{"id":354998,"date":"2023-04-24T01:00:00","date_gmt":"2023-04-23T23:00:00","guid":{"rendered":"https:\/\/medizinonline.com\/?p=354998"},"modified":"2023-05-26T14:34:15","modified_gmt":"2023-05-26T12:34:15","slug":"previsione-del-flusso-sanguigno-regionalizzato-nelle-arterie-coronarie","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/medizinonline.com\/it\/previsione-del-flusso-sanguigno-regionalizzato-nelle-arterie-coronarie\/","title":{"rendered":"Previsione del flusso sanguigno regionalizzato nelle arterie coronarie"},"content":{"rendered":"\n

La cardiopatia ischemica \u00e8 il risultato di un flusso sanguigno coronarico inadeguato. La misurazione diretta del flusso sanguigno assoluto (mL\/min) \u00e8 possibile, ma non \u00e8 entrata nella routine clinica della maggior parte dei laboratori di cateterismo. Recentemente, \u00e8 stato descritto un metodo di fluidodinamica computazionale (<\/em> CFD )<\/em> per la previsione del flusso che distingue tra flusso di ingresso, di branca laterale e di uscita durante l’angiografia. Un recente studio ha ora valutato un nuovo metodo che regionalizza il flusso lungo la lunghezza dell’arteria.<\/strong><\/p>\n\n\n\n

La cardiopatia ischemica (IHD) \u00e8 la principale causa di morte in tutto il mondo ed \u00e8 il risultato di un’insufficienza del flusso sanguigno coronarico (Q), solitamente causata da una malattia occlusiva coronarica. Comprende una variet\u00e0 di sindromi cliniche come l’ischemia sintomatica (angina pectoris), l’infarto miocardico e l’insufficienza cardiaca. I trattamenti interventistici sono efficaci per ripristinare la Q, ma dovrebbero essere mirati solo alle lesioni che portano all’ischemia. Tuttavia, per l’uso clinico di routine nel laboratorio di cateterismo cardiaco, non \u00e8 disponibile una tecnica per misurare direttamente la Q. Per diversi decenni, i cardiologi si sono affidati a marcatori surrogati indiretti, come il tempo di transito medio derivato dalla termodiluizione, la velocit\u00e0 di flusso derivata dal Doppler e la riserva di flusso frazionale (FFR) derivata dalla pressione [2-4] e, pi\u00f9 recentemente, la FFR “virtuale” derivata dall’immagine angiografica (vFFR) [5]. Tutti questi metodi hanno punti di forza e di debolezza, ma nessuno misura la Q “assoluta” in mL\/min. <\/p>\n\n

Per quantificare la Q sono stati sviluppati due metodi: Il primo, la termodiluizione in infusione continua (CIT), \u00e8 il metodo pi\u00f9 consolidato e convalidato e utilizza il catetere infusionale Rayflow\u2122 [6,7]. Il secondo, virtuQ\u2122, deriva la Q da una simulazione CFD basata sull’anatomia dell’angiografia 3D e sulle misurazioni del filo di pressione. Entrambi i metodi quantificano anche la resistenza microvascolare assoluta (Rmicro), fornendo una valutazione completa dell’intera circolazione coronarica. Una limitazione del metodo CFD era che veniva preso in considerazione solo il vaso principale e non si teneva conto del flusso nei rami laterali [8]. Questo pu\u00f2 essere accettabile per il calcolo della vFFR, che interroga solo gli effetti di una lesione localizzata, ma non per il calcolo della Q, che dipende dalla lesione, dai rami laterali e dalla struttura dei microvasi [9].<\/p>\n\n

Uno studio recente ha descritto un metodo di simulazione della parete porosa che utilizza le leggi di scala morfometriche stabilite e la conoscenza specifica del caso della conicit\u00e0 arteriosa per consentire al sangue di uscire dal vaso principale in proporzione al flusso dei rami laterali [9]. Una limitazione di questo approccio era che il flusso dei rami laterali era distribuito in modo diffuso lungo l’intera lunghezza del vaso principale. Questo approccio, quindi, non \u00e8 riuscito a catturare gli effetti emodinamici di un grande volume di perdita di flusso regionalizzato nei grandi rami laterali arteriosi. Uno studio recente descrive un metodo innovativo che tenta di correlare la “perdita” nei rami laterali con le aree di biforcazioni significative, e quindi rappresenta il modello di flusso comunemente presente nelle arterie coronariche reali. L’obiettivo era quello di convalidare questo nuovo metodo utilizzando le misurazioni CIT e di confrontare i risultati con quelli del metodo CFD omogeneo [1].<\/p>\n\n

