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Un nuevo modelo numérico matemático para evaluar el riesgo de trombosis en tres dispositivos clínicos de asistencia ventricular

Autores: Li, Yuan; Wang, Hongyu; Xi, Yifeng; Sun, Anqiang; Deng, Xiaoyan; Chen, Zengsheng; Fan, Yubo

Idioma: Inglés

Editor: MDPI

Año: 2022

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Acceso abierto

Artículo científico
2022

Un nuevo modelo numérico matemático para evaluar el riesgo de trombosis en tres dispositivos clínicos de asistencia ventricular


Categoría

Ingeniería y Tecnología

Subcategoría

Bioingeniería

Palabras clave

Trombosis
Dispositivos de asistencia ventricular
Estrés de cizallamiento
Tiempo de residencia
Factores coagulantes
Activación plaquetaria

Licencia

CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual

Consultas: 28

Citaciones: Sin citaciones


Descripción
La trombosis es la principal complicación en pacientes con dispositivos de asistencia ventricular (VAD). Los modelos que predicen con precisión el riesgo de formación de trombos en los VAD todavía son escasos. Cuando los VAD reciben asistencia clínica, su configuración geométrica compleja y alta velocidad de rotación generan inevitablemente campos de flujo complejos y altas tensiones de corte. Estos factores no fisiológicos pueden dañar células sanguíneas y proteínas, liberar factores coagulantes y desencadenar la trombosis. En este estudio, se construyó un modelo más preciso para evaluar la formación de trombos integrando parámetros como la tensión de corte, el tiempo de residencia y los factores coagulantes, con el fin de evaluar con precisión la probabilidad de trombosis en tres VAD clínicos. Se construyó un modelo matemático para evaluar la activación plaquetaria y la trombosis dentro de los VAD. Al resolver la ecuación de transporte, se consideró la influencia de varios factores como la tensión de corte, el tiempo de residencia y los factores de coagulación en la activación plaquetaria. Se aplicó la ecuación de difusión para determinar el papel de las plaquetas activadas y la deposición de sustancias en la formación de trombos. Se introdujo la ecuación de momento para describir la obstrucción al flujo sanguíneo cuando se forma un trombo, y finalmente se obtuvo un modelo más completo y preciso para la evaluación de trombos en pacientes con VAD. Se realizaron simulaciones numéricas de tres VAD clínicos (CH-VAD, HVAD y HMII) utilizando este modelo. Los resultados de la simulación se compararon con datos experimentales sobre la activación plaquetaria causada por los tres VAD. El potencial trombogénico simulado en diferentes regiones de HMII se comparó con la frecuencia de trombosis que ocurre en las regiones en la clínica. Las regiones de alto riesgo trombótico para HVAD y HMII observadas en experimentos se compararon con las regiones predichas por la simulación. Se encontró que el porcentaje de plaquetas activadas dentro del VAD obtenido al resolver el modelo de trombosis desarrollado en este estudio estaba en alta concordancia con los datos experimentales (r^2 = 0.984), la probabilidad de trombosis en las regiones de la simulación mostró una excelente correlación con las estadísticas clínicas (r^2 = 0.994), y las regiones de alto riesgo trombótico predichas por la simulación fueron consistentes con los resultados experimentales. Un estudio adicional reveló que los tres VAD clínicos (CH-VAD, HVAD y HMII) eran propensos a la formación de trombos en el lado interno del paso de flujo secundario, el espacio libre entre el cono y el impulsor, y la región de la esquina del tubo de entrada, respectivamente. El riesgo de activación plaquetaria y formación de trombos para los tres VAD era de bajo a alto para CH-VAD, HVAD y HMII, respectivamente. En este estudio, se construyó un modelo de trombosis más completo y preciso combinando parámetros como la tensión de corte, el tiempo de residencia y los factores de coagulación. Los resultados de la simulación del riesgo trombótico recibidos con este modelo mostraron una excelente correlación con los datos experimentales y clínicos. Es importante para determinar el grado de activación plaquetaria en VAD e identificar regiones propensas a la formación de trombos, así como guiar el diseño óptimo de VAD y el tratamiento clínico.

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