Pianificazione paziente-specifica di interventi cerebrali minimamente invasivi basati sulla mappatura vascolare-emodinamica

Negli ultimi decenni è aumentato il numero dei trattamenti dei vasi sanguigni utilizzando un catetere inserito in un vaso sanguigno, noto anche come trattamento endovascolare. Ci sono diversi vantaggi associati a questa tecnica, ad esempio che è meno invasiva e comporta un minor rischio di complicanze. Si prevede che questa tecnica diventerà il trattamento preferito per gli aneurismi intracranici e le malformazioni artero-venose (MAV).

Nonostante i vantaggi delle procedure endovascolari, esistono ancora sfide tecniche che possono comprometterne l’efficacia e la sicurezza. Nella pratica clinica, un filo guida (circa 1,5-2,0 m) viene diretto sotto imaging fluoroscopico verso l'area specifica del cervello. La navigazione accurata della punta di un filo guida passivo manipolando l'estremità prossimale richiede molti anni di esperienza e può essere un compito complicato anche per radiologi interventisti esperti. Inoltre, lo spostamento del catetere verso l’area cerebrale bersaglio può già richiedere gran parte del tempo della procedura. Una seconda sfida è il rischio di embolizzazione o ricanalizzazione incompleta. Il rischio di embolizzazione incompleta è particolarmente presente nelle MAV, poiché hanno una struttura complessa. L'esecuzione di un'embolizzazione può causare un cambiamento emodinamico in quella particolare regione del cervello, determinando altri percorsi di flusso preferenziali, che possono successivamente portare a un'altra procedura di embolizzazione. Ciò crea la necessità di ripetute valutazioni angiografiche, che comportano anche procedure più lunghe e costose e una maggiore esposizione alle radiazioni per il paziente. Le sfide di cui sopra dimostrano che esiste la necessità di un metodo che consenta interventi neurologici più rapidi ed efficienti, con il paziente che riceve una dose inferiore di radiazioni e una maggiore probabilità di embolizzazione completa e duratura.

L'obiettivo dello studio è sviluppare una nuova metodologia per la pianificazione preoperatoria della navigazione del catetere e dell'embolizzazione, basata sulla mappatura del sistema vascolare cerebrale e sulla modellazione del flusso sanguigno attraverso il sistema vascolare arterioso associato. In cardiologia esistono già tecniche per la navigazione guidata del filo guida o di altro strumento senza la necessità di guida fluoroscopica. In queste tecniche, il sistema vascolare specifico del paziente viene mappato, con una rappresentazione 3D dettagliata della rete vascolare visualizzata insieme al tracciamento della posizione del catetere rispetto a questa mappa in un quadro di riferimento 3D corretto. Tuttavia, queste tecniche non sono state ancora estese agli interventi neurovascolari, poiché il sistema vascolare cerebrale è un sistema vascolare arterioso intrinsecamente complesso.

Per il presente studio, ci sono due obiettivi principali. Il primo obiettivo primario di questa ricerca è quello di mappare il sistema vascolare cerebrale quantificando e analizzando i dati angiografici 3D con l'obiettivo di valutare l'accessibilità del sistema vascolare per la navigazione del catetere e supportare il tracciamento del catetere.

Il secondo obiettivo principale è sviluppare e validare modelli di fluidodinamica computazionale (CFD) e di intelligenza artificiale (AI) del flusso sanguigno cerebrale, con l’obiettivo di supportare la pianificazione preoperatoria. Questi modelli di intelligenza artificiale servono ad accelerare i modelli CFD. L'aspetto clinico di questo studio prevede solo la raccolta di dati retrospettivi e prospettici del paziente, quindi non vi è alcun rischio clinico aggiuntivo per il paziente. Preferibilmente, immagini mediche (immagini MRI cerebrale (risoluzione: 0,3 - 0,5 mm), angiografia rotazionale 3D (3DRA, risoluzione: 0,05 - 0,28 mm), angiografia biplanare a sottrazione digitale (DSA, risoluzione: 0,15 - 0,62 mm)), insieme a un modulo di segnalazione del caso (CRF, inclusi parametri terapeutici e risposta). Dopo la raccolta dei dati, da parte di UGent (gruppi di ricerca IbiTech BioMMedA; MEDISIP, Dipartimento di Elettronica e Sistemi Informativi e gruppo di ricerca IPI , Dipartimento di Telecomunicazioni ed Elaborazione dell'Informazione, entrambi afferenti alla Facoltà di Ingegneria e Architettura dell'UGent). Le immagini mediche svolgono un ruolo cruciale nello sviluppo e nella validazione di questi modelli. Una volta che questi modelli saranno stati convalidati (compreso l’utilizzo di modelli in vitro con fantasmi stampati in 3D), potranno essere utilizzati anche in applicazioni cliniche a lungo termine. La validazione di questi modelli in un contesto clinico e interventistico non è ancora applicabile per questo studio.