О постановке численного моделирования протезов клапанов сердца

Цель работы – сравнение сценариев численного моделирования работы биопротезов клапана сердца, идентификация их преимуществ и ограничений. Материал и методы. Численное моделирование проводили в среде инженерного анализа Abaqus/CAE (Dassault Systèmes, Франция) в условиях имитации двух циклов работы створчатого аппарата. Всего исследовано три различных компьютерных модели, каждая из которых предоставляла разные уровни детализации и сложности биопротеза «ЮниЛайн». Модель № 1 была наиболее упрощенной и рассматривала только геометрию створки, модель № 2 имела упругие соединители с изменяемой жесткостью, модель № 3 включала композитный опорный каркас. Качественную валидацию результатов моделирования проводили при сравнении с натурными данными, полученными на гидродинамическом стенде (ViVitro Labs, Канада) при испытаниях клинической модели соответствующего биопротеза «ЮниЛайн». Результаты. Одна из постановок, модель № 2, продемонстрировала искусственную концентрацию напряжения по Мизесу в области крепления коннекторов, достигающую 2,695 МПа, что близко к пределу прочности биоматериала. Для других постановок обнаружено более умеренное распределение напряжения – до 0,803 и 0,529 МПа. При этом показано, что только модель № 2 и модель № 3 воспроизводят ключевой эффект работы биопротеза, подвижность комиссуральных стоек, за счет чего обеспечивают качественное совпадение с работой в стендовых условиях. Заключение. Предложена методика, которая может быть полезна для проведения дальнейших in silico исследо- ваний биопротезов клапанов сердца. Описаны граничные условия, методы связывания компонентов протеза и возможности для масштабных поисковых исследований на примере упрощенных моделей. Результаты работы подтверждают необходимость включения всех компонентов протеза в численный расчет для более полного и реалистичного представления его биомеханики. Такая детализация способствует более точной оценке безопасности и эффективности устройства, а также может служить основой для дальнейшей оптимизации устройства.

1. Abbasi M., Azadani A.N. A geometry optimization framework for transcatheter heart valve leaflet design. J. Mech. Behav. Biomed. Mater. 2020;102:103491. doi: 10.1016/j.jmbbm.2019.103491

2. Dabiri Y., Ronsky J., Ali I., Basha A., Bhanji A., Narine K. Effects of leaflet design on transvalvular gradients of bioprosthetic heart valves. Cardiovasc. Eng. Technol. 2016;7(4):363–373. doi: 10.1007/s13239-016-0279-5

3. Li K., Sun W. Simulated transcatheter aortic valve deformation: A parametric study on the impact of leaflet geometry on valve peak stress. Int. J. Numer. Method. Biomed. Eng. 2017;33(3):e02814. doi: 10.1002/cnm.2814

4. de Gaetano F., Bagnoli P., Zaffora A., Pandolfi A., Serrani M., Bruberrt J., Stasiak J., Moggridge G.D., Constantino M.L. A newly developed tri-leaflet polymeric heart valve prosthesis. J. Mech. Med. Biol. 2015;15(2):1540009. doi: 10.1142/S0219519415400096

5. Глушкова Т.В., Овчаренко Е.А., Батранин А.В., Клышников К.Ю., Кудрявцева Ю.А., Барбараш Л.С. Клинический случай дисфункции биопротеза клапана сердца в трикуспидальнойпозиции у пациента дошкольного возраста: оценка вклада паннуса и кальцификации. Вестн. трансплантол. и искусств. органов. 2018;20(3):45– 53. doi: 10.15825/1995-1191-2018-3-45-53

6. Глушкова Т.В., Овчаренко Е.А., Рогулина Н.В., Клышников К.Ю., Кудрявцева Ю.А., Барбараш Л.С. Дисфункции эпоксиобработанных биопротезов клапанов сердца. Кардиология. 2019;59(10):49–59. doi: 10.18087/cardio.2019.10.n327

7. Balu A., Nallagonda S., Xu F., Krishnamurthy A., Hsu M.C., Sarkar S. A deep learning framework for design and analysis of surgical bioprosthetic heart valves. Sci. Rep. 2019;9(1):18560. doi: 10.1038/s41598-019-54707-9

8. Abbasi M., Qiu D., Behnam Y., Dvir D., Clary C., Azadani A.N. High resolution three-dimensional strain mapping of bioprosthetic heart valves using digital image correlation. J. Biomech. 2018;76:27– 34. doi: 10.1016/j.jbiomech.2018.05.020

9. Abbasi M., Barakat M.S., Vahidkhah K., Azadani A.N. Characterization of three-dimensional anisotropic heart valve tissue mechanical properties using inverse finite element analysis. J. Mech. Behav. Biomed. Mater. 2016;62:33–44. doi: 10.1016/j.jmbbm.2016.04.031

