流体 - 浙江ゴールデンゲート株式会社

流体

Rapporti scientifici Volume 13,

Scientific Reports volume 13、記事番号: 1116 (2023) この記事を引用

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大動脈解離（AD）における血行動態は、大動脈瘤、破裂、灌流不全のリスクと密接に関連しています。アルツハイマー病患者の血流の変化は、内臓灌流不全などの重篤な合併症を引き起こす可能性があります。この研究では、流体構造相互作用シミュレーションを使用して、アルツハイマー病における血行動態に対するカニューレ挿入流量の影響を調査することを目的としました。われわれは、胸部下行大動脈の内膜断裂、左腸骨動脈の再進入断裂、および9つの分枝を含む、特別に理想化されたADモデルを開発した。 2 つの異なるカニューレ挿入方法がテストされました: (1) 腕頭幹のみを介した腋窩カニューレ挿入 (AC)、および (2) 腕頭幹と右総腸骨動脈を介した腋窩および大腿カニューレ挿入 (AFC) の組み合わせ。ＡＣは、各管腔を通る流量の違いにより、真腔と偽腔との間に圧力差を生じさせることが判明した。この圧力差により真の内腔が崩壊し、腹腔動脈および上腸間膜動脈への血流が妨げられました。しかし、AFC では、2 つの内腔間の圧力レベルは同様であり、崩壊は発生しませんでした。さらに、内臓流量はACよりも高かった。最後に、内膜皮弁の硬さは真腔の虚脱に影響を与えました。

大動脈解離 (AD) は、大動脈壁内の内膜層の断裂を特徴とする、生命を脅かす心血管疾患です。これにより、偽腔として知られる二次流路が形成されます。真腔と偽腔は、内膜フラップとして知られる膜を使用して分離されています。 ADは、解剖が伝播する地域に応じて2つのグループに分類されます。上行大動脈が関与している場合はスタンフォード A 型、上行大動脈が関与していない場合はスタンフォード B 型と考えられます。死亡率と罹患率は AD1 のタイプによって大きく異なります。

A 型 AD は通常、心臓付近で増殖するため、緊急の手術が必要です。治療しなかった場合、このタイプの AD の死亡率は 3 日で 50% となり、2 週目の終わりには 80% に達します 2。対照的に、B 型 AD は緊急性が低く、重大な合併症がなければ通常は薬物療法で治療されます。しかし、B 型症例の約 25% がその後の動脈瘤の拡張または破裂を発症すると報告されており 3、複雑型 B 型 AD の死亡率は 30 日あたり 5%、非合併症 B 型 AD の死亡率は 30 日あたり 2% です 4。したがって、急性複雑性B型ADの場合には介入が必要であり、胸部血管内大動脈修復術が頻繁に行われます。複雑な B 型 AD で胸部血管内大動脈修復術を実行できない場合は、開胸手術を検討する必要があります 5。 AD の手術中、心肺バイパス (CPB) 中に灌流不良が発生することがあります 6。

CPB はタイプ A AD7、8、9 の修理によく使用されます。外科医の好み、技術、患者の解剖学的特徴に応じて、さまざまなカニューレ挿入戦略が採用されています。しかし、良好な臓器灌流を確保し、灌流不全のリスクを軽減するための最適なカニューレ挿入戦略の選択については議論があります9。最適なカニューレ挿入部位については依然として議論の余地があり、データが不十分なため一般的な合意に達していません7。 CPB 中の大動脈内の解剖学的特徴や流れのパターンが異なるため、さまざまな利点と欠点を備えたさまざまなカニューレ挿入戦略が使用されてきました 7,9。

AD では、灌流不全は主に内膜皮弁の動きによる真腔の崩壊によって引き起こされ、これにより分枝血管が閉塞され、臓器端虚血が引き起こされます (図 1)5,10。灌流不全は、頸動脈、内臓、脊髄、腎臓、下肢を含むほぼすべての主要な血管床に、さまざまな頻度と重症度で影響を与える可能性があります5、10、11、12。灌流異常パターンは、裂傷の領域と切開サイズによって異なります。重度の灌流不全の場合、虚血により影響を受けた臓器が損傷する可能性があり、患者の予後に重大な影響を与える可能性があります11、12。胸部血管内大動脈修復術は、灌流不全を治療する十分に確立された方法であり、一次入口裂傷を覆い、真腔を開いて、その後破裂に対処するために大動脈を再ライニングすることからなる。さらに、観血的修復の代替として侵襲性の低い胸部ステント留置術が使用されており、血管内開窓術を使用して内臓の流れを回復することによって臓器端灌流不全が予防されています4。