Raccolta di dati clinici<\/h3>\n\n

La FFR \u00e8 stata misurata nelle arterie di interesse utilizzando la tecnologia standard (PressureWire\u2122) e una deriva del segnale massima tollerata di 2 mmHg [10], il catetere di infusione Rayflow\u2122 e il sistema Coroventis\u2122 [6,7] sono stati utilizzati per quantificare Q (QCIT) e Rmicro (RmicroCIT). Le misurazioni della termodiluizione sono state effettuate nell’arteria coronaria prossimale, mentre le misurazioni della pressione in condizioni di iperemia indotta dal sale sono state effettuate 6 cm distalmente alla punta del catetere di infusione [7].<\/p>\n\n

Simulazione del flusso sanguigno coronarico<\/h3>\n\n

Per ricostruire l’anatomia coronarica sono state utilizzate due proiezioni angiografiche del vaso di interesse, prese a distanza di \u226530\u00b0 l’una dall’altra e durante la fine della diastole. La selezione dell’immagine e la correzione del movimento del tavolo tra le passate angiografiche sono state eseguite manualmente, mentre il tracciamento della linea centrale e il rilevamento del bordo del vaso sono stati eseguiti in modo semi-automatico utilizzando il gradiente di contrasto per entrambe le immagini, con correzione manuale se necessario. Infine, \u00e8 stata creata automaticamente una geometria 3D rigida e asimmetrica che rappresenta l’anatomia del paziente. L’ingresso delle arterie ricostruite corrispondeva alla posizione della misurazione invasiva QCIT e Pa, mentre l’uscita corrispondeva alla posizione del Pd. Le misurazioni della pressione invasiva sono state utilizzate per definire le condizioni limite di ingresso e di uscita. La simulazione CFD \u00e8 stata eseguita utilizzando i parametri standard del sangue (densit\u00e0 1056 kg\/m3<\/sup>; viscosit\u00e0 0,0035 Pa s), che modellano un flusso stabile e laminare di un fluido newtoniano [11,12].<\/p>\n\n

Simulazione del flusso del ramo laterale<\/h3>\n\n

Nello studio attuale, il flusso nei rami laterali \u00e8 stato simulato modellando le ricostruzioni arteriose con un confine di parete poroso. Questo ha permesso una perdita di flusso dal lume del vaso principale. La dimensione dei rami laterali \u00e8 stata derivata dalla conicit\u00e0 del vaso principale utilizzando la legge di Murray [13] che mette in relazione i diametri (D) del vaso principale (PV) e dei rami laterali (DB) intorno a un ramo:<\/p>\n\n

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\"\"<\/a><\/figure>\n\n

dove “x” rappresenta una costante il cui valore varia tra 2,0 e 3,0 [14\u201316]. L’entit\u00e0 del flusso del ramo laterale dipendeva dal valore utilizzato per questa costante di proporzionalit\u00e0 e dal metodo utilizzato per distribuire le perdite del ramo laterale (omogeneo o regionale). L’obiettivo era quello di confrontare l’accuratezza dei metodi omogenei e regionali con le masse derivate invasivamente. Il metodo della parete porosa omogenea ha distribuito le perdite dei rami laterali in modo uniforme lungo l’intera lunghezza del vaso ricostruito e non \u00e8 stato influenzato dalla conicit\u00e0 locale. Nel metodo della parete porosa regionale, le perdite di flusso del ramo laterale sono state distribuite proporzionalmente alla conicit\u00e0 locale del vaso sano. Questo \u00e8 stato fatto per regionalizzare meglio la Q. Nei vasi sani, il ringiovanimento regionale avviene nei punti di ramificazione. Pertanto, questo metodo dovrebbe regionalizzare in modo pi\u00f9 preciso il flusso sanguigno nell’arteria in vivo. Per distinguere il ringiovanimento dei vasi sani dalla riduzione del diametro causata dalle placche aterosclerotiche, \u00e8 stato utilizzato un filtro di rilevamento della stenosi che ha escluso le perdite della parete porosa nelle sezioni con recupero del diametro del vaso a valle (Fig. 1)<\/strong> [1].<\/p>\n\n

