Современные математические методы моделирования коронарного кровотока: история вопроса и клиническое значение
https://doi.org/10.18087/cardio.2023.3.n1930
Аннотация
Одним из современных методов диагностики ишемической болезни сердца является рентгеновская компьютерно-томографическая коронарография (КТКГ). Хотя данный метод обладает высокими специфичностью и отрицательной предсказательной ценностью в аспекте диагностики обструктивного поражения коронарных артерий, имеются ограничения в определении гемодинамической значимости стенозов. Широкое использование инвазивных методов оценки гемодинамики коронарных сосудов, в частности, оценки фракционного резерва кровотока (ФРК), ограничено в связи с высокой стоимостью и рисками осложнений. Математическое моделирование коронарного кровотока и его резерва на основе данных, полученных при выполнении КТКГ, является современной методикой, имеющей экспериментальное подтверждение и клиническую валидизацию. Метод показал высокие значения диагностической эффективности в ряде крупных исследований, где в качестве «золотого стандарта» было использовано инвазивное определение ФРК. Настоящий обзор литературы посвящен современному состоянию исследований в области математического моделирования фракционного коронарного резерва у пациентов с ишемической болезнью сердца, а также ограничениям и перспективам данного метода.
Ключевые слова
Об авторах
А. Т. СуюндуковаРоссия
аспирант каф. общей и экспериментальной физики физического факультета, SPIN-код: 3985-1928
Томск, Россия
В. П. Демкин
Россия
д-р физ.-мат. наук, профессор; зав. каф. общей и экспериментальной физики физического факультета, SPIN-код: 7738-9221
Томск, Россия
А. В. Мочула
Россия
к.м.н., старший научный сотрудник лаборатории радионуклидных методов исследования, SPIN-код: 7635-6558
Томск, Россия
М. О. Гуля
Россия
к.м.н., врач-рентгенолог лаборатории радионуклидных методов исследования, SPIN-код: 3064-3773
Томск, Россия
А. Н. Мальцева
Россия
аспирант лаборатории радионуклидных методов исследования, SPIN-код: 6213-3736
Томск, Россия
К. В. Завадовский
Россия
д.м.н., заведующий лабораторией радионуклидных методов исследования, SPIN-код: 5081-3495
Томск, Россия
Список литературы
1. Timmis A, Townsend N, Gale CP, Torbica A, Lettino M, Petersen SE et al. European Society of Cardiology: Cardiovascular Disease Statistics 2019. European Heart Journal. 2020;41(1):12–85. DOI: 10.1093/eurheartj/ehz859
2. Schelbert HR. Anatomy and physiology of coronary blood flow. Journal of Nuclear Cardiology. 2010;17(4):545–54. DOI: 10.1007/s12350-010-9255-x
3. Knuuti J, Wijns W, Saraste A, Capodanno D, Barbato E, FunckBrentano C et al. 2019 ESC Guidelines for the diagnosis and management of chronic coronary syndromes. European Heart Journal. 2020;41(3):407–77. DOI: 10.1093/eurheartj/ehz425
4. Барбараш О.Л., Карпов Ю.А., Кашталап В.В., Бощенко А.А., Руда М.Я., Акчурин Р.С. и др. Стабильная ишемическая болезнь сердца. Клинические рекомендации 2020. Российский кардиологический журнал. 2020;25(11):201-50. DOI: 10.15829/1560-4071-2020-4076
5. Neumann F-J, Sousa-Uva M, Ahlsson A, Alfonso F, Banning AP, Benedetto U et al. 2018 ESC/EACTS Guidelines on myocardial revascularization. European Heart Journal. 2019;40(2):87–165. DOI: 10.1093/eurheartj/ehy394
6. Tonino PAL, De Bruyne B, Pijls NHJ, Siebert U, Ikeno F, van`t Veer M et al. Fractional Flow Reserve versus Angiography for Guiding Percutaneous Coronary Intervention. New England Journal of Medicine. 2009;360(3):213–24. DOI: 10.1056/NEJMoa0807611
7. Taylor CA, Fonte TA, Min JK. Computational Fluid Dynamics Applied to Cardiac Computed Tomography for Noninvasive Quantification of Fractional Flow Reserve: scientific basis. Journal of the American College of Cardiology. 2013;61(22):2233–41. DOI: 10.1016/j.jacc.2012.11.083
