Patiëntspecifieke mitralisklepmodellering voor chirurgische planning en training

ACHTERGROND Mitralisklepaandoening is een algemeen pathologisch probleem dat voorkomt bij ongeveer 2% van de algemene bevolking, maar stijgt tot 10% bij mensen ouder dan 75 jaar in Canada. Van deze groep heeft ongeveer 20% een voldoende ernstige vorm van de ziekte die chirurgische ingreep nodig kan hebben om de normale klepfunctie te herstellen en vroege sterfte te voorkomen [4]. Er zijn aanwijzingen dat het individuele volume van de uitgevoerde mitralisklepreparatiegevallen van de chirurg niet alleen bepalend is voor het succes van de mitralisklepreparatie, maar ook voor het uitblijven van een heroperatie en de overleving van de patiënt. Voor patiënten die eerder als inoperabel werden beschouwd vanwege comorbiditeiten, worden nieuwe technieken ontwikkeld om mitralisklepaandoeningen te behandelen. Het beoordelen van de optimale benadering en het punt waarop het klinische voordeel wordt overtroffen door de slechte waarde of nutteloosheid van de procedure, is echter een van de grootste klinische uitdagingen voor artsen.

In het afgelopen decennium is 3D-echocardiografie uitgegroeid tot een standaardbehandeling bij diagnostische en interventionele beeldvorming voor hartchirurgie en cardiologie. Dit, in combinatie met de opkomst van goedkope 3D-printtechnologie, heeft ertoe geleid dat onderzoekers en clinici onderzoeken hoe verbeterde beeldvorming en additive manufacturing kunnen worden gebruikt om de patiëntresultaten te verbeteren.

In deze context hebben de onderzoekers een proof-of-concept-workflow voltooid voor het creëren van dynamische, patiëntspecifieke mitralisklepmodellen. In combinatie met een linkerventrikelsimulator 8] kunnen deze klepmodellen pathologieën van de patiëntklep zowel anatomisch als dynamisch nabootsen, zoals te zien is in Doppler-echografie. In een retrospectief onderzoek bij 10 patiënten hebben de onderzoekers aangetoond dat ze in staat zijn om de pathologie van de patiënt nauwkeurig na te bootsen, realistische chirurgische reparaties uit te voeren en de realistische klepfunctie na reparatie te beoordelen. De visie van het onderzoeksteam is om een ​​simulator te creëren die kan worden gebruikt om de kandidatuur van patiënten voor percutane interventies te beoordelen, om verschillende herstelopties voor zowel percutane als chirurgische interventies te beoordelen en om het model uiteindelijk te gebruiken als een simulator voor competentiegebaseerde MV-interventies.

RATIONALE Op basis van ons succesvolle proof of concept is het doel om deze technologie te vertalen naar klinisch gebruik door onze klepmodellen te valideren. Er zijn twee primaire langetermijndoelen. Ten eerste, om een ​​systeem te valideren voor het gebruik van patiëntspecifieke MV-modellen om: 1- interventie-opties te beoordelen, en 2: herstelstrategieën te plannen voor verbeterde patiëntresultaten. Ten tweede, door een database van MV-pathologieën op te bouwen, een competentiegebaseerde simulator/trainer creëren om chirurgen meer ervaring te bieden in MV-reparatietechnieken.

DOELSTELLINGEN

1. Valideren van de nauwkeurigheid van patiëntspecifieke MV-pathologieën en reparaties in een prospectieve studie met 65 patiënten;
2. Optimaliseer onze workflow voor het maken van klepmodellen, in termen van nauwkeurigheid, benodigde fabricagetijd en kosten;
3. Valideer de nauwkeurigheid van onze patiëntmodellen voor zowel chirurgische gevallen als transkatheter MitraClip-interventies;