左心室補助中の心臓血行動態 (FlowVAD)

1. 背景

   近年、機械的循環補助装置である HeartMate 3 (HM3) (Abbott Laboratories、イリノイ州レイクフォレスト) の使用が、進行性心不全に対する循環補助の分野で大きな注目を集めています。 HM3 の具体的な利点には、前任者と比較して血栓塞栓性イベントの減少と生存率の向上につながる血液適合性の強化が含まれます。 HM3 への移行は、このシステムが心臓移植や意思決定への橋渡しとして機能する可能性が高いだけでなく、効果的な最終治療法としての議論がますます高まっているため、特に注目に値します。 これらの進歩にもかかわらず、機械的循環補助治療全体を通して、血行動態を細心の注意でモニタリングすることが依然として不可欠です。 伝統的に、心エコー検査は血行動態画像診断法として主に使用されてきました。 しかし、これらの患者の心エコー検査による評価には、特にポンプの金属による影に関して顕著な課題があり、治療中の心臓機能と血行動態を完全に把握することが困難になっています。

   過去 10 年間でコンピュータ断層撮影 (CT) は急速に進歩し、最新の機器により心周期全体にわたる心臓の高解像度の解剖学的イメージング (4D CT) が容易になりました。 しかし、最近まで、CT は重大な金属アーチファクトのため、機械的循環補助装置を装着した患者の検査に課題をもたらしていました。 しかし、新たに導入されたフォトンカウンティングコンピュータ断層撮影法 (PC-CT) により、金属アーチファクトが低減された高解像度の画像を生成するスキャンが可能になりました。 その後、時間分解 CT から機能情報を導き出し、抽出することができます。 流体機械方程式を数値的に解くための計算力学を利用するとともに、心周期全体にわたる心臓壁の動きを自動的に追跡する技術は、これまでに示されており、心臓内血行力学マップのシミュレーションを可能にすることが証明されている。

   機械的循環補助による治療の適応症の増加は、継続的に改善されたケアの質とこの治療選択肢の臨床的理解に対する現在の需要を強調しています。 この治療により予後と生活の質の両方が向上しますが、重篤で致命的な合併症は依然として再発します。 研究者の知る限り、機械的循環補助装置を装着した患者における新しい PC-CT の潜在的な応用に取り組んだ研究はまだ実施されておらず、計算、視覚化を試みてこのデータの数値的枠組みを確立した研究も確かにありません。 、治療中の心臓内の血行動態を探索的に理解します。

   1.2 目的

   1.2.1 目的

   この観察研究の目的は、スウェーデン南東部ヘルスケア地域でハートメイト 3 療法を受けている患者の心臓内の形状と血行動態を探索的に調査することです。

   1.2.2 主要な科学的質問

   HeartMate 3 左心室補助デバイスのさまざまな流量レベルは、心臓内の形状と血行力学にどのような影響を与えますか?

2. 方法

2.1 研究計画

この研究には、探索的分析（複数）の断面デザインが含まれています。 この研究では、一部事前に仮説を立てずに、データ内の新しい洞察、パターン、関連性を明らかにすることを目指しています。 さらに、この研究では変数間の関係や関連性を調査して、データから有意義な結論を導き出します。 この研究では、被験者のデバイス設定が異なる、変数の 3 つの異なる観察結果を調査します。 ただし、これらの観測は時間的に近接して実行され、それぞれの観測間隔は約 15 分になります。 したがって、この研究は複数の横断的な研究デザインの基準に完全には準拠していませんが、従来の 1 時点の横断的なアプローチとも一致していません。

2.2 全体の設定

参加する研究被験者は、1 回のセッションで 3 回の PC-CT スキャンと特定の心エコー画像検査を受けることが求められます。 研究対象者の HM3 は、これらの画像コレクション間のポンプの流れの変化を可能にするソフトウェアに接続されています。 すべての検査は、スウェーデンのリンシェーピング大学の医用画像科学視覚化センター (CMIV) で行われます。 研究内での募集と試験は2023年1月から12月にかけて行われる。 この研究はスウェーデンの倫理審査機関によって承認されています（参照番号: 2022-06934-01）。

2.2 参加者

エステルイェートランド郡、ヨンショーピング郡、カルマル郡を含むスウェーデン南東部の医療地域内で、対象基準を満たし除外基準を満たさないすべての患者が、2023年中にこの研究に参加するよう招待される。 対象となるかどうかのスクリーニングは、リンシェーピング大学病院の心臓病科内の LVAD 担当医師によって行われます。

2.3 変数

研究される変数の仕様に関しては、研究の探索的性質と、心臓内血行力学マップを計算するための数値フレームワークの使用と時間分解 CT の動的幾何学的な性質の両方に固有の複雑な力学により、すべての変数が、研究開始時の変数は事前に定義されていません。 分析が進み、データの全深さが明らかになると、追加の変数が特定され、組み込まれる可能性があります。 これらの新たに発見された変数を含めるか除外するかに関するその後の意思決定プロセスは、研究アプローチの透明性と堅牢性を確保するために厳密に文書化されます。