真腔の虚脱による下肢灌流障害のあるアルツハイマー病患者の 3D ボリュームレンダリングとコンピューター断層撮影のアキシャルビュー。画像は TeraRecon (https://www.terarecon.com) を使用して再構成されました。

過去 10 年間、CFD は、高い時空間分解能で AD の流体力学パラメーターと血行動態現象を調査し理解するために広く使用されてきました 13,14。これまでの CFD 研究により、血行力学が AD の進行に重要な役割を果たしていることが明らかになりました。例えば、真腔と偽腔の間の圧力差は、真腔の崩壊と偽腔の拡張の主要な要因です15。高い時間平均壁せん断応力（TAWSS）は、逆行性 A 型 AD、断裂の開始 16、17、および偽腔の進化 18 に関連しています。低振動性 TAWSS は、偽腔の収縮と血栓症に関連しています 15、17、18。したがって、CFD は AD 研究にとって強力なツールではありますが、一般に内膜皮弁と大動脈壁が硬いと想定しているという点で限界があります。この限界を克服するために、最近、計算能力の発達に伴い、流体構造相互作用 (FSI) シミュレーションを使用した AD 研究が行われています。血管壁の変位と、真腔と偽腔の周囲の速度と WSS に対するその変位の影響は、FSI シミュレーションで特定されました 19。 Bäumler ら 20 は、4 次元フロー磁気共鳴画像法 (4D フロー MRI) を使用して内膜皮弁と大動脈壁の弾性率を調整することにより、FSI シミュレーションを比較しました。彼らは、患者の変形と同様の弾性率を発見し、弾性率に応じた血行力学的現象の違いを特定しました。さらに、FSI シミュレーション、in vitro 4D フロー MRI 実験、患者固有のモデルを使用したカテーテルベースの圧力測定により、AD21 における血行力学の類似点と相違点に関する貴重な情報が得られました。複雑な形状から生じる流れのパターンは AD に大きな影響を与えるため、精度を高めるためには壁の動きを考慮する必要があります。

私たちの以前の研究22では、腋窩および大腿カニューレ挿入（AFC）を組み合わせることにより、解離した大動脈の真腔の虚脱とそれに対応する内臓灌流不全が回復するという仮説を立てました。これは、特定の理想化されたin vitroモデルを使用した4DフローMRI実験によって確認されました。広告。しかし、4D フロー MRI の空間分解能の欠如により、血行動態特性は詳細には調査されていません。特に、4D フロー MRI は低解像度の速度情報しか取得できないため、圧力分布などの他の血行力学パラメータの調査が制限されます。

この研究の目的は、さまざまなカニューレ挿入法を使用して AD の FSI シミュレーションを実行することでした。 FSI の結果は、以前の実験結果を検証し、AD におけるカニューレ挿入方法と内臓灌流不全の間の関係を説明する流体力学パラメーターを提供します。この研究は 3 つの新しい発見を示しています。

さまざまなカニューレ挿入方法による AD における内膜皮弁の動きと対応する血行動態を、FSI シミュレーションを使用して調査しました。内膜皮弁上の圧力分布とそれに対応する真腔の崩壊を分析しました。

AD における内臓灌流不全に対するカニューレ挿入法の効果が示されています。

真腔の崩壊に対するカニューレ挿入流量と内膜フラップの剛性の影響を調査します。

図 2 は、この研究における AD モデルと FSI シミュレーションの境界条件の概要を示しています。私たちの材料特性と境界条件は、以前の研究 22 の in vitro 4D フロー MRI 実験と同様に設定されました。これについては、次のセクションで詳しく説明します。

AD の 3D ジオメトリと境界条件。 (a) 解離した大動脈の理想化されたモデル、(b) AC の流体ドメイン、(c) AFC の流体ドメイン、(d) 内膜フラップ。これらのイメージは Ensight (v.2021 R1、https://www.ansys.com) で作成されました。

内臓灌流不全は、AD23 における胸部下行大動脈近位部 (DTA) の断裂と関連しています。我々は、アルツハイマー病における内臓灌流不全を示す、特定の理想化されたモデルを作成しました（図2a）。 9 つのブランチで構成されるモデルは、コンピューター支援設計 (CAD) ソフトウェア (SpaceClaim、v.2021 R1、ANSYS, Inc.、ペンシルバニア州、米国) を使用して構築されました。このモデルには、真腔と偽腔を分離する近位 DTA に大きな一次入口断裂があり、左総腸骨動脈 (CIA_L) に小さな再進入断裂があり、偽腔の流れが真腔に現れることができました。ルーメン。一次侵入裂傷の面積は 98.45 mm2 であったのに対し、再進入裂傷の面積は 3.73 mm2 でした。さらに、モデルには厚さ 1 mm の均一な内膜フラップがありました (図 2d)。

