Том 29 № 3 (2025): Патология кровообращения и кардиохирургия
ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНЫЕ СТАТЬИ

Численное моделирование транскатетерной имплантации аортального клапана с учетом применения алгоритма взаимодействия жидкости и твердого тела

pdf
  • Никита Евгеньевич Пиль,
  • Алексей Геннадьевич Кучумов,
  • Олег Викторович Крестьянинов,
  • Алексей Алексеевич Баранов
Никита Евгеньевич Пиль
Научный центр генетики и наук о жизни, Университет Сириус, Федеральная территория Сириус
Алексей Геннадьевич Кучумов
Пермский национальный исследовательский политехнический университет
Олег Викторович Крестьянинов
Национальный медицинский исследовательский центр имени академика Е.Н. Мешалкина Министерства здравоохранения Российской Федерации
Алексей Алексеевич Баранов
ФГБУ «Национальный медицинский исследовательский центр имени Е.Н. Мешалкина» Минздрава России
DOI: https://doi.org/10.21688/1681-3472-2025-3-35-45

Опубликован 18.12.2025

Ключевые слова

  • биомедицинский инжиниринг; математическое моделирование; аортальный стеноз; транскатетерная имплантация аортального клапана

Как цитировать

Пиль, Н. Е., Кучумов, А. Г., Крестьянинов, О. В., & Баранов, А. А. (2025). Численное моделирование транскатетерной имплантации аортального клапана с учетом применения алгоритма взаимодействия жидкости и твердого тела. Патология кровообращения и кардиохирургия, 29(3), 35–45. https://doi.org/10.21688/1681-3472-2025-3-35-45

Copyright (c) 2025 Никита Евгеньевич Пиль, Алексей Геннадьевич Кучумов, Олег Викторович Крестьянинов, Алексей Алексеевич Баранов

Лицензия Creative Commons

Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution» («Атрибуция») 4.0 Всемирная.

Аннотация

Актуальность. На сегодняшний день транскатетерная имплантация аортального клапана является эффективным методом лечения пациентов с выраженным аортальным стенозом всех групп хирургического риска. Несмотря на значительные достижения, процедура транскатетерной имплантации аортального клапана нередко сопровождается рядом проблем, связанных с неоптимальным расположением биопротеза, его геометрией и последующими гидродинамическими нарушениями.

Цель. Разработка и валидация комплексной математической модели, включающей взаимодействие жидкости и твердого тела, для моделирования гемодинамических характеристик транскатетерных аортальных клапанов.

Методы. Для построения комплексной модели, описывающей гемодинамику аортального клапана, на первом этапе была разработана геометрическая модель, включающая корень аорты, каркас клапана, створочный аппарат, соединенный с юбкой клапана. Далее решалась совместная задача моделирования течения и отклика мягких тканей при установке клапана с применением метода взаимодействия жидкости и твердого тела в ALE-формулировке, сочетающего Эйлерово описание движения жидкости с Лагранжевым описанием деформации твердого тела.

Результаты. Получены распределения напряжений в каркасе и створках клапана. Стоит отметить, что наибольшие напряжения возникают в узлах каркаса и достигают 270 МПа. Створки клапана наиболее подвержены высоким напряжениям в зоне перегиба. Значения напряжений лежат в диапазоне 5–10 МПа. Кроме того, получе- но расширение стенок аорты в результате расширения каркаса клапана, которое лежит в диапазоне 0,6–1,2 мм, что соответствует значениям, наблюдаемым в клинике. Максимальные скорости течений после оперативного вмешательства не превышают 1,4 м/с, что соответствует показателям нормы.

