Hemodinâmica e desempenho autonômico e cognitivo após procedimentos de revascularização carotídea (BAROX)

Hipótese e significância: O desfecho clínico tardio e o prognóstico após CAS podem ser inferiores àqueles após CEA em termos de modulação autonômica, remodelação hemodinâmica e função cognitiva.

Objetivo Específico: 1) Comparar o impacto do CEA e CAS na função barorreceptora pós-operatória de longo prazo e na função cerebral cognitiva, e analisar sua influência no resultado clínico. O objetivo específico é avaliar a correlação potencial entre a função autonômica e cognitiva pós-operatória. 2) Avaliar a solicitação na parede da carótida devido ao CAS em comparação com o CEA por meio de análise estrutural e modelagem mecânica. O objetivo específico é avaliar a correlação potencial entre implante de stent, danos na parede, comprometimento do baroceptor e sequelas neurológicas tardias. 3) Avaliar a hemodinâmica pós-operatória da carótida combinando análise de imagens médicas, dados clínicos e simulações de computador. O objetivo específico visa correlacionar fenômenos locais (por exemplo, estresse de parede) e globais (fluxo contralateral, enrijecimento arterial) com a função barorreflexa e os resultados neurológicos pós-operatórios.

Projeto Experimental Objetivo 1: Um método computadorizado que requer interação de um pequeno operador será usado para avaliar os índices de equilíbrio autonômico simpatovagal direcionado ao nó sinoatrial, modulação vasomotora simpática e ganho barorreflexo, tudo a partir de variações espontâneas batimento a batimento do intervalo R-R e variabilidade da pressão arterial sistólica (PAS), considerando apenas condições de ritmo sinusal. Após o posicionamento dos eletrodos e sensores, os pacientes serão mantidos por 10 minutos em posição supina de repouso, necessária para estabilização, posteriormente as formas de onda da pressão arterial, eletrocardiograma e atividade respiratória serão continuamente registradas durante uma linha de base nominal de 5 minutos e depois para o período subsequente de 5 minutos de postura ativa.

Os sinais cardiovasculares serão adquiridos por um polígrafo digital de 4 canais. O eletrocardiograma será registrado com dois eletrodos colocados no tórax do paciente, o padrão respiratório será registrado por um cinto piezoelétrico e a pressão arterial do dedo será continuamente monitorada por um monitor hemodinâmico contínuo não invasivo CNAP 500 HD (CNSystems Medizintechnik AG, Áustria). Conforme descrito anteriormente, (8) uma série de índices refletindo indiretamente a modulação autonômica cardiovascular será derivada da análise espectral do intervalo R-R e da variabilidade do SAP. O controle autonômico cardiovascular pós-operatório será correlacionado com o resultado clínico e as medidas de desempenho cognitivo. Os pacientes inscritos serão submetidos ao Mini-Exame do Estado Mental para triagem de comprometimento cognitivo geral. Os potenciais evocados cognitivos P300 serão então registrados, antes e após o tratamento, com eletrodos Ag/AgCl com um Brain Vision Recorder (Brain Products GmbH, Gilching, Alemanha). Os potenciais evocados P300 serão gerados após um paradigma de discriminação de tom apresentado binauralmente (paradigma da bola ímpar) com tons frequentes (80%) de 1000 Hz e raros (20%) tons-alvo de 2000 Hz a 75 dB NA. A passagem de banda do filtro será de 0,01 a 30 Hz. Os eletrodos ativos serão colocados em Cz (vértice) e Fz (frontal), respectivamente, e referenciados aos eletrodos A1/2 do lóbulo da orelha (sistema internacional 10/20). Durante o paradigma, os pacientes serão instruídos a manter uma contagem mental contínua dos raros tons-alvo de 2.000 Hz. Para verificar a atenção, registros do P300 com discrepância >10% entre o número real de estímulos e o número contado pelo paciente serão rejeitados e repetidos. O registro do potencial evocado P300 resultará em uma sequência estável de picos positivos e negativos. Serão avaliadas as latências em milissegundos (ms) do pico cognitivo P300. Para confirmar a reprodutibilidade, dois conjuntos de medições P300 serão registrados para todos os pacientes.