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\"\"<\/a><\/figure>\n\n

Casi clinici<\/h3>\n\n

Dei 48 casi originali, 27 casi di 20 pazienti hanno fornito set di dati fisiologici completi. Sette pazienti (35%) erano maschi, l’et\u00e0 media era di 62 (\u00b110) anni e l’indice di massa corporea (BMI) medio era di 25,2 (\u00b13,6) kg\/m2<\/sup>. I 27 casi hanno coinvolto l’arteria discendente anteriore sinistra (LAD) (n=18), l’arteria circonflessa sinistra (Cx) (n=7) e l’arteria coronaria destra (RCA) (n=2). Il QCIT medio era di 219 (\u00b161) mL\/min e il RmicroCIT mediano era di 360 [290\u2013450] mmHg min\/L. La maggior parte dei casi inclusi presentava una malattia epicardica minima, con un FFR medio di 0,87 (\u00b10,08) e solo tre casi hanno raggiunto la soglia clinica di significativit\u00e0 del FFR (\u22640,80). La percentuale mediana di stenosi determinata dal chirurgo, dalla QCA 2D e dalla QCA 3D era rispettivamente del 10% [0\u201325%], del 16% [0\u201331%] e del 15% [0\u201333%]. Nessuno dei casi inclusi presentava una malattia epicardica diffusa. Utilizzando una soglia di 460 mmHg min\/L25-27, cinque (25%) pazienti avevano una MVD clinicamente significativa valutata dalla RmicroCIT.<\/p>\n\n

Il metodo della parete porosa omogenea<\/h3>\n\n

Il metodo di limitazione della parete porosa omogenea ha fornito un QCFD medio di 219 (\u00b186) mL\/min. C’\u00e8 stata una correlazione statisticamente significativa tra QCFD e QCIT (r=0,473, p=0,006), la regressione di passaggio e Bablok ha identificato differenze costanti e proporzionali tra le tecniche (coefficiente c -202, 95% CI da -633 a -20; coefficiente m 2,03, 95% CI da 1,15 a 4,07), il delta medio tra le tecniche \u00e8 stato pari a zero e i limiti di accordo di Bland-Altman al 95% erano da -168 a +168 mL\/min. Le differenze proporzionali tra QCFD e QCIT sono state caratterizzate da un aumento del bias alle velocit\u00e0 di flusso pi\u00f9 elevate, rappresentato visivamente dall’analisi Bland-Altman. \u00c8 stata osservata anche una correlazione significativa tra RmicroCFD e RmicroCIT (r=0,647, p=0,0001), erano presenti differenze costanti e proporzionali (coefficiente c -400, 95% CI da -950 a -90; coefficiente m 2,07, 95% CI da 1,15 a 3,67), il delta medio tra le tecniche era di +30 mmHg min\/L e i limiti di accordo Bland-Altman al 95% erano da -210 a +480 mmHg min\/L.<\/p>\n\n

Il metodo del limite della parete porosa regionale<\/h3>\n\n

Il metodo di delimitazione della parete porosa regionale ha fornito un QCFD medio di 219 (\u00b196) mL\/min. La correlazione tra QCFD e QCIT \u00e8 stata significativa (r=0,429, p=0,0127), la regressione di passaggio e Bablok ha identificato differenze costanti e proporzionali tra le tecniche (coefficiente c -220, 95% CI da -687 a -16; coefficiente m 2,12, 95% CI da 1,18 a 4,19), il delta medio tra le tecniche \u00e8 stato pari a zero e i limiti di accordo di Bland-Altman al 95% sono stati da -175 a +175 mL\/min. L’accordo tra QCFD e QCIT non era migliore n\u00e9 per le tecniche omogenee n\u00e9 per quelle regionali (t=0,0023, p=0,998). \u00c8 stata osservata anche una correlazione significativa tra RmicroCFD e RmicroCIT (r=0,586, p=0,0006), erano presenti differenze costanti e proporzionali (coefficiente c -400, 95% CI da -1030 a -60; coefficiente m 2,09, 95% CI da 1,04 a 3,90), il delta medio tra le tecniche era di +37 mmHg min\/L e i limiti di Bland-Altman al 95% di accordo erano da -220 a +540 mmHg min\/L. L’accordo tra RmicroCFD e RmicroCIT non era migliore n\u00e9 per i metodi omogenei n\u00e9 per quelli regionali (U=363, p=0,944). A una soglia di 460 mmHg min\/L, sette (35%) pazienti avevano una MVD clinicamente significativa valutata da RmicroCFD. Utilizzando la RmicroCIT come misurazione gold standard, la sensibilit\u00e0, la specificit\u00e0, il valore predittivo positivo e il valore predittivo negativo della tecnica CFD sono stati rispettivamente dell’80%, 80%, 57% e 92%.<\/p>\n\n

