Hemodynamik och autonom och kognitiv prestation efter revaskulariseringsprocedurer för karotis (BAROX)

Hypotes och betydelse: Sen kliniskt utfall och prognos efter CAS kan vara sämre än efter CEA när det gäller autonom modulering, hemodynamisk ombyggnad och kognitiv funktion.

Specifikt syfte: 1) Att jämföra effekten av CEA och CAS på långvarig postoperativ baroreceptorfunktion och på kognitiv hjärnfunktion, och analysera deras inverkan på kliniskt utfall. Det specifika målet är att bedöma den potentiella korrelationen mellan postoperativ autonom och kognitiv funktion. 2) Att bedöma värvningen på halsväggen på grund av CAS jämfört med CEA genom strukturell analys och mekanisk modellering. Det specifika målet är att bedöma det potentiella sambandet mellan stentning, väggskada, baroceptornedsättning och sena neurologiska följdsjukdomar. 3) Att bedöma den postoperativa carotis hemodynamiken genom att kombinera medicinsk bildanalys, kliniska data och datorsimuleringar. Det specifika målet syftar till att korrelera både lokala (t.ex. väggstressstress) och globala fenomen (kontrollerat flöde, arteriell förstyvning) med baroreflexfunktion och postoperativa neurologiska utfall.

Experimentell design Mål 1: En datoriserad metod som kräver liten operatörsinteraktion kommer att användas för att bedöma index för autonom sympathovagal balans riktad mot sinoatrial nod, sympatisk vasomotorisk modulering och baroreflexvinst, allt från spontana slag-för-slag-variationer av R-R-intervallet och systoliskt arteriellt tryck (SAP) variabilitet, endast med tanke på sinusrytmtillstånd. Efter elektrod- och sensorpositionering kommer patienterna att hållas i vilande ryggläge i 10 minuter, vilket är nödvändigt för stabilisering, därefter kommer blodtrycksvågformer, elektrokardiogram och andningsaktivitet att registreras kontinuerligt under en nominell 5-minuters baslinje och sedan under efterföljande 5-minutersperiod av aktiv ställning.

Kardiovaskulära signaler kommer att förvärvas av en 4-kanals digital polygraf. Elektrokardiogrammet kommer att spelas in med två elektroder placerade på patientens bröst, andningsmönster kommer att registreras av ett piezoelektriskt bälte och fingerartärblodtrycket kommer att övervakas kontinuerligt av en CNAP 500 HD kontinuerlig icke-invasiv hemodynamikmonitor (CNSystems Medizintechnik AG, Österrike). Såsom beskrivits tidigare (8) kommer en serie index som indirekt reflekterar autonom kardiovaskulär modulering att härledas från spektralanalysen av R-R-intervall och SAP-variabilitet. Postoperativ kardiovaskulär autonom kontroll kommer att korreleras med kliniskt resultat och mått på kognitiv prestation. Inskrivna patienter kommer att skickas till Mini-Mental State Examination för screening av allmän kognitiv funktionsnedsättning. Kognitiva P300-framkallade potentialer kommer sedan att registreras, före och efter behandling, med Ag/AgCl-elektroder med en Brain Vision Recorder (Brain Products GmbH, Gilching, Tyskland). P300-framkallade potentialer kommer att genereras efter ett binauralt presenterat tondiskrimineringsparadigm (udda-ball-paradigm) med frekventa (80 %) toner på 1000 Hz och sällsynta (20 %) måltoner på 2000 Hz vid 75 dB HL. Filterbandpass kommer att vara 0,01 till 30 Hz. Aktiva elektroder kommer att placeras vid Cz (vertex) respektive Fz (frontal), och hänvisas till länkade örsnibb A1/2-elektroder (10/20 internationellt system). Under paradigmet kommer patienterna att instrueras att hålla en löpande mental räkning av de sällsynta 2000-Hz måltonerna. För att verifiera uppmärksamheten kommer P300-inspelningar med en avvikelse på>10 % mellan det faktiska antalet stimuli och antalet som räknas av patienterna att avvisas och upprepas. P300-framkallad potentialinspelning kommer att resultera i en stabil sekvens av positiva och negativa toppar. Latenser i millisekunder (ms) av den kognitiva P300-toppen kommer att bedömas. För att bekräfta reproducerbarheten kommer två uppsättningar P300-mätningar att registreras för alla patienter.