Заключение. Выполненное исследование демонстрирует возможность применения комплексного подхода, основанного на взаимодействии жидкости и твердого тела, для моделирования гемодинамики транскатетерного биопротеза аортального клапана. Разработанная модель охватывает как анатомически корректную геометрию корня аорты и элементов клапана, так и реалистичные граничные условия, основанные на клинических данных эхокардиографии и физиологическом профи- ле давления, что обеспечивает высокую достоверность численного эксперимента. Таким образом, представленный методологический подход может быть эффективно использован для оценки и прогнозирования результатов транскатетерной имплантации аортального клапана и оптимизации новых конструкций транскатетерных аортальных биопротезов, анализа их взаимодействия с анатомическими структурами пациента, а также для снижения рисков осложнений и повышения долговечности протезов.

pdf

Библиографические ссылки

  1. Persson M., Glaser N., Nilsson J., Friberg Ö., Franco-Cereceda A., Sartipy U. Comparison of long-term performance of bioprosthetic aortic valves in Sweden from 2003 to 2018. JAMA Netw Open. 2022;5(3):e220962. PMID: 35254431; PMCID: PMC8902647. https://doi.org/jamanetworkopen.2022.0962
  2. Kapoor A., Jepson N., Bressloff N.W., Loh P.H., RayT., Beier S.Theroad to the ideal stent: A review of stent design optimisation methods, findings, and opportunities. Mater Des. 2023;237(7):112556. https://doi.org/10.1016/j.matdes.2023.112556
  3. Meier D., Landes U., Sondergaard L., De Backer O., Lutter G., Puehler T., Akodad M., Tzimas G., Blanke P., Payne G.W., Lai A., Gill H., Wood D.A., Webb J.G., Sellers S.L., Sathananthan J. Redo- TAVI with SAPIEN 3 in SAPIEN XT or SAPIEN 3 – impact of pre- and post-dilatation on final THV expansion. EuroIntervention. 2023;19(9):757-765. PMID: 37519190; PMCID: PMC10654765. https://doi.org/10.4244/EIJ-D-23-00308
  4. He R., Zhao L.G., Silberschmidt V.V., Liu Y., Vogt F. Patient-specific modelling of stent overlap: lumen gain, tissue damage and in- stent restenosis. J Mech Behav Biomed Mater. 2020;109:103836. PMID: 32543402. https://doi.org/10.1016/j.jmbbm.2020.103836
  5. Eren O.C., Bressloff N.W. Leaflet stresses during crimping simulations of a CoreValve Evolut Pro model using a compression loading system. Biomedical Engineering Advances. 2024;8:100130. https://doi.org/10.1016/j.bea.2024.100130
  6. Hatoum H., Ahn S., Lilly S., Maureira P., Crestanello J., Thourani V.H., Dasi L.P. Flow dynamics of surgical and transcatheter aortic valves: Past to present. JTCVS Open. 2022;9:43-56. PMID: 36003460; PMCID: PMC9390780. https://doi.org/10.1016/j.xjon.2022.01.017
  7. Grossi B., Luraghi G., Barati S., Forte C., Gerosa L., Cozzi O., D’Ascenzo F., Condorelli G., Migliavacca F., Stefanini G. The impact of bicuspid valve morphology on the selection of transcatheter aortic valve implantation devices: an in silico study. Eur Heart J Imaging Methods Pract. 2025;3(1):qyaf018. PMID: 40041035; PMCID: PMC11879518. https://doi.org/10.1093/ehjimp/qyaf018
  8. Leone P.P., Scotti A., Ho E.C., Assafin M., Doolittle J., Chau M., Slipczuk L., Levitus M., Regazzoli D., Mangieri A., Latib A. Prosthesis tailoring for patients undergoing transcatheter aortic valve implantation. J Clin Med. 2023;12(1):338. PMID: 36615141; PMCID: PMC9821207. https://doi.org/10.3390/jcm12010338
  9. Grossi B., Barati S., Ramella A., Migliavacca F., Rodriguez Matas J.F., Dubini G., Chakfé N., Heim F., Cozzi O., Condorelli G., Stefanini G.G., Luraghi G. Validation evidence with experimental and clinical data to establish credibility of TAVI patient-specific simulations. Comput Biol Med. 2024;182:109159. PMID: 39303394. https://doi.org/10.1016/j.compbiomed.2024.109159
