Сердечная гемодинамика во время ассистента левого желудочка (FlowVAD)

1. ФОН

   В последние годы использование устройства механической поддержки кровообращения HeartMate 3 (HM3) (Abbott Laboratories, Лейк-Форест, Иллинойс) привлекло значительное внимание в сфере поддержки кровообращения при запущенной сердечной недостаточности. Ощутимые преимущества HM3, в том числе повышенная гемосовместимость, ведущая к снижению тромбоэмболических осложнений и повышению выживаемости по сравнению с его предшественниками. Переход к HM3 особенно примечателен, поскольку система, вероятно, не только послужит мостом к трансплантации сердца или принятию решений, но и все чаще обсуждается как эффективная целевая терапия. Несмотря на эти достижения, остается необходимость тщательного гемодинамического мониторинга на протяжении всего лечения механической поддержкой кровообращения. Традиционно эхокардиография преимущественно использовалась в качестве метода гемодинамической визуализации. Однако эхокардиографические оценки этих пациентов представляют собой заметные проблемы, особенно в отношении теней от металла насоса, что затрудняет полное понимание сердечной функции и гемодинамики во время лечения.

   За последнее десятилетие компьютерная томография (КТ) быстро развивалась: современное оборудование теперь позволяет получать анатомические изображения сердца с высоким разрешением на протяжении всего сердечного цикла (4D КТ). Однако до недавнего времени КТ также представляла проблему для обследования пациентов с устройствами механической поддержки кровообращения из-за значительных металлических артефактов. Однако недавно представленная компьютерная томография с подсчетом фотонов (ПК-КТ) теперь позволяет выполнять сканирование, которое дает изображения с более высоким разрешением и меньшим количеством металлических артефактов. Из КТ с временным разрешением впоследствии можно получить и извлечь функциональную информацию. Ранее были показаны методы автоматического отслеживания движения сердечной стенки на протяжении сердечного цикла, а также использование вычислительной динамики для численного решения уравнений механики жидкости, которые, как доказано, позволяют моделировать внутрисердечные гемодинамические карты.

   Растущие показания к лечению с помощью механической поддержки кровообращения подчеркивают текущую потребность в постоянном улучшении качества медицинской помощи и клиническом понимании этого терапевтического варианта. Хотя лечение улучшает как прогноз, так и качество жизни, серьезные и фатальные осложнения остаются рецидивирующими. Насколько известно исследователям, еще не проводилось исследований, посвященных потенциальному применению нового ПК-КТ у пациентов с устройствами механической поддержки кровообращения, и, конечно же, ни одного исследования, которое бы установило числовые рамки для этих данных в попытке вычислить, визуализировать и тщательно изучить внутрисердечную гемодинамику во время лечения.

   1.2 ЦЕЛИ

   1.2.1 ЦЕЛЬ

   Целью этого наблюдательного исследования является тщательное изучение внутрисердечной геометрии и гемодинамики у пациентов, продолжающих терапию HeartMate 3 в Юго-восточном регионе здравоохранения Швеции.

   1.2.2 ОСНОВНОЙ НАУЧНЫЙ ВОПРОС

   Как различные уровни потока в вспомогательном устройстве для левого желудочка HeartMate 3 влияют на внутрисердечную геометрию и гемодинамику?

2. МЕТОДЫ

2.1 ДИЗАЙН ИССЛЕДОВАНИЯ

Это исследование имеет исследовательский аналитический (множественный) перекрестный дизайн. Исследование направлено на раскрытие новых идей, закономерностей и ассоциаций в данных, частично без заранее определенных гипотез. Кроме того, исследование исследует взаимосвязи или ассоциации между переменными, чтобы сделать значимые выводы на основе данных. В исследовании будут рассмотрены три различных наблюдения переменных, в которых настройки устройств испытуемых будут различаться. Эти наблюдения, однако, будут проводиться в непосредственной временной близости, с интервалами примерно в 15 минут между каждым. Таким образом, хотя исследование не полностью соответствует критериям дизайна множественного перекрестного исследования, оно также не соответствует традиционному одновременному перекрестному подходу.