10. Abbasi M., Barakat M., Dvir D., Azadani A. Detailed stress analysis of Edwards-SAPIEN and medtronic corevalve devices. Is leaflet stress comparable to surgical Carpentier–Edwards PERIMOUNT magna bioprosthesis? Struct. Hear. 2019;3(sup1):192– 192. doi: 10.1080/24748706.2019.1591103

11. Клышников К.Ю., Овчаренко Е.А., Глушкова Т.В., Кудрявцева Ю.А., Барбараш Л.С. Метод неинвазивной оценки структуры биопротеза клапана сердца. Сиб. науч. мед. ж. 2022;42(4):87– 95. doi: 10.18699/SSMJ20220408

12. Mao W., Li K., Sun W. Fluid–structure interaction study of transcatheter aortic valve dynamics using smoothed particle hydrodynamics. Cardiovasc. Eng. Technol. 2016;7(4):374–388. doi: 10.1007/s13239-016-0285-7

13. Zakerzadeh R., Hsu M.-C., Sacks M.S. Computational methods for the aortic heart valve and its replacements. Expert. Rev. Med. Devices. 2017;14(11):849– 866. doi: 10.1080/17434440.2017.1389274

14. Hall J.E. Guyton and Hall: textbook of medical physiology. 12th ed. R. Gruliow Philadelphia: Elsevier Saunders, 2011. 1112 p.

15. Онищенко П.С., Глушкова Т.В., Костюнин А.Е., Резвова М.А., Акентьева Т.Н., Барбараш Л.С. Компьютерные модели биоматериалов, применяемых для изготовления створчатого аппарата протезов клапанов сердца. Материаловедение. 2023;(7):30–39. doi: 10.31044/1684-579X-2023-0-7-30-39

16. Morganti S., Brambilla N., Petronio A.S., Reali A., Bedogni F., Auricchio F. Prediction of patient-specific post-operative outcomes of TAVI procedure: The impact of the positioning strategy on valve performance. J. Biomech. 2016;49(12):2513–2519. doi: 10.1016/j.jbiomech.2015.10.048

17. Macron A., Pillet H., Doridam J., Rivals I., Sadeghinia M.J., Verney A., Rohan P.Y. Is a simplified finite element model of the gluteus region able to capture the mechanical response of the internal soft tissues under compression? Clin. Biomech. 2020;71:92–100. doi: 10.1016/j.clinbiomech.2019.10.005

18. Soares J.S., Feaver K.R., Zhang W., Kamensky D., Aggarwal A., Sacks M.S. Biomechanical behavior of bioprosthetic heart valve heterograft tissues: characterization, simulation, and performance. Cardiovasc. Eng. Technol. 2016;7(4):309–351. doi: 10.1007/s13239-016-0276-8

19. Hsu M.C., Kamensky D., Xu F., Kiendl J., Wang C., Wu M.C.H., Mineroff J., Reali A., Bazilevs Y., Sacks M.S. Dynamic and fluid–structure interaction simulations of bioprosthetic heart valves using parametric design with T-splines and Fung-type material models. Comput. Mech. 2015;55(6):1211–1225. doi: 10.1007/s00466-015-1166-x

20. Serrani M., Brubert J., Stasiak J., de Gaetano F., Zaffora A., Costantino M.L., Moggridge G.D. A computational tool for the microstructure optimization of a polymeric heart valve prosthesis. J. Biomech. Eng. 2016;138(6):061001. doi: 10.1115/1.4033178

21. Abbasi M., Barakat M.S., Dvir D., Azadani A.N. A non-invasive material characterization framework for bioprosthetic heart valves. Ann. Biomed.Eng. 2019;47(1):97–112. doi: 10.1007/s10439-018-02129-5

22. Martin C., Sun W. Comparison of transcatheter aortic valve and surgical bioprosthetic valve durability: A fatigue simulation study. J. Biomech. 2015;48(12):3026–3034. doi: 10.1016/j.jbiomech.2015.07.031

23. Vriesendorp M.D., de Lind van Wijngaarden R.A.F., Rao V., Moront M.G., Patel H.J., Sarnowski E., Vatanpour S., Klautz R.J.M. An in vitro comparison of internally versus externally mounted leaflets in surgical aortic bioprostheses. Interact. Cardiovasc. Thorac. Surg. 2020;30(3):417–423. doi: 10.1093/icvts/ivz277

24. Martin C., Sun W. Simulation of long-term fatigue damage in bioprosthetic heart valves: effects of leaflet and stent elastic properties. Biomech. Model. Mechanobiol. 2014;13(4):759–770. doi: 10.1007/s10237-013-0532-x

25. Халивопуло И.К., Евтушенко А.В., Шабалдин А.В., Трошкинев Н.М., Стасев А.Н., Кокорин С.Г., Барбараш Л.С. Сравнительный анализ результатов хирургического лечения дисфункции биологических протезов митрального клапана классическим методом и методом «протезв-протез» с использованием propensity score matching. Комплекс. пробл. серд.-сосуд. заболев. 2023;12(2):57–69. doi: 10.17802/2306-1278-2023-12-2-57-69