私たちの以前の研究では、in vitro AD モデル 22 を使用して 4D フロー MRI 実験を実行しました。 in vitro モデルは、アクリル製大動脈壁とシリコン製内膜フラップを使用して構築されました。内膜フラップはシリコーンゴム（Shore 20A; Trando 3D Medical Technology Co., Ltd.、寧波、中国）で作られました。作動流体は水とグリセロールを質量比 60:40 で混合したもので、すべての出口動脈がリザーバーに通じており、同じ出口圧力を確保するためにリザーバーは作動流体で満たされています。 4D フロー MRI は、3-T MRI 装置 (Skyra、Siemens AG、ミュンヘン、ドイツ) を使用して実行されました。 4D フロー MRI シーケンスは、すべての実験で次のように取得されました: スキャナソフトウェアバージョン = VE11E、視野 = 176 × 352 × 56 mm3、マトリックス = 88 × 176 × 28、ボクセルサイズ = 2 × 2 × 2 mm3、フリップアングル= 7°、コイル = 16 チャンネルコイル。腋窩カニューレ挿入（AC）の場合、次のパラメータも考慮されました：Venc = 100 ～ 200 cm/s、TE = 2.43 ～ 2.50 ms、TR = 10.18 ～ 11.10 ms、および 1 つの定常状態時間枠。 AFC には、次のパラメーターが使用されました: Venc = 90 ～ 170 cm/s、TE = 2.43 ～ 2.50 ms、および TR = 5.16 ～ 5.63 ms。さらに、1 つの定常状態の時間枠が使用されました。カニューレ挿入実験では、遠心ポンプで流量を一定に保ち、バルブの開閉で流量を制御しました。流量は電磁流量計（VN20、Wintech Process Co. Ltd.、京畿道、韓国）を使用して監視しました。 2 つの異なるカニューレ挿入条件、AC および AFC を使用しました。 3 ～ 7 L/min の定常流量を腕頭幹 (BT) に適用しました。 AFC は同じ流速で実行されましたが、カニューレ挿入総流量は BT と右総腸骨動脈 (CIA_R) に半分に分割されました。

流体ドメインは CAD モデルから抽出されました (図 2b、c)。流体は、4D フロー MRI 実験と同様に、密度と動粘度がそれぞれ 1060 kg/m3 と 0.0035 kg/ms (3.5 cP) でモデル化されました。大きな直径と高い流量が関係するため、ニュートン流体特性が想定されました。心停止状態でカニューレ挿入が進むため、上行大動脈は壁として扱われた。 ACでは、入口条件をBTに適用される3〜7 L/minの均一流量に設定し、AFCでは流量を半分にしてBTとCIA_Rに適用しました（図2b、c）。大動脈を通る圧力損失は無視できるほどであるため、すべての出口は同じ一定の圧力を持つと仮定されました24。大動脈壁には剛体と滑りのない条件が使用されました。変形にはダイナミックメッシュ機能を使用し、構造ドメインと接触する表面を流体と固体の界面として設定しました。 160 万個の四面体セルからなる流体メッシュは、メッシュ独立性テストに基づいて選択されました (表 S1)。この研究では、入口における最大レイノルズ数は 4165 であり、圧力と速度の結合を解決するために SIMPLE スキームを使用して非圧縮性 RANS 方程式が解かれました。せん断応力輸送 k-ω 乱流モデルが使用されました。二次風上スキームが運動量と乱流方程式に使用されました。収束基準は 0.001 に設定されました。

ショア 20A のヤング率は約 0.732 MPa 25 と推定でき、この研究ではその機械的特性が、一軸、二軸、平面実験データを使用してオグデン 3 次超弾性モデルに適用されました 26。このモデルのひずみエネルギー関数は次のように計算できます。

ここで、 \({\lambda }_{p}\) は左コーシー-グリーンテンソルの偏差主ストレッチを表し、 \({\mu }_{p}\) と \({\alpha }_{p }\) は材料定数です。この研究では、\({\mu }_{1}\) は − 2025.7 MPa、\({\alpha }_{1}\) は − 0.0706、\({\mu }_{2}\) は− 451.4 MPa、\({\alpha }_{2}\) は − 0.4271、\({\mu }_{3}\) は 1230.2 MPa、\({\alpha }_{3}\) は− 0.2728。材料の非圧縮性を仮定して、圧縮率の項は無視されます。