8. Windecker S, Kolh P, Alfonso F, Collet JP, Cremer J, Falk V et al. 2014 ESC/EACTS Guidelines on myocardial revascularization: The Task Force on Myocardial Revascularization of the European Society of Cardiology (ESC) and the European Association for Cardio-Thoracic Surgery (EACTS)Developed with the special contribution of the European Association of Percutaneous Cardiovascular Interventions (EAPCI). European Heart Journal. 2014;35(37):2541–619. DOI: 10.1093/eurheartj/ehu278
9. Heymann MA, Payne BD, Hoffman JIE, Rudolph AM. Blood flow measurements with radionuclide-labeled particles. Progress in Cardiovascular Diseases. 1977;20(1):55–79. DOI: 10.1016/S0033-0620(77)80005-4
10. Pijls NH, van Son JA, Kirkeeide RL, De Bruyne B, Gould KL. 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(4):1354–67. DOI: 10.1161/01.CIR.87.4.1354
11. De Bruyne B, Baudhuin T, Melin JA, Pijls NH, Sys SU, Bol A et al. Coronary flow reserve calculated from pressure measurements in humans. Validation with positron emission tomography. Circulation. 1994;89(3):1013–22. DOI: 10.1161/01.CIR.89.3.1013
12. Pijls NHJ, de Bruyne B, Peels K, van der Voort PH, Bonnier HJRM, Bartunek J et al. Measurement of Fractional Flow Reserve to Assess the Functional Severity of Coronary-Artery Stenoses. New England Journal of Medicine. 1996;334(26):1703–8. DOI: 10.1056/NEJM199606273342604
13. Ferziger JH, Perić M. Computational methods for fluid dynamics. – Berlin Heidelberg: Springer;1997. - 364 p. ISBN 978-3-540-59434-5
14. Caro C, Pedley TJ, Schroter RC, Seed WA. The mechanics of the circulation. -Cambridge: Cambridge University Press;2012. - 523 p. ISBN 978-0-521-15177-1
15. Pedley TJ. The Fluid Mechanics of Large Blood Vessels. -Cambridge: Cambridge University Press;1980. - 464 p. ISBN 978-0-521-22626-4
16. Perktold K, Rappitsch G. Computer Simulation of Arterial Blood Flow. Biological Flows. 1995;83–114. DOI: 10.1007/978-1-4757-9471-7_6
17. Stephanoff KD, Pedley TJ, Lawrence CJ, Secomb TW. Fluid flow along a channel with an asymmetric oscillating constriction. Nature. 1983;305(5936):692–5. DOI: 10.1038/305692a0
18. Malota Z, Glowacki J, Sadowski W, Kostur M. Numerical analysis of the impact of flow rate, heart rate, vessel geometry, and degree of stenosis on coronary hemodynamic indices. BMC Cardiovascular Disorders. 2018;18(1):132. DOI: 10.1186/s12872-018-0865-6
19. Sharma P, Itu L, Xudong Zheng, Kamen A, Bernhardt D, Suciu C et al. A framework for personalization of coronary flow computations during rest and hyperemia. Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society. 2012;2012:6665–8. DOI: 10.1109/EMBC.2012.6347523
20. Simakov SS. Modern methods of mathematical modeling of blood flow using reduced order methods. Computer Research and Modeling. 2018;10(5):581–604. DOI: 10.20537/2076-7633-2018-10-5-581-604
21. Фролов С.В., Алиев Н.Э., Коробов А.А., Синдеев С.В. Подходы к нульмерному моделированию сердечнососудистой системы и их использование при оценке мозгового кровообращения. Известия ТулГУ Технические науки. 2018;10:240-8
22. Duanmu Z, Chen W, Gao H, Yang X, Luo X, Hill NA. A One-Dimensional Hemodynamic Model of the Coronary Arterial Tree. Frontiers in Physiology. 2019;10:853. DOI: 10.3389/fphys.2019.00853
23. Lee J, Smith NP. The Multi-Scale Modelling of Coronary Blood Flow. Annals of Biomedical Engineering. 2012;40(11):2399–413. DOI: 10.1007/s10439-012-0583-7
24. Zhang J-M, Zhong L, Su B, Wan M, Yap JS, Tham JPL et al. Perspective on CFD studies of coronary artery disease lesions and hemodynamics: A review. International Journal for Numerical Methods in Biomedical Engineering. 2014;30(6):659–80. DOI: 10.1002/cnm.2625
25. Ojeda G, Galindo D, Cadena A, Percybrooks WS, Velez JC, Juan PTP. Two-Dimensional Simulation of Blood Flow in Thoracic Aorta. ICBET ’ 19: 2019 9th International Conference on Biomedical Engineering and Technology. 2019. P. 153-159. DOI: 10.1145/3326172.3326206.