2.2 ОБЩАЯ НАСТРОЙКА

Участвующим в исследовании субъектам предлагается пройти три последующих компьютерно-компьютерных сканирования, а также определенные эхокардиографические исследования, и все это за один сеанс. HM3 испытуемого подключен к программному обеспечению, которое позволяет изменять поток насоса между этими коллекциями изображений. Все обследования будут проводиться в Центре медицинских изображений и визуализации (CMIV) при Университете Линчёпинга, Швеция. Набор и обследование в рамках исследования пройдут в январе-декабре 2023 года. Исследование было одобрено Шведским органом по этике (номер ссылки: 2022-06934-01).

2.2 УЧАСТНИКИ

Все пациенты Юго-восточного региона здравоохранения Швеции, включая округа Эстергётланд, Йёнчепинг и Кальмар, которые соответствуют критериям включения и не соответствуют ни одному из критериев исключения, будут приглашены к участию в этом исследовании в течение 2023 года. Скрининг на предмет включения проводится врачами, ответственными за LVAD, в отделении кардиологии университетской больницы Линчёпинга.

2.3 ПЕРЕМЕННЫЕ

Что касается спецификации переменных, которые будут изучаться, важно уточнить, что из-за исследовательского характера исследования и сложной динамики, свойственной как использованию числовых рамок для расчета внутрисердечных гемодинамических карт, так и динамической геометрической природе КТ с временным разрешением, все переменные в начале исследования не определены заранее. По мере продвижения анализа и полной глубины данных могут быть идентифицированы и включены дополнительные переменные. Последующий процесс принятия решений, касающийся включения или исключения этих вновь обнаруженных переменных, будет строго документироваться, чтобы обеспечить прозрачность и надежность подхода к исследованию.

Количественные переменные будут сравниваться с расчетным расходом насоса (л/мин), мощностью (Вт), индексом пульсации и скоростью ротора (об/мин). По возможности, в зависимости от качества изображения, результаты также будут сопоставлены с эхокардиографическими измерениями и сравнены с ними для обсуждения достоверности метода. Чтобы снизить риск непреднамеренных мешающих факторов и свести к минимуму возможность систематической ошибки, также будет собрано несколько исходных данных относительно включенных субъектов исследования. Эти переменные включают возраст (лет), пол, дату имплантации HM3, индекс массы тела (ИМТ, ​​кг/м^2) и коды сердечно-сосудистой диагностики (МКБ-10), анализ крови (клеток/мкл или x10^9/л), электролиты (ммоль/л), функциональные пробы печени (Ед/л или мккат/л для ферментов и г/дл или мкмоль/л для веществ), лактатдегидрогеназа (Ед/л), NT-proBNP (пг/мл или нг /л) и прокальцитонин (нг/мл).

2.4 ИСТОЧНИКИ ДАННЫХ И ИЗМЕРЕНИЯ

2.4.1 ОБСЛЕДОВАНИЕ PC-CT PCCT-обследование будет проводиться с использованием системы компьютерной томографии с подсчетом фотонов, имеющей маркировку CE (NAETOM Alpha, Siemens Healthineer, Эрланген, Германия). Сборы будут осуществляться при напряжении 120 кВ с уровнем качества изображения (IQ) равным 70. Протокол введения двухфазного контраста будет использоваться для обеспечения затемнения во всех четырех камерах сердца. Весь диапазон сканирования будет подвергаться многофазной реконструкции с интервалами, соответствующими каждому 5% сердечного цикла, достигающей кульминации в 20 различных фазах. Полученные КТ-изображения были переданы в систему архивирования и передачи изображений учреждения (PACS, IDS7, Sectra Medical Systems, Линчепинг, Швеция).

2.4.2 СЕГМЕНТАЦИЯ И ОТСЛЕЖИВАНИЕ ДВИЖЕНИЯ СТЕНЫ

Движение эндокарда будет отслеживаться по полученным данным КТ. В этом процессе эндокард будет полуавтоматически выделен с помощью ITK-SNAP (версия 3.8.0). Затем геометрия будет уточнена с использованием Ansys SpaceClaim версии 2019 R3 (Ansys Inc, Canonsburg, PA 15317 USA). После этого поверхность эндокарда будет изменена с использованием нежесткого итеративного метода закрытых точек для согласования с сегментацией на основе порогов из оставшихся 19 сердечных фаз.

