4DフローMRIに基づく被験者固有の大動脈コンプライアンスの分析のためのFEAフレームワークの開発

この論文では、大動脈の空間的に変化する成分と、MRI調査を通じて発見された心循環中の容器の非線形コンプライアンスとの関係を明らかにする対象固有のシリコフレームワークを紹介します。微細構造的に動機付けられた構成モデルが開発されており、シミュレーションでは、エラスチンを事前に伸ばし、積極的に平滑筋細胞ストレスを生成するため、内部血管収縮性を、コラーゲン株硬化とともに、非線形圧力領域の関係を正確に予測するために、コラーゲン株の硬化を組み込む必要があることが明らかになります。エラスチンおよび平滑筋細胞収縮性のモデリングにより、生理学的範囲の圧力の下で高および低コンプライアンスのレジームを正確に予測することに加えて、ゼロルーメン圧力での基準容器構成を識別できます。このモデリングアプローチは、エラスチン消化とSMC活性化実験の主要な特徴をキャプチャすることも示されています。大動脈材料モデルの構成成分の体積分率を計算して、シリコの圧力地域曲線が各場所で対応するMRIデータを正確に予測するようにしました。シミュレーションにより、コラーゲンと平滑筋量の画分が遠位に増加し、エラスチンの体積分率が遠位に減少し、報告された組織学的データと一致していることが明らかになりました。さらに、コラーゲンが低い剛性から高剛性に移行するひずみは、腹部大動脈では低く、コラーゲンの波状は遠位に低いという組織学的所見を支持します。この論文で提示された分析は、大動脈生体力学の根底にある不均一な構造機能関係に関する新しい洞察を提供します。さらに、この被験者固有のMRI/FEA方法論は、パーソナライズされたシリコ内臨床分析とカスタマイズされた大動脈デバイス開発の基礎を提供します。重要な声明：この研究は、以前のMRI分析で提示された被験者固有のヒト大動脈の構造/機能関係を捉えることにより、シリコ内医学の重要な進歩を提供します。生理学的に基づいた大動脈構成モデルが開発されており、シミュレーションにより、内部血管収縮性をコラーゲン株硬化とともに組み込んで、生体内で非線形圧力測定関係を正確に予測する必要があることが明らかになります。さらに、これは大動脈壁成分の体積分率の空間的変動を予測する最初の被験者固有のモデルです。以前の研究は、医療画像データに適合し、エラスチン、コラーゲン、およびSMCのプレストレスの貢献と、容器の関連するゼロ圧力参照状態を無視しています。この新しいMRI/FEAフレームワークは、大動脈病理の初期段階検出のためのシリコ内診断ツールとして使用できます。

This paper presents a subject-specific in-silico framework in which we uncover the relationship between the spatially varying constituents of the aorta and the non-linear compliance of the vessel during the cardiac cycle uncovered through our MRI investigations. A microstructurally motivated constitutive model is developed, and simulations reveal that internal vessel contractility, due to pre-stretched elastin and actively generated smooth muscle cell stress, must be incorporated, along with collagen strain stiffening, in order to accurately predict the non-linear pressure-area relationship observed in-vivo. Modelling of elastin and smooth muscle cell contractility allows for the identification of the reference vessel configuration at zero-lumen pressure, in addition to accurately predicting high- and low-compliance regimes under a physiological range of pressures. This modelling approach is also shown to capture the key features of elastin digestion and SMC activation experiments. The volume fractions of the constituent components of the aortic material model were computed so that the in-silico pressure-area curves accurately predict the corresponding MRI data at each location. Simulations reveal that collagen and smooth muscle volume fractions increase distally, while elastin volume fraction decreases distally, consistent with reported histological data. Furthermore, the strain at which collagen transitions from low to high stiffness is lower in the abdominal aorta, again supporting the histological finding that collagen waviness is lower distally. The analyses presented in this paper provide new insights into the heterogeneous structure-function relationship that underlies aortic biomechanics. Furthermore, this subject-specific MRI/FEA methodology provides a foundation for personalised in-silico clinical analysis and tailored aortic device development. STATEMENT OF SIGNIFICANCE: This study provides a significant advance in in-silico medicine by capturing the structure/function relationship of the subject-specific human aorta presented in our previous MRI analyses. A physiologically based aortic constitutive model is developed, and simulations reveal that internal vessel contractility must be incorporated, along with collagen strain stiffening, to accurately predict the in-vivo non-linear pressure-area relationship. Furthermore, this is the first subject-specific model to predict spatial variation in the volume fractions of aortic wall constituents. Previous studies perform phenomenological hyperelastic curve fits to medical imaging data and ignore the prestress contribution of elastin, collagen, and SMCs and the associated zero-pressure reference state of the vessel. This novel MRI/FEA framework can be used as an in-silico diagnostic tool for the early stage detection of aortic pathologies.