定量化された変数は、ポンプの推定流量 (L/min)、出力 (W)、脈動指数、およびローター速度 (rpm) に関して比較されます。 可能な場合は常に、画質に基づいて、結果を心エコー測定と関連付けて比較し、方法の有効性を検討します。 意図しない交絡因子のリスクを軽減し、バイアスの可能性を最小限に抑えるために、含まれる研究対象に関するいくつかのベースライン データも収集されます。 これらの変数には、年齢 (歳)、性別、HM3 移植日の体格指数 (BMI、kg/m^2)、心臓血管診断コード (ICD-10)、血球数 (細胞/μL または x10^9/L)、電解質 (mmol/L)、肝機能検査 (酵素の場合は U/L または µkat/L、物質の場合は g/dL または µmol/L)、乳酸デヒドロゲナーゼ (U/L)、NT-proBNP (pg/mL または ng) /L)、およびプロカルシトニン (ng/mL)。

2.4 データソースと測定値

2.4.1 PC-CT 検査 PCCT 検査は、CE マークを取得した光子計数コンピュータ断層撮影システム (NAETOM Alpha、Siemens Healthineer、エアランゲン、ドイツ) を利用して実施されます。 取得は 120 kVp で実行され、画質 (IQ) レベルは 70 に設定されます。 二相性造影剤投与プロトコルを採用して、4 つの心腔すべてにわたる不透明化を保証します。 スキャン範囲全体は、心周期の 5% ごとに相当する間隔で多相再構成を受け、最終的に 20 の異なる相になります。 取得された CT 画像は、施設の画像アーカイブおよび通信システム (PACS、IDS7、Sectra Medical Systems、リンシェーピング、スウェーデン) に中継されました。

2.4.2 セグメンテーションと壁の動きの追跡

心内膜の動きは、取得された CT データから追跡されます。 このプロセスでは、心内膜の輪郭が ITK-SNAP (バージョン 3.8.0) を使用して半自動的に作成されます。 次に、Ansys SpaceClaim バージョン 2019 R3 (Ansys Inc、Canonsburg、PA 15317 USA) を使用してジオメトリを調整します。 これに続いて、非剛体反復閉点法を使用して心内膜表面が再形成され、残りの 19 心位相からの閾値ベースのセグメンテーションと位置合わせされます。

2.4.3 CFDシミュレーション

血流速度、絶対圧、乱流運動エネルギー、うっ血、その他の潜在的な血行力学的変数は、参加者固有の心臓壁運動を考慮して、数値流体力学 (CFD) シミュレーションを使用して導出されます。 CFD シミュレーションは、4D フロー MRI を使用して以前に検証されたプロセスに基づいて、Ansys Fluent バージョン 2019 R3 を使用して実行されます。 2 つの心臓モデルが適用されます。 左側のモデルには、肺静脈、左心房、左心室、HM3、流出グラフト、左心室流出路、および上行大動脈が含まれます。 右側のモデルには、上大静脈、下大静脈、右心房、右心室、右心室流出路および肺動脈が含まれます。 すべての開口部は圧力開口部としてモデル化され、流量は心内膜の動きから生じます。

2.4.3 ポンプの変動と血圧

個々の CT スキャンの前に、推定流量 (L/min)、出力 (W)、拍動性指数、ローター速度 (rpm) が最高血圧 (mmHg) とともに HeartMate 3 システム モニターから取得されます。橈骨動脈のドップラー技術を使用します。 これらの詳細は、プロジェクト内の確立されたデータセットに転送されます。

2.4.5 心エコー検査

選択された心エコー検査は、各 CT スキャンの間に実行されます。 研究に指定されたプロトコールは、この患者グループの検査に使用される日常的な臨床プロトコールに基づいていますが、研究プロジェクトにおける完全な検査の時間的側面に基づいて選択されます。 これらの検査に経験豊富な臨床スタッフが検査を実施します。

2.4.6 患者の特徴

研究対象者の特性変数は、研究対象者の医療記録から取得されます。 さらに、最新の臨床血液検査の結果が得られます。 これらの詳細は、プロジェクト内の確立されたデータセットに転送されます。

2.5 バイアス

研究は探索的な性質を持っているため、体系的バイアスと非体系的バイアスの両方のリスクが内在しています。 まず、研究の探索的設計により、研究対象の変数が最初から完全に事前定義されているわけではなく、バイアスが生じる可能性があります。 これに対抗するために、研究手法の透明性と堅牢性を確保するために、新たな変数を含めるか除外するかの意思決定プロセスが細心の注意を払って文書化されます。 この研究におけるもう 1 つの重要な考慮事項は、CFD シミュレーションの使用です。 これらのシミュレーションは、心臓血管系内の流体力学のモデル化には強力ですが、入力パラメーター、境界条件、使用される数値手法に基づくバイアスの影響を受けやすくなります。 選択したメッシュ解像度、乱流モデル、血液レオロジーに関する仮定はすべて、結果に影響を与える可能性があります。 定量化された CFD 結果の妥当性を強化するために、この研究における重要な検証の試みは心エコー検査の評価を含めることです。 ただし、心エコー検査の画像品質は患者ごとに異なり、それ自体がバイアスをもたらし、CFD シミュレーションの適切な検証の可能性を損なう可能性があります。

2.6 研究規模

このプロジェクトに必要なサンプル サイズを決定することは、この方法が以前に評価されていないため、困難です。 この状況を考慮して、研究者らは心エコー検査研究から入手可能な文献を利用し、そこからポンプ設定に基づいて臨床的に有意な差異を導き出そうと試みた。 この研究は、解釈可能な結果を​​保証するために最大 35 人の参加者を募集することを目的としています。

2.7 統計的方法

グループ間の比較は、2 サンプルの t 検定を使用して実行されます。 CFD 変数と幾何学的パラメーターなどの変数間の関連性を評価するために、線形回帰分析が実行されます。 すべての統計計算は MATLAB R2021b を使用して実行され、有意水準は 5% に設定されます。