  10. Liu X., Zhang W., Ye P., Luo Q., Chang Z. Fluid-structure interaction analysis on the influence of the aortic valve stent leaflet structure in hemodynamics. Front Physiol. 2022;13:904453. PMID: 35634139; PMCID: PMC9136298. https://doi.org/10.3389/fphys.2022.904453
  11. Wu M.C.H., Muchowski H.M., Johnson E.L., Rajanna M.R., Hsu M.C. Immersogeometric fluid-structure interaction modeling and simulation of transcatheter aortic valve replacement. Comput Methods Appl Mech Eng. 2019;357:112556. PMID: 32831419; PMCID: PMC7442159. https://doi.org/10.1016/j.cma.2019.07.025
  12. Brown J.A., Lee J.H., Smith M.A., Wells D.R., Barrett A., Puelz C., Vavalle J.P., Griffith B.E. Patient-specific immersed finite element-difference model of transcatheter aortic valve replacement. Ann Biomed Eng. 2023;51(1):103-116. PMID: 36264408; PMCID: PMC9832092. https://doi.org/10.1007/s10439-022-03047-3
  13. Luraghi G., Migliavacca F., García-González A., Chiastra C., Rossi A., Cao D., Stefanini G., Rodriguez Matas J.F. On the modeling of patient-specific transcatheter aortic valve replacement: a fluid-structure interaction approach. Cardiovasc Eng Technol. 2019;10(3):437-455. PMID: 31309527. https://doi.org/10.1007/s13239-019-00427-0
  14. Bahadormanesh N., Tomka B., Abdelkhalek M., Khodaei S., Maftoon N., Keshavarz-Motamed Z. A Doppler-exclusive non-invasive computational diagnostic framework for personalized transcatheter aortic valve replacement. Sci Rep. 2023;13(1):8033. PMID: 37198194; PMCID: PMC10192526. https://doi.org/10.1038/s41598-023-33511-6
  15. Shen X., Xu Y., Li H., Wang L., Sun P., Liu Q., Chen J., He Z. Mechanical behaviors of a new elliptical valve stent in bicuspid aortic valve. Comput Methods Programs Biomed. 2024;250:108173. PMID: 38615386. https://doi.org/10.1016/j.cmpb.2024.108173
  16. McGee O.M., Gunning P.S., McNamara A., McNamara L.M. The impact of implantation depth of the Lotus™ valve on mechanical stress in close proximity to the bundle of His. Biomech Model Mechanobiol. 2019;18(1):79-88. PMID: 30128675. https://doi.org/10.1007/s10237-018-1069-9
  17. Pan X.G., Corpuz A.M., Rajanna M.R., Johnson E.L. Parameterization, algorithmic modeling, and fluid-structure interaction analysis for generative design of transcatheter aortic valves. Eng Comput. 2024;40(6):3405-3427. PMID: 39678645; PMCID: PMC11639685. https://doi.org/ 10.1007/s00366-024-01973-5
  18. Liu X., Fan J., Mortier P., He Y., Zhu Q., Guo Y., Lin X., Li H., Jiang J., Rocatello G., Oliveira V., Dezutter T., Sondergaard L., Wang J. Sealing behavior in transcatheter bicuspid and tricuspid aortic valves replacement through patient-specific computational modeling. Front Cardiovasc Med. 2021;8:732784. PMID: 34708088; PMCID: PMC8542706. https://doi.org/ 10.3389/fcvm.2021.732784
  19. Liu X., Zhang W., Ye P., Luo Q., Chang Z. Fluid-structure interaction analysis on the influence of the aortic valve stent leaflet structure in hemodynamics. Front Physiol. 2022;13:904453. PMID: 35634139; PMCID: PMC9136298. https://doi.org/10.3389/fphys.2022.904453
  20. Qiu D., Barakat M., Hopkins B., Ravaghi S., Azadani A.N. Transcatheter aortic valve replacement in bicuspid valves: The synergistic effects of eccentric and incomplete stent deployment. J Mech Behav Biomed Mater. 2021;121:104621. PMID: 34130079. https://doi.org/10.1016/j.jmbbm.2021.104621