Projeto Experimental Objetivo 2: A simulação baseada em computador do CAS é realizada explorando uma estrutura computacional, que pode ser usada para analisar a aposição do stent e o estresse da parede do vaso de maneira virtual. A estrutura é responsável por duas partes principais: o modelo do vaso e o modelo do stent. Imagens médicas pré-operatórias e pós-operatórias (incluindo alta resolução com contraste aprimorado (CE)-MRI e angiografia por tomografia computadorizada (CTA)) representarão a entrada para construir um modelo de carótida específico do paciente. O perfil do lúmen 3D do vaso é reconstruído por meio da segmentação da pilha de imagens DICOM usando ferramentas como ITK-SNAP (www.itksnap.org) ou VMTK (www.vmtk.org). O domínio computacional (a chamada malha), usado para resolver as equações de equilíbrio que regem a interação stent-vaso estrutural, é criado por um procedimento desenvolvido internamente, codificado em Matlab (The Mathworks Inc., Natick, MA, EUA) . A resposta mecânica não linear do tecido arterial é reproduzida adotando uma função deformação-energia hiperelástica anisotrópica, representando duas famílias de fibras, orientadas em uma direção preferencial com certo grau de dispersão. Os parâmetros do modelo serão calibrados com relação a testes experimentais de tração do tecido carotídeo. O modelo arterial é então montado no ambiente de simulação com um determinado modelo de stent, escolhido de uma biblioteca predefinida de designs de stent (a geração da malha do stent é baseada em medições geométricas realizadas em micro-CT de alta resolução de amostras de stent). A simulação CAS é realizada através da análise estrutural de elementos finitos (FEA); o solucionador comercial FEA Abaqus (Simulia, Dassault Systemes, FR) é adotado para executar as simulações. Os resultados de engenharia das simulações (ou seja, o campo de deslocamento nodal, tensor de tensão e tensão em cada ponto de integração da malha) são elaborados para avaliar parâmetros clinicamente relevantes do desempenho do stent (por exemplo, ganho de lúmen, endireitamento do vaso, tamanho da célula do stent). A saída será usada como uma entrada da análise de dinâmica de fluidos computacional para avaliar o impacto do projeto implantado na hemodinâmica local (por exemplo, tensão de cisalhamento na parede, índice de cisalhamento oscilatório, etc). Da mesma forma, a análise estrutural do CEA será realizada por meio da pressurização virtual da geometria arterial pós-operatória.

Projeto Experimental 3: Movendo-se da Dinâmica de Fluidos Computacional e da análise de Interação Fluido-Estrutura, os investigadores planejam introduzir um modelo específico para descrever a função barorreflexa e isso pode ser afetado pelos dois tipos diferentes de tratamento (CEA e CAS). Isso requer a configuração de um chamado modelo "multiescala geométrica". Com isto, os investigadores pretendem um modelo numérico que acopla uma descrição local da hemodinâmica (a desenvolvida no Objectivo 2) com uma representação mais sistémica. Este último é composto por dois componentes:

a) uma rede 1D descrita matematicamente por um sistema de equações diferenciais parciais representando a propagação da onda de pressão ao longo da árvore arterial; cada segmento da rede é dado por um sistema hiperbólico chamado "equações de Euler" b) um modelo de compartimento para representar a microcirculação periférica e para incluir os mecanismos de feedback induzidos pela função barorreflexa. A seguir, isso será representado por um sistema de equações diferenciais ordinárias onde as resistências dependem propriamente da função barorreflexa.

Neste objetivo, os investigadores planejam dois sub-objetivos:

1. Configuração de um modelo multiescala computacional dentro da estrutura do solucionador LifeV, uma biblioteca orientada a objeto C++ de propósito geral de elementos finitos, desenvolvida por A. Veneziani e seus colaboradores (em Milan Politecnico e Lausanne EPFL) www.lifev.org e abertamente para download. Nesta etapa, os pesquisadores reproduzirão o modelo geral de Blanco et al. Em particular, a identificação dos parâmetros para os dois níveis diferentes de modelos (1D e Parâmetros Lumped) será realizada seguindo o procedimento sugerido. A validação do solucionador também aproveitará os benchmarks apresentados neste documento.
2. Adoção do solver desenvolvido anteriormente para os casos de teste considerados no Objetivo 2. Isso significa que o modelo 3D desenvolvido no Objetivo 2 será adotado para a parte 3D do modelo geométrico multiescala. Isso permitirá fornecer uma análise quantitativa do impacto diferente dos dois tratamentos e, finalmente, avaliar em um cenário virtual como as alterações da complacência carotídea podem prejudicar a função barorreflexa. Todos os casos de CAS e CEA considerados no Objetivo 2 serão equipados com esta estrutura multiescala. Os resultados esperados deste objetivo são, portanto: a) um solucionador multiescala geométrico de código aberto validado, incluindo a função barorreflexo para ser usado sistematicamente em configurações específicas do paciente. b) ampla comparação dos desempenhos das diferentes opções.