Modélisation biomécanique cardiovasculaire personnalisée pour améliorer l'interprétation des données cliniques et aider à planifier les interventions chez les patients atteints de cardiopathie congénitale

Patient-specific cardiovascular biomechanical modeling to augment interpretation of clinical data and assist planning interventions for patients with congenital heart disease

• Auteur / Autrice : Maria Gusseva
• Direction : Dominique Chapelle, Radomir Chabiniok
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Biomécanique
• Date : Soutenance le 24/03/2022
• Etablissement(s) : Institut polytechnique de Paris
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale de l'Institut polytechnique de Paris
• Partenaire(s) de recherche : établissement opérateur d'inscription : École polytechnique (Palaiseau, Essonne ; 1795-....)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Laboratoire de Mécanique des Solides (Palaiseau ; 1961-....)
• Jury : Président / Présidente : Abdul I. Barakat
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Dominique Chapelle, Radomir Chabiniok, Alistair Young, Jan Janousek, Vicky Y. Wang, Eva Sammut, Joost Lumens
• Jury : Rapporteurs / Rapporteuses : Alistair Young, Jan Janousek

Mots clés

Mots clés contrôlés

Cardiopathies

Biomécanique

Mots clés libres

Modélisation biomécanique

Contractilité du myocarde

Surcharge ventriculaire

Cardiopathie valvulaire

Cardiopathie congénitale

Synchronisation temporelle des données cliniques

Médecine personnalisée

Biomechanical modeling

Myocardial contractility

Ventricular overload

Valvular heart disease

Congenital heart disease

Time-Synchronization of clinical data

Personalized medicine

Résumé

Cette thèse de doctorat est une recherche interdisciplinaire qui porte sur la modélisation biomécanique appliquée du système cardiovasculaire chez les patients atteints de cardiopathies congénitales. L'objectif est d'explorer le potentiel de la modélisation biomécanique pour aider à la prise de décision clinique.Tout d'abord, nous avons exploré la capacité d'un modèle biomécanique précédemment développé à améliorer l'interprétation des données cliniques pour les patients atteints de tétralogie de Fallot après réparation (TOFr) avant et après le remplacement de la valve pulmonaire (RVP). Des modèles personnalisés du ventricule droit (VD) et de la circulation pulmonaire ont été construits pour 20 sujets avant et après le RVP à l'aide de données obtenues par résonance magnétique cardiovasculaire (RMC) et par cathéter de pression. Ces modèles ont été soumis aux effets de la régurgitation de la valve pulmonaire (VP) et/ou de l'obstruction du canal de sortie du VD (RVOT). Les modèles ont fourni des indices de contractilité myocardique personnalisés avant et après la RPV. Les résultats ont montré une diminution de la contractilité chez tous les patients après la RVP. Les patients présentant une obstruction prédominante de l'RVOT ont connu une diminution plus importante de la contractilité, alors que l'arrêt de la régurgitation elle-même n'a pas entraîné de réduction significative de la contractilité. Après cette étude détaillée de la pathophysiologie des VD surchargés avant et après la RVP, nous avons exploré la capacité du modèle à prédire la réponse de la mécanique ventriculaire lors de la diminution progressive de la post-charge des VD chez les patients atteints de TOFr. Des modèles pré-PVR personnalisés ont été utilisés et l'arrêt de la régurgitation PV et la diminution progressive de la résistance RVOT ont été supposés. Les relations in silico résultantes entre la contractilité et la résistance de l'RVOT après la RVP sont apparues linéaires et cohérentes avec celles données par les modèles post-RVP spécifiques aux patients.Pour les patients dont le cœur est constitué d'un seul ventricule et qui subissent une RMC combinée à un cathéter de pression (dans le cadre de la planification d'une chirurgie complexe), le modèle a été utilisé pour synchroniser dans le temps les données de pression du cathéter et les volumes ventriculaires obtenus par RMC. Cette synchronisation temporelle assistée par le modèle produit des boucles P-V de haute qualité qui donnent des indices plus précis de l'énergétique cardiaque (valeur maximale de l'élastance variable dans le temps (E_max) et du travail systémique) et qui pourraient donc être utilisés pour améliorer l'interprétation clinique.Enfin, nous avons comparé les indices de E_max et de la dérivée temporelle maximale de la pression ventriculaire, max(dP/dt), obtenus directement à partir des mesures cliniques, avec la contractilité et le max(dP/dt) dérivés du modèle. Tous les indices dérivés des données et du modèle ont montré une bonne concordance. De plus, une application potentielle du max(dP/dt) dérivé du modèle comme filtre de données basé sur le modèle a été soulignée.Dans l'ensemble, cette thèse a démontré (1) la capacité de la modélisation biomécanique à fournir des indices mécaniques supplémentaires de la fonction ventriculaire et leur évolution dans différentes conditions de charge, ce qui pourrait contribuer à la planification d'une thérapie optimale ; (2) une application du modèle pour fournir un traitement robuste des données cliniques d'une variété de protocoles d'acquisition de données ; et (3) une correspondance des indices dérivés du modèle avec des mesures de substitution de la contractilité acceptées cliniquement. En conclusion, cette thèse a montré que la modélisation biomécanique pouvait être déployée dans un environnement clinique pour résoudre divers types de problèmes en médecine personnalisée.

