Учёные смоделировали кровоток в аорте, чтобы понять факторы риска коарктации аорты

11 августа 2020

Один из наиболее распространенных врожденных пороков сердца - коарктация аорты (CoA) - сужение главной артерии, по которой кровь от сердца поступает к остальным частям тела. Она может привести к таким проблемам со здоровьем, как гипертония, преждевременная ишемическая болезнь сердца, аневризмы, инсульт и сердечная недостаточность.

Чтобы лучше понять факторы риска для людей с CoA, большая группа исследователей из Ливерморской национальной лаборатории Лоуренса (LLNL), объединила машинное обучение, трехмерную печать и высокопроизводительное компьютерное моделирование для точного моделирования кровотока в аорте. Работа опубликована в журнале Scientific Reports.

В рамках исследования было проведено моделирование аорты со стенозом - сужением в левой части сердца, которое влияет через аорту на весь организм. Исследователи изучили влияние изменения степени стеноза, скорости кровотока и вязкости крови, используя модели для прогнозирования двух диагностических показателей - градиента давления на аортальном клапане при стенозе и напряжения сдвига стенки на аорте, чтобы выявить реальное поведение кровотока в разных жизненных ситуациях, - от пробежки до беременности.

Моделирование показало синергию вязкости и скорости кровотока в разных точках аорты, на которую также повлияли физиологические особенности тела конкретного пациента в конкретной ситуации. Но взаимосвязь между различными физиологическими факторами не прямая и для полного понимания сложного взаимодействия между ними требовался большой суперкомпьютер, такой как Vulcan, в сочетании с машинным обучением.

Чтобы создать основу для построения прогнозной модели с учётом всех физиологических факторов, команда внедрила модели машинного обучения, обученные на данных, собранных из 136 симуляций кровотока. Машинное обучение сократило количество необходимых симуляций вязкости / скорости до девяти, что сделало, в перспективе, возможным разработку профилей риска CoA для конкретных пациентов.

Чтобы проверить модели, исследователи из Университета Аризоны распечатали трехмерные изображения аорты и выполнили эксперименты по моделированию кровотока для сравнения с результатами моделирования. По словам Рэндлса, трехмерная печать позволила команде создать профили аорты и извлечь данные о сдвиговом напряжении стенки, скорости и других факторах, важных для понимания динамики кровотока.

Пока рано говорить о внедрении новой технологии в повседневную врачебную практику, однако учёные уверены, что вскоре высокопроизводительные вычисления и моделирование будет достаточно простым, точным и быстрым, чтобы напрямую использоваться в клинической медицине.

Элемент не найден