これらの生体力学的変化は、心血管の断熱圧と気圧の関係が高まり、エンド・拡張期体積¹¹の減少をもたらすため、心血管のヘモダイナミクスに大きな影響を及ぼす。

心血管系の計算モデリングは、生理学と疾患の両方における血圧および流れの理解を進め、診断および治療戦略の開発を促進した^12。シリコモデルでは、低次元または高次元モデルに分類され、前者は低い計算需要を有する世界的な血行力学特性を評価する分析法を利用し、後者は2Dまたは3Dドメイン¹³における心血管力学および血行力学のより広範な多尺度および多物理記述を提供する。一括パラメータの Windkessel 表現は、低次元の記述の中で最も一般的です。電気回路のたとえ(オームの法則)に基づいて、これは抵抗、容量性、および誘導要素¹⁴の組み合わせを通して心血管系の全体的な血行力学的挙動を模倣する。このグループの最近の研究では、従来の電気アナログモデルよりも直感的な方法で、大きな血管-心臓室およびバルブの形状と力学の変化をモデル化することを可能にする油圧ドメインの代替Windkesselモデルを提案しています。このシミュレーションは、オブジェクト指向の数値ソルバー( 材料表を参照)で開発され、正常な血行力学、心呼吸結合の生理学的影響、単心生理学における呼吸駆動血流、および大動脈収縮による血行力変化を捉えることができます。この記述は、心不全¹⁵を含む病的状態のスペクトルをモデル化するための物理的に直感的なアプローチを提供することにより、一括パラメータモデルの能力を拡張する。

高次元モデルはFEAに基づいて、時空間的な力学と流体構造の相互作用を計算します。これらの表現は、局所血流分野の詳細かつ正確な記述を提供することができます。しかし、その低い計算効率のために、彼らは全体の心血管樹^16、17の研究には適していません。ソフトウェアパッケージ(材料表を参照)は、電気機械応答、構造変形、流体キャビティベースのヘモダイナミクスを統合した4室の成人人心臓の解剖学的に正確なFEAプラットフォームとして採用されました。適応されたヒト心臓モデルはまた、異なる流体腔間の流れ交換を定義する単純な一括パラメータモデルと、心臓組織^18、19の完全な機械的特徴付けを含む。

心不全のいくつかの一括パラメータおよびFEAモデルは、血行力学的異常を捕捉し、治療戦略を評価するために、特にHFrEF^{20、21、22、23、24}のための機械的循環補助装置の文脈で策定されている。したがって、様々な複雑さの0D一括パラメータモデルの広範な配列は、20、21、23、24の2または3要素電気アナログウィンドケセルシステムの最適化を介して生理学的およびHFrEF条件における人間の心臓のヘモダイナミクス^を正常に捕捉している。これらの表現の大部分は、時間変動エラストアンス製剤に基づく単一または二心体モデルであり、心臓の収縮作用を再現し、非線形のエンド拡張期圧力容積関係を使用して心室充填^25、26、27を記述する。複雑な心血管ネットワークを捉え、心房および心室ポンプ作用の両方を模倣する包括的なモデルは、デバイステストのプラットフォームとして使用されてきました。それにもかかわらず、HFrEFの分野の周りに重要な文献体が存在するが、HFpEFのインリコモデルでは非常に少数が提案されている20、22、28、29、30、31。

最近、バーコフら³²とグラネガーら²⁸によって開発されたHFpEFヘモダイナミクスの低次元モデルは、4室の心臓の圧力体積(PV)ループを捕捉することができ、HFpEFの様々な表現型のヘモダイナミクスを完全に再現する。さらに、インシリコプラットフォームを利用して、HFpEF用の機械循環器の実現可能性を評価し、HFpEFの生理学研究やデバイス開発のための計算研究の先駆的な研究を行っています。しかし、これらのモデルは、病気の進行中に観察された血液の流れと圧力の動的変化を捉えることができないままです。Kadryらら³⁰の最近の研究では、心筋の活発な弛緩と左心室の受動的な剛性を低次元モデルで調整することにより、様々な表現型の拡張期機能不全を捉えています。彼らの研究は、心筋の能動的および受動的特性の両方に基づいて拡張期機能不全の包括的な血行力学分析を提供する。同様に、高次元モデルの文献は、主にHFrEF^{19、33、34、35、36、37}に焦点を当てています。Bakirら³³は、HFrEF血動力学的プロファイルと左心室補助装置(LVAD)の有効性を予測する完全結合心液電気力学FEAモデルを提案した。このバイベンチュラ(または2室)モデルは、健康な心臓のヘモダイナミクスをシミュレートするために結合されたウィンドケッセル回路を利用し、LvADサポート^33、37を有するHFrEFおよびHFrEF。

同様に、Sackら³⁵は右心室機能障害を調査する二心筋モデルを開発した。彼らの二心学的幾何学は患者の磁気共鳴画像法(MRI)データから得られ、モデルの有限要素メッシュは、VAD支持の失敗した右心室³⁵の血行力学を解析するために画像セグメンテーションを用いて構築された。4室FEA心臓アプローチは、心臓^19,34の電気機械挙動のモデルの精度を高めるために開発された。二心筋の記述とは対照的に、人間の心臓のMRI由来4室モデルは、心血管解剖学¹⁸のより良い表現を提供する。この研究で採用された心臓モデルは、4室のFEAモデルの確立された例である。一括パラメータおよびバイベンチュラFEAモデルとは異なり、この表現は、疾患進行時に発生する血行力学的変化^を34,37にキャプチャします。Genetら³⁴は、例えば、HFrEFおよびHFpEFで観察された改造の数値成長モデルを実施するために同じプラットフォームを使用した。しかし、これらのモデルは、構造力学に対する心臓肥大の影響のみを評価し、関連する血行力学の包括的な説明を提供しない。

この研究におけるインシリコモデルにおけるHFpEFの不足に対処するために、このグループ¹⁵ およびFEAモデルによって以前に開発された一括パラメータモデルは、HFpEFの血行力学的プロファイルをシミュレートするために再適応された。このため、ベースラインで心血管のヘモダイナミクスをシミュレートする各モデルの能力が最初に実証されます。狭窄によって引き起こされた左心室圧過負荷の影響と、心臓リモデリングによる左心室コンプライアンスの低下-HFpEF-の典型的な特徴が評価される。