Fenotipizzazione dell'Insufficienza del Ventricolo Sinistro con Biomarcatori Emodinamici dalla Risonanza Magnetica 4D Flow (TRANSLATE)

Lo studio include un braccio retrospettivo e uno prospettico, affrontando lo sviluppo metodologico, la validazione clinica e l'implementazione traslazionale di strumenti di analisi avanzati basati su risonanza magnetica.

All'interno del braccio retrospettivo, un database di immagini cine a stato stazionario libero in precessione bilanciato (bSSFP) a corto asse del ventricolo sinistro (VS) verrà recuperato retrospettivamente e anonimizzato prima dell'analisi. Il dataset sarà suddiviso in un set di addestramento (circa il 75% dei casi) e un set di test (circa il 25%).

Per tutti i dataset di risonanza magnetica inclusi nel set di addestramento, i contorni endocardici del VS saranno delineati durante l'intero ciclo cardiaco, impiegando strumenti di segmentazione semi-automatici (Medviso Segment) con correzioni manuali applicate se necessario per garantire l'accuratezza.

Il dataset di addestramento, insieme alle corrispondenti segmentazioni endocardiche del VS di riferimento (ground-truth), sarà utilizzato per addestrare una rete neurale convoluzionale (CNN) di deep learning, ad esempio un'architettura ResNet, per la delineazione automatica dei contorni endocardici del VS a partire da immagini cine a corto asse.

Il restante set di test sarà utilizzato per valutare le prestazioni della CNN addestrata. I contorni endocardici del VS generati automaticamente saranno confrontati con le corrispondenti segmentazioni manuali per valutare l'accuratezza e la robustezza della segmentazione.

Come parte del braccio prospettico dello studio, i pazienti arruolati si sottoporranno a un'acquisizione di risonanza magnetica 4D Flow senza mezzo di contrasto prima dell'intervento programmato per la sostituzione valvolare aortica transcatetere (TAVR).

Le indagini di risonanza magnetica saranno acquisite su uno scanner da 1,5 Tesla (MAGNETOM Aera, Siemens Healthcare, Erlangen, Germania). Sequenze cine bSSFP standard con gating ECG retrospettivo saranno utilizzate per acquisire viste del VS a corto asse e lungo asse (spessore di strato 8 mm, nessun gap tra le fette, 30 fasi cardiache ricostruite). Nella stessa sessione di imaging, i dati di risonanza magnetica 4D Flow saranno acquisiti utilizzando una sequenza gradiente-eco tridimensionale risolta nel tempo prototipo con codifica di velocità in tre direzioni. Verrà impiegato un campo di vista orientato parasagittalmente che copra l'intero VS. Le acquisizioni saranno eseguite durante respirazione libera con triggering ECG retrospettivo e gating respiratorio adattivo. I parametri di scansione saranno conformi all'aggiornamento 2023 della Dichiarazione di Consenso sulla Risonanza Magnetica Cardiovascolare 4D Flow. Nessun agente di contrasto sarà somministrato. La pressione arteriosa continua non invasiva e i parametri emodinamici rilevanti saranno anche registrati dalla forma d'onda della pressione arteriosa digitale utilizzando un dispositivo di grado clinico (ad esempio, Finapres® NOVA).

Durante la procedura TAVR, misurazioni invasive simultanee della pressione arteriosa saranno ottenute nell'aorta ascendente e nel VS utilizzando due cateteri pigtail, sia prima che dopo l'impianto della valvola, come richiesto dalla pratica clinica standard durante la TAVR, senza quindi impattare il flusso di lavoro clinico.

Non sono attese variazioni nelle procedure di profilassi o follow-up rispetto alla pratica clinica standard. Pertanto, non sono associati rischi fisici, psicologici o sociali aggiuntivi o benefici diretti alla partecipazione allo studio.

Il post-processing dei dati di risonanza magnetica 4D Flow sarà eseguito utilizzando un flusso di lavoro dedicato che incorpora software interno scritto in Matlab (The MathWorks Inc., Natick, MA, USA), basato su esperienza precedente. Le fasi di elaborazione includeranno la correzione per correnti parassite e aliasing di velocità. I campi di velocità intracavitari del VS saranno estratti utilizzando sia uno strumento di segmentazione semi-automatico interno sia lo strumento automatico di mascheramento del VS basato su deep learning sviluppato nel braccio retrospettivo.