超弾性材料解析では、メッシュ独立性テスト (表 S2) に基づいて、約 55,000 個の 20 節点の六面体要素を含むソリッドメッシュが使用されました。境界条件では、流体領域と接触しないすべての表面に固定支持体を適用し、流体領域と接触する表面を流体-固体界面として設定しました。

FSI シミュレーションは、ワークステーション (デュアル Intel Xeon Gold 6148、2.40 GHz CPU、および 128 GB) 上の ANSYS Fluent および ANSYS Mechanical ソフトウェアを接続する ANSYS ワークベンチ (v.2021 R1、ANSYS, Inc.、米国) のカップリングシステムを使用して実行されました。ラム）。 ANSYS FSI シミュレーションは、過渡結合システムにおける 2 方向の陰的反復法に基づいていました。結合法では、界面の流体領域にかかる力または応力が固体領域に変換され、界面の固体領域の変位が流体領域に変換されました。この結合では、情報の転送には重みの計算とその後のデータ補間での使用が含まれます。 ANSYS Fluent ソフトウェアを使用して流れ場を解析した後、内膜皮弁に誘発された力が得られました。次に、Ansys Mechanical ソフトウェアを使用して内膜弁の変位を解決しました。このプロセスはタイムステップの終了まで繰り返されました。カップリングシステムの時間ステップは 0.2 ms に設定され、フラップの変形を安定させるために終了時間は 2 s に設定されました。各タイムステップの最小結合反復と最大結合反復は、それぞれ 1 と 5 に設定されました。解を確実に収束させるには、流体ドメインと固体ドメインの両方の最大二乗平均平方根残差が 0.01 に達する必要がありました。アンダー緩和係数は 1.0 に設定しました。シミュレーション結果をレポートするために、終了時間ステップの結果を使用しました。

この研究では、非圧縮性流れの連続性と運動量方程式は次のとおりです。

ここで、 \({{\varvec{v}}}_{f}\) は流体速度ベクトル、 \({\rho }_{f}\) は流体密度、 \(p\) は圧力、 \(\mu\) は動粘度です。

構造ドメインの運動量方程式は次のとおりです。

ここで、 \({{\varvec{v}}}_{s}\) は固体速度ベクトル、 \({\rho }_{s}\) は固体密度、 \({{\varvec{\sigma) を表します。 }}}_{f}\) 固体応力テンソル。

流体ドメインと構造ドメインの FSI 界面での境界条件は次のように与えられます。

ここで、 \({\varvec{u}}\) と \({\varvec{n}}\) はそれぞれ変位ベクトルと法線ベクトルで、下付き文字 \(s\) は固体のプロパティを示し、\流体の (f\)、\({{\varvec{n}}={\varvec{n}}}_{f}={-{\varvec{n}}}_{s}\)界面、\({{\varvec{\sigma}}}_{f}\) は流体応力テンソルです。

データの視覚化と計算のために、この研究では Ensight (v.2021 R1、ANSYS, Inc.、米国) と MATLAB (v.R2020a、The MathWorks, Inc.、マサチューセッツ州、米国) を使用しました。

内膜皮弁の硬さの影響を調査するために、さらに 2 つのシミュレーションが実行されました。まず、流量 7 L/min の AC について、すべてのボディを剛体とした CFD を実行し、その結果を FSI シミュレーションの結果と比較しました。次に、ネオフックアンモデルを使用して、流量 4 L/min の AC にショア 20A よりも柔軟な機械的特性を適用しました。 Ogden モデルと neo-Hooken モデルの結果が類似していることを検証するために、以前に推定したショア 20A (0.732 MPa) のヤング率を neo-Hooken モデルに適用し、ポアソン比を 0.49 に設定しました。より柔軟な材料を適用するために、ヤング率を 0.1 MPa に設定し、ポアソン比を 0.49 に設定しました。このモデルのひずみエネルギー関数は次のように計算できます。

ここで、 \(\overline{{I }_{1}}\) は最初の偏差ひずみ不変量、 \(J\) は変形勾配の決定因子、 \(\mu\) は材料の初期せん断弾性率です。、 \(d\) は材料の非圧縮性パラメータです。この研究では、0.732 MPa の場合 \(\mu\) は 0.2456 MPa、 \(d\) は 0.164/MPa であり、 \(\mu\) = 0.0336 MPa で \(d\) は 1.2 MPa-1 です。それぞれ0.1MPa。