Determinanti della conformit\u00e0<\/h3>\n\n

Alcune caratteristiche del paziente e del vaso sembravano influenzare l’accordo tra la CFD e le misurazioni invasive. Per i metodi omogenei risp. metodi di confine della parete porosa regionale, l’accordo Q si \u00e8 correlato in modo significativo con la caduta di pressione trasversale (Pa-Pd) (r=0,449, p=0,0094; r=0,391, p=0,0217), FFR (r=-0,399, p=0,0196; r= -0,334, p=0,0441) e stenosi percentuale valutata da 2D (r=0,355, p=0,0345; r=0,472, p=0,0065) e 3D QCA (r=0,369, p=0,0292; r=0,489, p=0,0048). Ci\u00f2 significa che sia per i metodi omogenei che per quelli regionali, l’accordo tra QCFD e QCIT \u00e8 migliorato per i casi con un maggiore carico di malattia identificati dagli studi con fili di pressione, dalla QCA 2D e dalla QCA 3D. Per il metodo regionale, l’accordo Q era correlato anche con la stenosi valutata visivamente (r=0,371, p=0,0282).<\/p>\n\n

Per il metodo Rmicro, sia il metodo omogeneo che quello regionale si sono correlati con la caduta di pressione trasversale (r=0,359, p=0,0330; r=0,340, p=0,0415, rispettivamente) e la FFR (r=-0,368, p=0,0295; r=-0,364, p=0,0310, rispettivamente), ma non \u00e8 stato osservato alcun effetto per la valutazione della stenosi. Ci\u00f2 significa che, sia per la tecnica omogenea che per quella regionale, l’accordo tra RmicroCFD e RmicroCIT \u00e8 migliorato nei casi con un carico patologico maggiore valutato dal test del filo di pressione, mentre il carico patologico valutato dalla percentuale di stenosi non era associato all’accordo.<\/p>\n\n

Variabilit\u00e0 intra-operatore<\/h3>\n\n

Per i metodi di confinamento omogeneo e a parete porosa regionale, la variabilit\u00e0 QCFD \u00e8 stata rispettivamente del 7,8% (\u00b14,2%) e del 5,6% (\u00b12,7%). Per RmicroCFD era rispettivamente 2,6% [4,6\u20136,1%] e 3,2% [1,9\u201310,2%]. La variabilit\u00e0 intra-osservatore non differiva tra tecniche omogenee e regionali n\u00e9 per il QCFD (U=33, p=0,218) n\u00e9 per il RmicroCFD (U=45, p=0,739).<\/p>\n\n

Flusso coronarico all’ingresso, all’uscita e ai rami laterali regionalizzabile<\/h3>\n\n

Nello studio retrospettivo, \u00e8 stato convalidato un metodo di delimitazione della parete porosa regionalizzata per simulare la Q laterale e i risultati sono stati confrontati con quelli del metodo omogeneo originale [15]. L’obiettivo principale era quello di regionalizzare il flusso del braccio laterale e del braccio principale. Questo \u00e8 stato ottenuto senza modificare in modo significativo il flusso complessivo nel braccio laterale rispetto al metodo omogeneo. Il nuovo metodo regionalizzato si \u00e8 correlato con le misurazioni del CIT con una deviazione pari a zero e un limite di accordo del 95% di \u00b1175 mL\/min. L’accordo con le misurazioni cliniche invasive \u00e8 stato subottimale, il che pu\u00f2 essere dovuto all’inclusione di pi\u00f9 casi INOCA con stenosi e gradiente di pressione minimi.<\/p>\n\n

