心臓手術を受ける患者の大動脈壁の形態学的および力学的評価による多分野分析

1. 患者の選択 上行大動脈置換術を必要とする心臓外科手術を受けるすべての患者は、特定のインフォームドコンセントに署名することを条件に、本研究に参加できる。 これらの患者（グループA）では、手術中、標準的な組織学的および／または生化学的評価のための検体を通常通り採取した後、すべての残存検体を収集、保存し、パビア大学土木工学科に匿名で機械的試験のための完全なプロトコルに従って送付する。 高生物学的ハザードの場合（例：HCV陽性患者）を除き、本研究への患者の参加には特定の禁忌はない。 したがって、本研究への患者の参加と検体の収集は、診断および治療上の意思決定プロセスに何らかの形で干渉することはない。 対照群として、特定の合意が得られ次第、心臓移植を受ける患者も参加させる。 この患者群（グループB）では、心切開が完了した後、切除された上行大動脈の選択された検体を、同じプロトコルを使用してパビア大学工学部に保存・送付する。 グループBには、移植時に採取されたドナーの心臓からの検体も含まれる可能性がある。

2. 検体の収集と準備 手術手順に従って選択された上行大動脈の部分が切除されると、現在のプロトコルに従って組織学的評価のためのルーチン検査の検体が収集・準備される。 残存部分は検体に分割され、方向と解剖学的位置に従ってA1、A2、A3（前部：それぞれST接合部から管状部、最後に無名動脈に近い遠位部）およびP1、P2（後部：それぞれ近位部から遠位部）として識別される。

   すべての検体が識別されると、等張生理食塩水に保存され、機械的試験が行われるまで4°Cの冷蔵庫に保管される。 これらはすべて、患者の特性に関する追加情報なしに、数値進行コード（例：P1、P2など）で識別された単一のボックスに収集される。 患者データと進行コードとの関連は、本研究の主任研究者の直接責任下にある特定のデータベースでのみ利用可能となる。

3. 機械的特性の分析 新鮮な「生体外」サンプルに対して、採取後24時間以内に機械的一軸引張り極限応力試験が行われる。 簡単に説明すると、完全な円筒から、犬の骨のような形状で長さ／幅比が少なくとも4：1の複数のサンプルが準備される。 サンプルは、大動脈壁の領域（前部／大彎曲部と後部／小彎曲部）に従って分割・識別される。 各患者から得られるサンプルの数は、採取された大動脈円筒の元の寸法に関連し、通常は2から13の範囲である。 犬の骨形状により、2つの黒いマーカーで識別される中央の狭い領域が確保される。 機械的試験の前に、大動脈壁の各サンプルの厚さ（awTK）が専用のキャリパーで正確に測定される。 その後、MTSインサイト試験システム10 kN（MTSシステム社）を使用して、一軸周方向および／または縦方向の力を用いて試験が行われる。 各試験は、検体が採取された大動脈の領域と加えられた力の方向に従って識別される。 3つの極限機械的特性パラメータが測定される：試料破断前の最大ひずみとしてのピークひずみ（Pstr）（大動脈壁の弾性の指標）；試料破断前の最大応力としてのピーク応力（PS）（大動脈壁の強度の指標）；応力／ひずみ曲線の最大勾配としての最大弾性率（EM）（大動脈壁の硬さまたは変形抵抗の指標）。
4. 統計分析 以前の一連の試験と、測定された3つの主要な機械的パラメータ（ピークひずみ、ピーク応力、弾性率）で得られた標準偏差（それぞれ0.11 mm、0.756 MPa、17.88 MPa）に基づき、1標準偏差に等しい差を検出するために、各群22名の患者のサンプルサイズを計算した（検出力90％、誤差0.5％）。 さらに、過去3年間に当部門で上行大動脈手術を受けた患者数（約100人年）と患者の特性（年齢、性別、二尖大動脈弁の存在）に基づき、1年で少なくとも60〜80名の患者を収集し、性別、70歳以上、および自然二尖弁の存在に関連する潜在的な機械的特性の差を、有意な統計的検出力で特定することを目指す。

統計分析の説明の要約：

統計分析はMedCalc統計ソフトウェアを使用して行われる。 連続変数は、コルモゴロフ-スミルノフ検定を使用して分布の正規性が検定される。 正規分布の結果に従い、連続変数は平均±SDまたは中央値[IQR]として要約される。 2群間（例：女性／男性、70歳以下／以上、二尖／三尖自然大動脈弁）の差は、対応のないt検定と分散分析（ボンフェローニ検定を伴う）または、パラメトリックまたはノンパラメトリック分布の場合それぞれマン・ホイットニーのU検定とクラスカル・ウォリス検定を通じて比較される（p<0.05を統計的に有意とみなす）。 異なる連続変数間（例：機械的試験と年齢、大動脈拡張の範囲、指標化された大動脈拡張の範囲、術前TTE計算大動脈弾性など）の統計的関係は、線形回帰分析の手段を用いて評価され、ピアソンの相関係数（r）を使用し、p値<0.005を有意と仮定する。 最後に、多変量回帰モデル（前向き段階的）が実行され、重度に損なわれた機械的特性（例：ピークひずみとピーク応力<25パーセンタイル、弾性率>75パーセンタイル）の予測因子を特定する。