2.4.3 МОДЕЛИРОВАНИЕ CFD

Скорость кровотока, абсолютное давление, кинетическая энергия турбулентности, застой крови и другие потенциальные гемодинамические переменные будут получены с помощью моделирования вычислительной гидродинамики (CFD) с учетом движения стенки сердца у конкретного участника. CFD-моделирование будет выполняться с использованием Ansys Fluent версии 2019 R3 на основе процесса, ранее проверенного с помощью 4D-МРТ потока. Будут применены две модели сердца. Левая модель будет включать легочные вены, левое предсердие, левый желудочек, HM3, выносящий трансплантат, выносящий тракт левого желудочка и восходящую аорту. Правильная модель будет включать верхнюю полую вену, нижнюю полую вену, правое предсердие, правый желудочек, выносящий тракт правого желудочка и легочную артерию. Все отверстия будут моделироваться как отверстия давления, при этом скорость потока будет зависеть от движения эндокарда.

2.4.3 ПЕРЕМЕННЫЕ НАСОСА И КРОВЯНОЕ ДАВЛЕНИЕ

Перед каждым отдельным КТ-сканированием с помощью системного монитора HeartMate 3 будут получены расчетный поток (л/мин), мощность (Вт), индекс пульсации и скорость ротора (об/мин) вместе с полученными данными о систолическом артериальном давлении (мм рт. ст.). с использованием допплерографии лучевой артерии. Эти данные будут перенесены в установленный набор данных в рамках проекта.

2.4.5 ЭХОКАРДИОГРАФИЯ

Выбранная эхокардиографическая визуализация будет проводиться между каждым сканированием КТ. Указанный протокол исследования основан на обычном клиническом протоколе, используемом для обследования этой группы пациентов, но выбирается на основе временного аспекта полного обследования в исследовательском проекте. Анализы будут проводить клинические сотрудники, имеющие опыт проведения подобных исследований.

2.4.6 ХАРАКТЕРИСТИКИ ПАЦИЕНТА

Характеристические переменные субъектов исследования будут получены из медицинских карт субъектов исследования. Кроме того, будут получены результаты последних клинических анализов крови. Эти данные будут перенесены в установленный набор данных в рамках проекта.

2.5 СМЕЩЕНИЕ

Из-за исследовательского характера исследования существуют риски как систематической, так и несистематической систематической ошибки. Во-первых, изучаемые переменные не определены полностью заранее из-за исследовательского дизайна исследования, что может привести к систематической ошибке. Чтобы противодействовать этому, процесс принятия решений, связанный с включением или исключением возникающих переменных, будет тщательно документироваться, чтобы обеспечить прозрачность и надежность методологии исследования. Еще одним важным моментом в этом исследовании является использование моделирования CFD. Эти симуляции, хотя и эффективны для моделирования динамики жидкости в сердечно-сосудистой системе, подвержены систематическим ошибкам, основанным на входных параметрах, граничных условиях и используемых численных методах. Выбранное разрешение сетки, модели турбулентности и предположения о реологии крови могут повлиять на результаты. Чтобы повысить достоверность количественных результатов CFD, ключевой попыткой проверки в этом исследовании является включение оценок эхокардиографии. Однако качество эхокардиографического изображения будет различаться у разных пациентов, что само по себе может привести к систематической ошибке и ухудшить возможности адекватной проверки моделирования CFD.

2.6 РАЗМЕР ИССЛЕДОВАНИЯ

Определение необходимого размера выборки для этого проекта является сложной задачей, поскольку метод ранее не оценивался. Учитывая этот контекст, исследователи использовали доступную литературу по эхокардиографическим исследованиям и попытались вывести из нее клинически значимые различия, основанные на настройках помпы. Цель исследования – привлечь до 35 участников, чтобы обеспечить интерпретируемые результаты.

2.7 СТАТИСТИЧЕСКИЕ МЕТОДЫ

Межгрупповые сравнения будут проводиться с использованием двухвыборочного t-критерия. Для оценки связи между переменными, такими как CFD-переменные и геометрические параметры, будет проведен линейный регрессионный анализ. Все статистические вычисления будут выполняться с использованием MATLAB R2021b, а уровень значимости будет установлен на уровне 5%.