Durante l’angiografia e la valutazione del filo di pressione, il flusso coronarico pu\u00f2 ora essere regionalizzato e differenziato a livello di ingresso, uscita e rami laterali. L’effetto della malattia epicardica sull’accordo suggerisce che il modello \u00e8 pi\u00f9 adatto ai casi con stenosi vicino ai rami laterali.<\/p>\n\n

Letteratura:<\/p>\n\n

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  1. Taylor DJ MA, et al.: Validation of a novel numerical model to predict regionalized blood flow in the coronary arteries. EurHeartJ 2023.https:\/\/doi.org\/10.1093\/ehjdh\/ztac077<\/a><\/li>\n\n\n\n
  2. Gould KL, Lipscomb K, Hamilton GW: Physiologic basis for assessing critical coronary stenosis. Instantaneous flow response and regional distribution during coronary hyperemia as measures of coronary flow reserve. Am J Cardiol 1974;33: 87\u201394.<\/li>\n\n\n\n
  3. De Bruyne B, Paulus WJ, Vantrimpont PJ, et al.: Transstenotic coronary pressure gradient measurement in humans: in vitro and in vivo evaluation of a new pressure monitoring angioplasty guide wire. J Am Coll Cardiol 1993;22: 119\u2013126.<\/li>\n\n\n\n
  4. Fearon WF, Balsam LB, Farouque HM, et al.: Novel index for invasively assessing the coronary micro\u00adcirculation. Circulation 2003;107: 3129\u20133132.<\/li>\n\n\n\n
  5. Ghobrial M, Haley HA, Gosling R, et al.: The new role of diagnostic angiography in coronary physiological assessment. Heart 2021;107: 783\u2013789.<\/li>\n\n\n\n
  6. Aarnoudse W, Van\u2019t Veer M, Pijls NH, et al.: Direct volumetric blood flow measurement in coronary arteries by thermodilution. J Am Coll Cardiol 2007;50: 2294\u20132304.<\/li>\n\n\n\n
  7. van\u2019t Veer M, Adjedj J, Wijnbergen I, et al.: Novel monorail infusion catheter for volumetric coronary blood flow measurement in humans: in vitro validation. EuroIntervention 2016;12: 701\u2013707.<\/li>\n\n\n\n
  8. Morris PD, Gosling R, Zwierzak I, et al.: A novel method for measuring absolute coronary blood flow & microvascular resistance in patients with ischaemic heart disease. Cardiovasc Res 2020;117: 1567\u20131577.<\/li>\n\n\n\n
  9. Gosling RC, Sturdy J, Morris PD, et al.: Effect of side branch flow upon physiological indices in coronary artery disease. J Biomech 2020;103: 109698.<\/li>\n\n\n\n
  10. Pijls NH, van Son JA, Kirkeeide RL, et al.: Experimental basis of determining maximum coronary, myocardial, and collateral blood flow by pressure measurements for assessing functional stenosis severity before and after percutaneous transluminal coronary angioplasty. Circulation 1993;87: 1354\u20131367.<\/li>\n\n\n\n
  11. Morris PD: Computational fluid dynamics modelling of coronary artery disease. PhD thesis. University of Sheffield 2015. https:\/\/etheses.whiterose.ac.uk\/11772\/1\/CFD Modelling of CAD Morris_submitted.pdf<\/a><\/li>\n\n\n\n
  12. Brown AG, Shi Y, Marzo A, et al.: Accuracy vs. compu\u00adta\u00adtio\u00adnal time: translating aortic simulations to the clinic. J Biomech 2012;45: 516\u2013523.<\/li>\n\n\n\n
  13. Murray CD: The physiological principle of minimum work: I. The vascular system and the cost of blood volume. Proc Natl Acad Sci USA 1926;12: 207.<\/li>\n\n\n\n
  14. Huo Y, Kassab GS: Intraspecific scaling laws of vascular trees. J R Soc Interface 2012;9: 190\u2013200.<\/li>\n\n\n\n
  15. Kamiya A, Togawa T: Optimal branching structure of the vascular tree. Bull Math Biophys 1972;34: 431\u2013438.<\/li>\n\n\n\n
  16. Murray CD: The physiological principle of minimum work: I. The vascular system and the cost of blood volume. Proc Natl Acad Sci U S A 1926;12: 207\u2013214.<\/li>\n<\/ol>\n\n

    <\/p>\n\n

    CARDIOVASC 2023; 22(1): 32\u201334<\/em><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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