26. Saveljic I, Nikolic D, Milosevic Z, Isailovic V, Nikolic M, Parodi O et al. 3D Modeling of Plaque Progression in the Human Coronary Artery. Proceedings. 2018;2:388. DOI: 10.3390/ICEM18-05213
27. Koo B-K, Erglis A, Doh J-H, Daniels DV, Jegere S, Kim H-S et al. Diagnosis of Ischemia-Causing Coronary Stenoses by Noninvasive Fractional Flow Reserve Computed From Coronary Computed Tomographic Angiograms. Journal of the American College of Cardiology. 2011;58(19):1989–97. DOI: 10.1016/j.jacc.2011.06.066
28. Nørgaard BL, Leipsic J, Gaur S, Seneviratne S, Ko BS, Ito H et al. Diagnostic Performance of Noninvasive Fractional Flow Reserve Derived From Coronary Computed Tomography Angiography in Suspected Coronary Artery Disease. Journal of the American College of Cardiology. 2014;63(12):1145–55. DOI: 10.1016/j.jacc.2013.11.043
29. Min JK, Leipsic J, Pencina MJ, Berman DS, Koo B-K, van Mieghem C et al. Diagnostic Accuracy of Fractional Flow Reserve From Anatomic CT Angiography. JAMA. 2012;308(12):1237–45. DOI: 10.1001/2012.jama.11274
30. Driessen RS, Danad I, Stuijfzand WJ, Raijmakers PG, Min JK, Leipsic JA et al. 1185Head-to-head comparison of FFR-CT against coronary CT angiography and myocardial perfusion imaging for the diagnosis of ischaemia. European Heart Journal. 2018;39(Suppl 1): 234–5. DOI: 10.1093/eurheartj/ehy565.1185
31. De Geer J, Sandstedt M, Björkholm A, Alfredsson J, Janzon M, Engvall J et al. Software-based on-site estimation of fractional flow reserve using standard coronary CT angiography data. Acta Radiologica. 2016;57(10):1186–92. DOI: 10.1177/0284185115622075
32. Tesche C, De Cecco CN, Baumann S, Renker M, McLaurin TW, Duguay TM et al. Coronary CT Angiography–derived Fractional Flow Reserve: Machine Learning Algorithm versus Computational Fluid Dynamics Modeling. Radiology. 2018;288(1):64–72. DOI: 10.1148/radiol.2018171291
33. Coenen A, Kim Y-H, Kruk M, Tesche C, De Geer J, Kurata A et al. Diagnostic Accuracy of a Machine-Learning Approach to Coronary Computed Tomographic Angiography–Based Fractional Flow Reserve: Result From the MACHINE Consortium. Circulation: Cardiovascular Imaging. 2018;11(6):e007217. DOI: 10.1161/CIRCIMAGING.117.007217
34. Kato M, Hirohata K, Kano A, Higashi S, Goryu A, Hongo T et al. Fast CT-FFR Analysis Method for the Coronary Artery Based on 4D-CT Image Analysis and Structural and Fluid Analysis. ASME 2015 International Mechanical Engineering Congress and Exposition. 2015;3:V003T03A023. DOI: 10.1115/IMECE2015-51124.