AC 症例では、真腔内の全体速度は偽腔よりも相対的に高く、AC の一次入口断裂領域の偽腔内で再循環が観察されました。リエントリー断裂領域では、リエントリー断裂を通って偽腔から真腔に向かう急速な流れが観察されました（図3、4）。 AFC では、遠位領域の真腔内での速度は相対的に速かったが、近位領域の真腔内での速度は低かった。腹腔動脈 (CA)、上腸間膜動脈 (SMA)、および腎動脈 (RA_L および RA_R) では、すべてのケースで AFC が AC よりも高い速度を示しました (図 3)。 AFCの一次断裂領域では、真腔の入り口付近で再循環が観察されました。しかし、偽腔では再循環は起こりませんでした。リエントリー断裂領域では、AFC はリエントリー断裂を通って偽腔から真腔へ素早く出ていくことが観察されましたが、真腔内での速度も AC よりも速かったです。したがって、総腸骨動脈の出口における速度は、AC領域における速度よりも高かった(図4)。

AC および AFC の速度フィールド。 (a) 3 L/min、(b) 5 L/min、(c) 7 L/min。これらの画像は、FSI データを使用して Ensight (v.2021 R1、https://www.ansys.com) で作成されました。

AC および AFC の引き裂き領域の特性。 (a) AC 7 L/min および (b) AFC 7 L/min。これらの画像は、FSI データを使用して Ensight (v.2021 R1、https://www.ansys.com) で作成されました。

すべての動脈の FSI シミュレーションの流れデータを表 1 にまとめます。AC の代わりに AFC を使用すると、内臓の流れ (CA、SMA、RA_L、および RA_R を通る) が増加しました。 AFC の流量が 3 L/min から 7 L/min に増加すると、内臓流量は AC と比較して 96 % から 132% に増加しました (表 1)。 4D フロー MRI22 の空間分解能のため、腎動脈の流れデータは含まれていません。 AFC の流量が 3 L/min から 7 L/min に増加すると、内臓流量 (CA および SMA) は AC の流量と比較して 67 % から 125% に増加しました (表 2)。

この研究では、フラップの変形は式(1)を使用して計算されました。 (9)。

ここで、 \({A}^{*}\) はフラップの変形、 \({A}_{0}\) は変形前の真腔の面積 (真腔の初期面積)、 \( {A}_{1}\) は、変形後の真の内腔の面積です。

FSI シミュレーションでは、AC 流量が増加するにつれて、真腔と偽腔の間の圧力差が増加しました。偽腔内の圧力が比較的高く、その結果、皮弁は真腔内の CA および SMA に向かって潰れました (図 5)。 AC の流量が 3 L/min から 7 L/min に増加するにつれて、CA での真腔と偽腔の間の圧力差は 0.82 mmHg から 4.50 mmHg に増加し、SMA での圧力差は 0.80 から 4.26 mmHg に増加しました (表 3)。 CAにおける真腔の面積は94%から75%に減少し、SMAにおける真腔の面積は95%から79%に減少した(図6、表4)。 AFC では、真腔と偽腔の圧力はすべてのケースで同様であり、内膜弁は真腔に向かって潰れませんでした (図 5)。 AFC の流量が 3 L/min から 7 L/min に増加するにつれて、CA での真腔と偽腔の間の圧力差は 0.14 mmHg から 0.57 mmHg に増加し、SMA での圧力差は 0.12 から 0.44 mmHg に増加しました (表 3)。 CAおよびSMAにおける真の内腔の面積は98%から97%に減少しました(図6、表4)。

AC および AFC の圧力場。 (a) 3 L/min、(b) 5 L/min、(c) 7 L/min。これらの画像は、FSI データを使用して Ensight (v.2021 R1、https://www.ansys.com) で作成されました。

ACおよびAFCのCAおよびSMAの正規化された真腔面積。これらの画像は、FSI データを使用して Ensight (v.2021 R1、https://www.ansys.com) で作成されました。

4D フロー MRI 実験では、AC の流量が 3 L/min から 7 L/min に増加するにつれて、CA レベルでの内膜皮弁の真腔の面積は、それぞれ面積の 87% から 72% に減少しました。 SMA のレベルは 75 から 71% です。 SMA 内の流量が 3 L/min から 7 L/min に増加するにつれて、CA のレベルでの内膜弁の真腔の面積は 99 から 103% に変化し、SMA のレベルでは 99 から 103% に変化しました。 104% (表 4)。