Experimentell design Mål 2: Den datorbaserade simuleringen av CAS utförs med hjälp av ett beräkningsramverk, som kan användas för att analysera både stentappposition och kärlväggsspänning på ett virtuellt sätt. Ramverket står för två huvuddelar: kärlmodellen och stentmodellen. Preoperativa och postoperativa medicinska bilder (inklusive högupplöst kontrastförstärkt (CE)-MRI och datortomografi angiografi (CTA)) kommer att representera input för att bygga en patientspecifik carotismodell. Kärlets 3D-lumenprofil rekonstrueras genom segmenteringen av DICOM-bildstapeln med hjälp av verktyg som ITK-SNAP (www.itksnap.org) eller VMTK (www.vmtk.org). Beräkningsdomänen (det så kallade nätet), som används för att lösa jämviktsekvationerna som styr den strukturella stent-kärlinteraktionen, skapas av en egenutvecklad procedur, kodad i Matlab (The Mathworks Inc., Natick, MA, USA) . Den icke-linjära mekaniska responsen från artärvävnaden reproduceras genom att anta en anisotrop hyperelastisk töjningsenergifunktion, som står för två familjer av fibrer, orienterade längs en föredragen riktning med en viss grad av dispersion. Modellparametrarna kommer att kalibreras med avseende på experimentella dragtester av carotisvävnaden. Den arteriella modellen sätts sedan ihop i simuleringsmiljön med en given stentmodell, plockad från ett fördefinierat bibliotek av stentdesigner (genereringen av stentnät baseras på geometriska mätningar utförda på högupplösta mikro-CT av stentprover). CAS-simuleringen utförs genom strukturell finita elementanalys (FEA); den kommersiella FEA-lösaren Abaqus (Simulia, Dassault Systemes, FR), används för att köra simuleringarna. De tekniska resultaten av simuleringarna, (d.v.s. nodförskjutningsfältet, spänningstensor och töjning vid varje integrationspunkt av nätet), är utarbetade för att bedöma kliniskt relevanta parametrar för stentingprestanda (t.ex. lumenökning, uträtning av kärl, stentcellstorlek). Utgången kommer att användas som en indata för Computational Fluid Dynamics-analysen för att utvärdera effekten av den implanterade designen på den lokala hemodynamiken (t.ex. väggskjuvspänning, oscillerande skjuvindex, etc). På liknande sätt kommer den strukturella analysen av CEA att utföras genom den virtuella trycksättningen av den postoperativa artärgeometrin.

Experimentell design 3: Med utgångspunkt från Computational Fluid Dynamics och Fluid-Structure Interaction Analysis planerar utredarna att introducera en specifik modell för att beskriva baroreflexfunktionen och denna kan påverkas av de två olika typerna av behandling (CEA och CAS). Detta kräver uppsättningen av en så kallad "geometrisk multiscale" modell. Med detta menar utredarna en numerisk modell som kopplar en lokal beskrivning av hemodynamiken (den som utvecklats i Mål 2) med en mer systemisk representation. Den senare består av två komponenter:

a) ett 1D-nätverk matematiskt beskrivet av ett system av partiella differentialekvationer som representerar utbredningen av tryckvågen längs artärträdet; varje segment av nätverket ges av ett hyperboliskt system som kallas "Euler-ekvationer" b) en kompartmentmodell för att representera den perifera mikrocirkulationen och för att inkludera återkopplingsmekanismerna inducerade av baroreflexfunktionen. Följande kommer detta att representeras av ett system av vanliga differentialekvationer där resistanser är korrekt beroende av baroreflexfunktionen.

I detta syfte planerar utredarna två delmål:

1. Uppsättning av en beräkningsmodell med flera skalor inom ramen för LifeV-lösaren, ett objektorienterat C++-objektorienterat bibliotek med ändliga element för allmänna ändamål, utvecklat av A. Veneziani och hans medarbetare (i Milano Politecnico och Lausanne EPFL) www.lifev.org och öppet nedladdningsbar. I detta skede kommer utredarna att reproducera den allmänna modellen av Blanco et al. I synnerhet kommer identifieringen av parametrarna för de två olika nivåerna av modeller (1D och Klumpade parametrar) att utföras enligt den procedur som föreslås. Validering av lösaren kommer också att dra fördel av de riktmärken som presenteras i detta dokument.
2. Adoption av lösaren som tidigare utvecklats för de testfall som behandlas i Mål 2. Detta innebär att 3D-modellen som utvecklats i Mål 2 kommer att användas för 3D-delen av den geometriska flerskaliga modellen. Detta kommer att göra det möjligt att tillhandahålla en kvantitativ analys av de olika effekterna av de två behandlingarna och i slutändan att bedöma i ett virtuellt scenario hur förändringar av halspulsåderns efterlevnad kan försämra baroreflexfunktionen. Alla CAS- och CEA-fall som behandlas i mål 2 kommer att vara utrustade med detta flerskaliga ramverk. De förväntade resultaten av detta mål är därför: a) en validerad geometrisk flerskalig lösning med öppen källkod inklusive baroreflex-funktionen för att användas systematiskt i patientspecifika miljöer. b) omfattande jämförelse av de olika alternativens prestanda.