35. Ko BS, Cameron JD, Munnur RK, Wong DTL, Fujisawa Y, Sakaguchi T et al. Noninvasive CT-Derived FFR Based on Structural and Fluid Analysis: A Comparison With Invasive FFR for Detection of Functionally Significant Stenosis. JACC: Cardiovascular Imaging. 2017;10(6):663–73. DOI: 10.1016/j.jcmg.2016.07.005
36. Gamilov TM, Kopylov PYu, Pryamonosov RA, Simakov SS. Virtual fractional flow reserve assessment in patient-specific coronary networks by 1D hemodynamic model. Russian Journal of Numerical Analysis and Mathematical Modelling. 2015;30(5):269–76. DOI: 10.1515/rnam-2015-0024
37. Vassilevski Y, Gamilov T, Kopylov P. Personalized computation of fractional flow reserve in case of two consecutive stenoses. Proceedings of the VII European Congress on Computational Methods in Applied Sciences and Engineering (ECCOMAS Congress 2016). 2016. P. 90-97. DOI: 10.7712/100016.1794.8793
38. Гогниева Д.Г., Гамилов Т.М., Прямоносов Р.А., Василевский Ю.В., Симаков С.С., Лианг Ф. и др. Неивазивная оценка фракционного резерва коронарного кровотока при помощи одномерной математической модели. Промежуточные результаты пилотного исследования. Российский кардиологический журнал. 2019;24(3):60–8. DOI: 10.15829/1560-4071-2019-3-60-68
39. Garg S, Serruys PW. Coronary Stents. Journal of the American College of Cardiology. 2010;56(10 Suppl):S1–42. DOI: 10.1016/j.jacc.2010.06.007
40. Dangas GD, Claessen BE, Caixeta A, Sanidas EA, Mintz GS, Mehran R. In-Stent Restenosis in the Drug-Eluting Stent Era. Journal of the American College of Cardiology. 2010;56(23):1897–907. DOI: 10.1016/j.jacc.2010.07.028
41. Danad I, Raijmakers PG, Driessen RS, Leipsic J, Raju R, Naoum C et al. Comparison of Coronary CT Angiography, SPECT, PET, and Hybrid Imaging for Diagnosis of Ischemic Heart Disease Determined by Fractional Flow Reserve. JAMA Cardiology. 2017;2(10):1100–7. DOI: 10.1001/jamacardio.2017.2471
42. Leipsic J, Yang T-H, Thompson A, Koo B-K, Mancini GBJ, Taylor C et al. CT Angiography (CTA) and Diagnostic Performance of Noninvasive Fractional Flow Reserve: Results From the Determination of Fractional Flow Reserve by Anatomic CTA (DeFACTO) Study. American Journal of Roentgenology. 2014;202(5):989–94. DOI: 10.2214/AJR.13.11441
43. Tesche C, Otani K, De Cecco CN, Coenen A, De Geer J, Kruk M et al. Influence of Coronary Calcium on Diagnostic Performance of Machine Learning CT-FFR. JACC: Cardiovascular Imaging. 2020;13(3):760–70. DOI: 10.1016/j.jcmg.2019.06.027
44. NICE. HeartFlow FFRCT for estimating fractional flow reserve from coronary CT angiography. Medical technologies guidance [MTG32]. 2017. Available at: https://www.nice.org.uk/guidance/mtg32
45. Белоцерковский О.М., Холодов АС. Некоторые динамические модели внешнего дыхания и кровообращения с учетом их связности и переноса веществ. В книге: Компьютерные модели и прогресс медицины. - М.: Наука, 2001. – С.127–163. ISBN 978-5-02-008371-4
46. Kumar A, Varshney CL, Sharma GC. Computational technique for flow in blood vessels with porous effects. Applied Mathematics and Mechanics. 2005;26(1):63–72. DOI: 10.1007/BF02438366
47. Formaggia L, Lamponi D, Quarteroni A. One-dimensional models for blood flow in arteries. Journal of Engineering Mathematics. 2003;47(3/4):251–76. DOI: 10.1023/B:ENGI.0000007980.01347.29
Рецензия
Для цитирования:
Суюндукова А.Т., Демкин В.П., Мочула А.В., Гуля М.О., Мальцева А.Н., Завадовский К.В. Современные математические методы моделирования коронарного кровотока: история вопроса и клиническое значение. Кардиология. 2023;63(3):77-84. https://doi.org/10.18087/cardio.2023.3.n1930
For citation:
Suyundukova A.T., Demkin V.P., Mochula A.V., Gulya M.O., Maltseva A.N., Zavadovsky K.V. State of the art mathematical methods of the coronary blood flow modelling: background and clinical value. Kardiologiia. 2023;63(3):77-84. (In Russ.) https://doi.org/10.18087/cardio.2023.3.n1930