図 7 は、AC 流量 7 L/min の場合の、硬性内膜フラップを備えた CFD と FSI シミュレーションの対応する領域における最大速度と圧力の結果を比較しています。 FSI シミュレーションでは、6 つの領域すべてにおいて、真腔の最大速度は剛体 CFD の最大速度よりも高かったのに対し、偽腔の最大速度は剛体 CFD の最大速度よりも低かった。偽腔の領域 6 を除いて、最大圧力は真腔と偽腔の両方で剛体 CFD よりも高かった。真腔の崩壊は内膜皮弁の硬さに依存します。カニューレ挿入流量が 4 L/min でネオフックアンモデルを適用した場合、0.732 MPa で CA のフラップ変形はそれぞれ 95%、SMA は 96%、0.732 MPa では CA は 67%、SMA は 71% でした。それぞれ0.1MPa（表5）。より柔軟な機械的特性を内膜フラップに適用すると、カニューレ挿入流量がわずか 4 L/min であっても、さらなる崩壊が発生することが確認されました (図 8)。

AC 流量 7 L/min における剛性 CFD と FSI の速度と圧力等高線の比較。 (a) 速度と (b) 圧力。グラフは各領域の最大速度と最大圧力を示します。これらの画像は、FSI データを使用して Ensight (v.2021 R1、https://www.ansys.com) から作成されました。

AC 流量 4 L/min における剛性に応じた速度と圧力等高線の比較。 (a) 速度と (b) 圧力。これらの画像は、FSI データを使用して Ensight (v.2021 R1、https://www.ansys.com) で作成されました。

この研究の目的は、FSI シミュレーションによって AD における内臓灌流異常に関連する血行力学的パラメーターと現象を調査することでした。我々は、AD の場合、AC が真腔を崩壊させ、真腔と偽腔の間の圧力差により内臓灌流不全を引き起こす可能性があると仮説を立てました。私たちの特定の理想化された AD モデルでは、主な発見は次のように要約できます。 (1) AC では、真腔と偽腔の間の圧力差によりカニューレ挿入流量が増加すると内膜フラップが崩壊しましたが、AFC では、真腔と偽腔の間に同様の圧力レベルが存在したため、重大な変形はありませんでした。 (2) 内臓流量は、AC 単独の場合よりも AFC の方が多かった。 (3) 内膜フラップの剛性は、内膜フラップの変形における重要な要素でした。 (4) FSI シミュレーションは 4D フロー MRI 実験と同様の傾向を示しました。

真腔と偽腔の圧力差は興味深い。なぜなら、偽腔圧力の増加は血管枝閉塞と関連している可能性があり 10、一次入口断裂と再進入断裂のサイズ、真偽腔間の開窓の数に応じて変化する可能性があるためである。内腔と偽腔、および分枝血管の形態27． Chung ら 28 は、AD ファントムを使用して、偽腔内の圧力が真腔内の圧力を 1.1 mmHg 以下で超えた場合に真腔の崩壊が十分に起こることを確認しました。 ACでは、真腔と偽腔の間に圧力差が発生し、3 L/minで最小0.82 mmHg、7 L/minで最大4.5 mmHgでした（表3）。その結果、真の内腔面積は 15% から 25% に減少しました。ただし、AFC では、圧力差は 3 L/min で最小 0.14 mmHg、7 L/min で最大 0.57 mmHg でした。したがって、面積の減少はすべての場合で 3% 以内でした。 Berguer et al.29 は、AD ファントムの全面積の合計が少なくとも 250 mm2 である場合にのみ、真腔と偽腔の間の圧力均一化が達成されることを明らかにしました。私たちのモデルには 2 つの裂け目があり、1 つは DTA 領域の一次入口裂け目に、もう 1 つは CIA_L にあり、面積の合計は 101 mm2 でした。 AFC を使用することにより、内膜弁に開窓が生じることなく圧力差が減少し、内膜弁に大きな変形が生じないことを確認しました。

灌流不良は心筋、脳、内臓、脊髄、腎虚血を引き起こし、さまざまな症状を引き起こす可能性があります5、10、30。近位 DTA における大きな内膜断裂は、拍動性の状況であっても灌流不全を引き起こします 22。私たちのシミュレーション結果では、AC の使用が内臓灌流不全を引き起こす可能性があり、AFC の使用により内臓の流れが増加することが確認されました。 AFC の使用は、AC 単独の使用と比較して 97 % から 133% に増加し、他の出口分岐の流量も増加しました。内臓の流れを除いて、CIA_L の流れは最小 87% から最大 103% まで増加しました。これは、AFC が AC と比較して内臓だけでなく下肢にも流れを届ける点で有利であることを証明しています。さらに、AC と AFC は両方とも偽腔内で低速を示しましたが、AC のみが上部偽腔で再循環領域が発生し、血栓症をよりよく生成する可能性があることを確認しました 18。この研究の重要なメッセージは、AFC と比較して AC の真腔と偽腔の間の圧力差が大きいほど、真腔が崩壊するリスクが大きくなるということです。 AFC は内臓灌流不全を解決できます。