I campi di velocità estratti saranno utilizzati per valutare l'energetica del flusso sanguigno del VS, inclusa l'energia cinetica e la dissipazione di energia viscosa, la suddivisione delle componenti del flusso, i gradienti di pressione intraventricolari e le forze emodinamiche mediate dal flusso intracavitario (HDF). I vettori HDF risultanti saranno scomposti in componenti basale-apicale, settale-laterale e inferiore-anteriore, e i loro valori efficaci (RMS) saranno calcolati sul ciclo cardiaco.

I segnali di pressione arteriosa continua non invasivi derivati dalle forme d'onda arteriose digitali saranno combinati con i volumi del VS derivati dalla risonanza magnetica per stimare i loop pressione-volume (PV) non invasivi del VS utilizzando una metodologia consolidata. In parallelo, i dati di pressione invasiva del VS acquisiti durante la procedura TAVR tramite catetere pigtail saranno utilizzati per generare loop PV basati su catetere. I parametri dei loop PV basati su risonanza magnetica non invasiva saranno confrontati quantitativamente con le misurazioni basate su catetere utilizzando indici del VS clinicamente rilevanti.

I gradienti di pressione intracavitari saranno calcolati dalle equazioni di Navier-Stokes per derivare i vettori HDF per ogni frame cardiaco integrando i gradienti di pressione sull'intero volume del VS. I vettori HDF saranno proiettati su tre direzioni anatomiche ortogonali (basale-apicale, settale-laterale, inferiore-anteriore), e i valori efficaci (RMS) di ciascuna componente saranno calcolati sul ciclo cardiaco. HDF semplificate saranno calcolate utilizzando un metodo recentemente sviluppato che non richiede dati di risonanza magnetica 4D Flow e saranno sistematicamente confrontate con le HDF standard basate su risonanza magnetica 4D Flow su base paziente-specifica. Per scopi di validazione, sia le HDF semplificate che quelle derivate da 4D Flow saranno anche confrontate con le corrispondenti misurazioni ottenute utilizzando lo strumento prototipo HDF disponibile nel software commerciale Medis Suite MR.

Anche i parametri convenzionali derivati dalla risonanza magnetica utilizzati di routine per valutare la funzione del VS, inclusi il volume telediastolico, il volume telesistolico e la deformazione longitudinale globale, saranno raccolti.

Le variabili demografiche (ad esempio, età e sesso), le caratteristiche cliniche rilevanti, la terapia medica somministrata, i dati procedurali della TAVR e i farmaci concomitanti saranno raccolti e anonimizzati prima dell'analisi.

Non sono previste visite o valutazioni di follow-up come parte di questo studio.

Un'applicazione autonoma per l'analisi della risonanza magnetica 4D Flow intracardiaca sarà progettata seguendo un modello di sviluppo incrementale. Il processo si concentrerà sulla definizione della specifica dei requisiti di sistema (SyRS), della specifica dei requisiti software (SRS) e dell'architettura software complessiva.

Sarà condotta una valutazione critica dei flussi di lavoro esistenti all'avanguardia per la risonanza magnetica 4D Flow utilizzati nella ricerca clinica e degli strumenti prototipo disponibili nel software commerciale (ad esempio, Medis Suite MR) per identificarne punti di forza e limitazioni. Lo sviluppo procederà attraverso fasi successive, con ciascuna fase che implementerà un componente funzionale specifico del framework complessivo.

L'applicazione autonoma si baserà su algoritmi interni esistenti basati su Matlab ma sarà implementata in un linguaggio di programmazione compilato, consentendo l'esecuzione senza richiedere software pre-installato sul sistema dell'utente finale. Lo sviluppo sarà supportato da un servizio di consulenza specializzato.

Una versione preliminare dell'applicazione autonoma sarà sottoposta a test interni, benchmarking e valutazione strutturata da parte di un piccolo gruppo di utenti finali clinici con esperienza precedente nella ricerca sulla risonanza magnetica 4D Flow. Gli utenti testeranno indipendentemente il software su casi d'uso predefiniti. Il feedback clinico, le critiche e i suggerimenti per ulteriori sviluppi saranno raccolti tramite questionari strutturati o interviste e utilizzati per guidare i successivi affinamenti e la traduzione clinica.