This PhD thesis is an interdisciplinary research that deals with applied biomechanical modeling of the cardiovascular system in patients with congenital heart diseases . The aim is to explore the potential of biomechanical modeling to assist in clinical decision-making.First, we explored the ability of a previously developed biomechanical model to augment the interpretation of clinical data for patients with tetralogy of Fallot after repair (rTOF) prior to and after pulmonary valve replacement (PVR). Patient-specific models of the right ventricle (RV) and pulmonary circulation were built for 20 subjects pre- and post-PVR using cardiovascular magnetic resonance (CMR) and pressure catheter data. These models were subjected to the effects of pulmonary valve (PV) regurgitation and/or RV outflow tract (RVOT) obstruction. The models provided patient-specific indices of myocardial contractility pre- and post-PVR. The results showed a decrease of contractility in all patients post-PVR. Patients with predominantly RVOT obstruction experienced a higher level of contractility decrease whereas ceasing the regurgitation itself did not lead to a significant reduction in contractility. After this detailed study of pathophysiology of the overloaded RVs pre- and post-PVR, we explored the ability of the model to predict the response of ventricular mechanics when progressively decreasing the afterload of the RVs in patients with rTOF. Pre-PVR patient-specific models were used and cessation of PV regurgitation and progressive decrease of RVOT resistance were assumed. The resulting in silico relationships between the contractility and RVOT resistance post-PVR appeared to be linear, and consistent with that given by the patient-specific post-PVR models.For patients with single-ventricle hearts undergoing CMR combined with a pressure catheter (as part of planning for complex surgery), the model was used to synchronize in time the catheter-pressure data and the ventricular volumes obtained by CMR. This model-assisted time-synchronization produces high quality P-V loops that yield more accurate indices of myocardial energetics (maximum value of time-varying elastance (E_max) and stroke work) and hence could be used to ameliorate the clinical interpretation.Finally, we compared the indices of E_max and maximum time derivative of ventricular pressure, max(dP/dt), when obtained directly from the clinical measurements vs. model-derived contractility and max(dP/dt). All data- and model-derived indices showed a good agreement. In addition, a potential application of model-derived max⁡(dP/dt) as a model-based data filter was emphasized.Overall, this thesis demonstrated (1) an ability of biomechanical modeling to provide additional mechanical indices of ventricular function and their evolution under different loading conditions, which has the potential to contribute into the planning of optimal therapy; (2) an application of the model to provide robust clinical data processing of a variety of data acquisition protocols; and (3) a correspondence of model-derived indices with clinically accepted surrogate measures of contractility. In conclusion, this thesis showed that biomechanical modeling could be deployed in a clinical environment to address various types of problems towards the delivery of personalized healthcare solutions.