真の内腔の虚脱を引き起こす閾値流量は、内膜フラップの柔軟性に応じて変化する可能性があります。 Bäumler et al.20 は、内膜皮弁のヤング率を 0.8 から 0.02 MPa に変更して FSI シミュレーションを実行し、内膜皮弁の変位が 1.4 mm から 13.4 mm に増加したことを確認しました。まず、AC の 7 L/min で剛体 CFD と FSI を比較しましたが、速度場のパターンは類似していました。ただし、図 6 に示すすべての領域で、FSI シミュレーションの真腔の速度は剛体 CFD の速度よりも高く、偽腔の速度は剛体 CFD の速度よりも低かった。真腔の崩壊により真腔内の速度が増加し、偽腔内の速度が減少することが観察された。圧力フィールドも同様でした。ただし、領域 6 を除いて、FSI シミュレーションの圧力は剛体 CFD の圧力よりも高く、同じ入口流量で内膜フラップの変形により抵抗が発生し、高圧場が生じたことを示しています。実際の臨床状況では、5 L/min 以上のカニューレ挿入流量は使用されません。そこで、AC 流量 4 L/min において、既存モデルと同程度、ネオフックアンモデルより 0.1 MPa 低い 0.732 MPa を印加して FSI シミュレーションを実施しました。これら 2 つの分析を比較すると、0.1 MPa で真腔の面積は CA で 28%、SMA で 25% 減少しました。これは、患者固有の FSI シミュレーションには構造部品の正確な機械的特性が必要であり、現在の FSI シミュレーションの制限のままであることを意味します 19,20。

近年、FSI シミュレーションの結果を 4D フロー MRI で取得した患者データ 20 または FSI シミュレーションを備えた in vitro モデルを使用して取得した 4D フロー MRI 実験データと直接比較する研究が増加しています 21。この研究は、以前に実施された 4D フロー MRI 実験研究と比較することで FSI シミュレーションの可能性を確認し、追加の流体力学パラメータと血行動態現象を調査することを目的としていました。 FSI シミュレーションと 4D フロー MRI の包括的な比較により、大動脈領域で得られた血流パターンの類似性が示されました。私たちの目的は、AD の形態学的および病理学的な複雑さを考慮して、FSI シミュレーションと 4D フロー MRI 実験の一貫した比較と、他のシナリオへの直接適用の可能性を実証することでした。 4D フロー MRI 実験と FSI シミュレーションの違いは、モデル間の不一致、不正確なフラップの剛性、および 4D フロー MRI 解像度から生じます。私たちの研究では、FSI シミュレーションと 4D フロー MRI 実験の違いは、AC における内膜皮弁の量と形状でした。以前の 4D フロー MRI 実験 22 では、カニューレ挿入流量が増加するにつれて、AC の真腔面積は CA では 87 から 72%、SMA では 75 から 71% に減少しました。 AFC では、真腔の面積は CA では 99 から 103%、SMA では 99 から 104% に変化しました。変形の違いはあるものの、ACでは内膜弁が潰れて真腔の面積が減少し、AFCでは変形がほとんどないという点で同様の結果が得られた。変形量は、前述したように内膜弁の硬さに関係します。当社の FSI は、参考文献 26 の Shore 20A の機械的特性を使用しました。測定の不確実性により、FSI シミュレーションに適用される内膜フラップの機械的特性は、4D フロー MRI 実験の機械的特性と正確に同一ではない可能性があります。 4D フロー MRI 実験では、崩壊は主に真腔の SMA で発生し、さらに重要なことに、FSI シミュレーションでは CA で発生しました。これは、4D フロー MRI 実験ではアクリルとの組み立てを容易にするために、FSI シミュレーションとは異なり、内膜フラップが真腔の全領域に広がったため発生したと思われます。さらに、複数の内膜フラップを作成する場合、その複雑な形状により内膜フラップ間に厚さまたは機械的特性に多少の違いが存在し、フラップとアクリルモデルを組み合わせるプロセスでも微妙な違いが発生します。さらに、速度場のパターンと内臓流量の増加は良好な一貫性を示しました。 4D フロー MRI 実験では、カニューレ挿入流量が増加するにつれて、AC の平均内臓流量は CA で 0.25 から 1.02 L/min、SMA で 0.13 から 0.07 L/min に変化しました。 AFC では、平均内臓流量は CA で 0.55 L/min から 1.36 L/min に、SMA で 0.31 L/min から 0.83 L/min に変化しました。流量にも差があったが、内臓流量はACよりもAFCの方が高かった。このように、FSI シミュレーションの可能性が確認されました。