  21. Simonato M., Webb J., Kornowski R., Vahanian A., Frerker C., Nissen H., Bleiziffer S., Duncan A., Rodés-Cabau J., Attizzani G.F., Horlick E., Latib A., Bekeredjian R., Barbanti M., Lefevre T., Cerillo A., Hernández J.M., Bruschi G., Spargias K., Iadanza A., Brecker S., Palma J.H., Finkelstein A., Abdel-Wahab M., Lemos P., Petronio A.S., Champagnac D., Sinning J.M., Salizzoni S., Napodano M., Fiorina C., Marzocchi A., Leon M., Dvir D.Transcatheter replacement of failed bioprosthetic valves: large multicenter assessment of the effect of implantation depth on hemodynamics after aortic valve-in-valve. Circ Cardiovasc Interv. 2016;9(6):e003651. PMID: 27301396. https://doi.org/10.1161/CIRCINTERVENTIONS.115.003651
  22. Pasta S., Gandolfo C. Computational analysis of self-expanding and balloon-expandable transcatheter heart valves. Biomechanics. 2021;1(1):43-52. https://doi.org/10.3390/biomechanics1010004
  23. Andersen H.R. How transcatheter aortic valve implantation (TAVI) was born: the struggle for a new invention. Front Cardiovasc Med. 2021;8:722693. PMID: 34660724; PMCID: PMC8511628. https://doi.org/10.3389/fcvm.2021.722693
  24. Pil N., Kuchumov A.G. Algorithmic generation of parameterized geometric models of the aortic valve and left ventricle. Sensors. 2024;25(1):11. PMID: 39796802; PMCID: PMC11722726. https://doi.org/10.3390/s25010011
  25. Pil N., Kuchumov A.G., Kadyraliev B.K., Arutunyan V. Influence of aortic valve leaflet material model on hemodynamic features in healthy and pathological states. Mathematics. 2023;11(2):428. https://doi.org/10.3390/math11020428
  26. Bosi G.M., Capelli C., Cheang M.H., Delahunty N., Mullen M., Taylor A.M., Schievano S. Population-specific material properties of the implantation site for transcatheter aortic valve replacement finite element simulations. J Biomech. 2018;71:236-244. PMID: 29482928; PMCID: PMC5889787. https://doi.org/10.1016/j.jbiomech.2018.02.017
  27. Овчаренко Е.А., Онищенко П.С., Клышников К.Ю., Ганю- ков В.И., Шилов А.А., Верещагин И.Е., Коков А.Н., Тарасов Р.С., Борисов В.Г., Захаров Ю.Н., Барбараш Л.С. Численное моделирование гемодинамики при повторном протезировании клапана сердца. Патология кровообращения и кардиохирургия. 2019;23(3):30-38. https://doi.org/10.21688/1681-3472-2019-3-30-38 Ovcharenko E.A., Onishchenko P.S., Klyshnikov K.Yu., Ganyukov V.I., Shilov A.A., Vereshchagin I.E., Kokov A.N., Tarasov R.S., Borisov V.G., Zakharov Y.N., Barbarash L.S. Numerical modelling of redo of the prosthetic heart valve: hemodynamics. Patologiya krovoobrashcheniya i kardiokhirurgiya = Circulation Pathology and Cardiac Surgery. 2019;23(3):30-38. (In Russ.) https://doi.org/10.21688/1681-3472-2019-3-30-38
  28. Capelli C., Bosi G.M., Cerri E., Nordmeyer J., Odenwald T., Bonhoeffer P., Migliavacca F., Taylor A.M., Schievano S. Patient- specific simulations of transcatheter aortic valve stent implantation. Med Biol Eng Comput. 2012;50(2):183-92. PMID: 22286953. https://doi.org/10.1007/s11517-012-0864-1
  29. Pil N., Selivanov G., Seleznev M., Pandelani T., Krestyaninov O., Nemavhola F., Kuchumov A.G. Current trends in transcatheter aortic valve implantation modelling and simulation. Series on Biomechanics. 2025;39(2):3-23. https://doi.org/10.7546/SB.01.02.2025
  30. Пиль Н.Е., Кучумов А.Г. Отслеживание траекторий движе- ния створок аортального клапана с использованием данных эхокардиографии. Российский журнал биомеханики. 2024;28(4):159-168. https://doi.org/10.15593/RJBiomech/2024.4.14 Pil N.E., Kuchumov A.G. Aortic valve leaflets motion trajectories tracking by using echocardiography data. Russian Journal of Biomechanics. 2024;28(4):137-145. (In Russ.) https://doi.org/10.15593/RJBiomech/2024.4.14