この研究にはいくつかの制限がありました。まず、私たちのモデルは特に理想化されており、大動脈壁は内膜皮弁を除いて硬いと想定されています。硬い大動脈壁は血行動態パラメータの分布に影響を与える可能性がありますが、均一な大動脈壁厚で壁の動態を正確に捉えることは困難です 19。硬い大動脈壁は、以前の研究と同じ条件下で設定されました22。今後は患者別モデルを用いて大動脈壁のコンプライアンスを考慮した研究を行っていきます。第二に、流体はニュートン流体であると仮定されました。非ニュートン特性を考慮するために、いくつかの血流シミュレーション研究 19,31,32,33 では Carreau-Yasuda 粘度モデルが使用されています。ただし、大動脈などの直径が大きい血管では、ニュートン流体は十分に許容されます 34。第三に、臨床現場ではカニューレ挿入流量は 5 L/分を超えません。追加のシミュレーションケースでは、4 L/min での内膜フラップの剛性が低いことと臨床カニューレ挿入流量が内臓灌流不全を引き起こす可能性があることが確認されました。 4 番目に、すべての出口分岐に大気圧を適用して、出口分岐の圧力レベルが同じになるようにしました。これは生理学的に致命的な制限であり、臨床現場とは異なる圧力場が発生し、内膜弁の変形に影響を与える可能性があります。ただし、シミュレーションの圧力条件が以前の 4D フロー MRI 実験装置と同じになるように適用されました 22。将来の研究では、他の研究と同様に、3 要素 Windkessel モデルを使用して生理学的条件が適用される予定です 19、20、34、35。最後に、応力ゼロの状態は考慮されていませんでした。実際には、負荷がかかっていない状態でも動脈内には残留応力が残ります。この残留応力状態は動脈の厚さと組成に依存するため、変形を正確に予測するにはこれらを考慮する必要があります。

FSI シミュレーションを使用して、AC を使用すると、真腔と偽腔の間の圧力差により、特定の理想化された AD モデルで内膜皮弁が CA および SMA への血流を遮断できることを確認しました。 ACにおけるカニューレ挿入流速が増加するにつれて、内膜皮弁はCAおよびSMAにさらに付着し、ACが内臓灌流不全を誘発する可能性があることを示した。大腿骨カニューレ挿入を追加した AFC を使用すると、すべてのケースで真腔と偽腔の間の圧力差が同様のレベルに維持されました。したがって、皮弁の顕著な変形は起こらず、内臓灌流量はACのそれよりも有意に多かった。

この研究中に生成または分析されたすべてのデータは、この補足情報ファイルに含まれています。

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この研究は、韓国国立研究財団（NRF-2020R1A4A1019475、2020R1G1A1006418、2021R1I1A3040346）および教育省（MOE）の資金提供を受けた韓国国立研究財団（NRF）を通じた「地域イノベーション戦略（RIS）」の支援を受けました（2022RIS） -005）。

韓国春川市江原国立大学バイオヘルス機械融合工学学際プログラム学科

イ・ギュハン

江原国立大学スマートヘルス科学技術学部、1 Gangwondaehak-Gil, Chuncheon, 24341, Republic of Korea

イ・ヨンジン＆ハ・ホジン

延世大学医科大学江南セブランス病院胸部心臓血管外科、211 Eonju-Ro、Gangnam-Gu、Seoul、06273、Republic of Korea

キム・テフン＆ソン・スクウォン

バスキュラーアクセスセンター、ライフラインクリニック、釜山、韓国

ライブヘオ

大邱慶北医療イノベーション財団、医療機器開発センター、大邱、大韓民国

ホ・ヒョンギュ

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著者全員がこの研究の構想と設計に貢献しました。モデル生成はGHL、WH、YLが実施データ収集はGHL、YL、HH、HHが実施データ解析はGHL、WH、THK、SWS、HHが実施原稿の初稿はGHL、そして著者全員が原稿の以前のバージョンについてコメントしました。著者全員が最終原稿を読んで承認しました。

ソン・ソクウォンまたはハ・ホジンへの対応。

著者らは競合する利害関係を宣言していません。

シュプリンガーネイチャーは、発行された地図および所属機関における管轄権の主張に関して中立を保ちます。

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受信日: 2022 年 8 月 23 日

受理日: 2023 年 1 月 9 日

公開日: 2023 年 1 月 20 日

DOI: https://doi.org/10.1038/s41598-023-27855-2

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