Patientenspezifische numerische Simulation von EVAR zur Vorhersage von Typ-Ia-Endoleaks

Einleitung

Typ-1a-Endoleaks sind die häufigste Ursache für Rupturen nach einer endovaskulären infrarenalen aorto-iliakalen Aneurysmareparatur (EVAR). Die Vorhersage des individuellen Risikos für Typ-1a-Endoleaks ist schwierig, doch die Technologie des digitalen Zwillings, die auf numerischen Simulationen von Stentgrafts (SG) und Aorta basiert, könnte dieses Problem lösen.

Die Finite-Elemente-Analyse (FEA) ist ein numerisches Verfahren zur Lösung komplexer mechanischer Probleme und findet breite Anwendung im industriellen Konstruktionswesen. Frühere Berichte haben die hohe Genauigkeit von FEA-Modellen bei der Nachbildung des SG-Verhaltens, insbesondere im Bereich des Aortenhalses, belegt.

Ziel dieser Vorstudie war es, die Leistungsfähigkeit eines neuen FEA-Algorithmus zur Vorhersage des Risikos für Typ-1a-Endoleaks nach der Implantation von Endurant-Prothesen (Medtronic, Dublin, Irland) zu bewerten und einen diskriminativen numerischen Score zu ermitteln.

Methoden

Bei allen Patienten, die zwischen Januar 2012 und September 2017 in zwei gefäßchirurgischen Zentren mit hohem Patientenaufkommen eine bifurkierte Endurant-Prothese erhielten, wurde eine Computersimulation durchgeführt. Gruppe 1 bestand aus Patienten mit einem frühen oder späten Typ-1a-Endoleak.

Die Kontrollgruppe (Gruppe 2) bestand aus Patienten ohne Typ-1a-Endoleak mit einer durch CT-Angiographie (CTA) bestätigten Nachbeobachtungszeit von mindestens fünf Jahren.

Ausschlusskriterien waren die Nichtverfügbarkeit prä- oder postoperativer CTA-Aufnahmen, eine mangelhafte CTA-Qualität, Aneurysmen nach Dissektion sowie die Anwendung zusätzlicher endovaskulärer Techniken in der proximalen Landezone (z. B. Endoanchor, Chimney-Technik).

Standardparameter des proximalen Aortenhalses wurden anhand der präoperativen CTA untersucht (Durchmesser, Länge, Angulation, Thrombus und Konizität) unter Verwendung des AW Server 3.2 (GE Healthcare, Chicago, IL, USA).

Es wurden zuvor beschriebene proprietäre Algorithmen verwendet. Die numerische SG-Implantation erfolgte mittels Finite-Elemente-Solver. Lesen Sie mehr zu den Methoden hier

Beobachtungen

Diese Studie zeigte, dass der ERI-Score ein guter Prädiktor für Typ-1a-Endoleaks ist. Obwohl der ERI durch die Auswahl und Gewichtung von DTPs mit dem Ziel einer maximalen Diskriminierung zwischen Gruppe 1 und 2 erstellt wurde, unterschieden sich auch die einzelnen DTPs statistisch signifikant und konsistent zwischen den Gruppen.

Im Gegensatz dazu gab es bei keinem der Standardparameter einen signifikanten Unterschied. Die Integration mechanischer SG-Parameter in die Analyse und die Verwendung dedizierter Algorithmen können die Vorhersagbarkeit von Typ-1a-Endoleaks im Vergleich zu früheren Methoden, die ausschließlich auf der Beurteilung der Aortenmorphologie basieren, verbessern.

Die aus den Simulationen extrahierten numerischen Parameter dienten als Marker für die Apposition des SG an der Aortenwand. Die digitale Aorta wurde nach der virtuellen SG-Implantation analysiert, wobei der Algorithmus mehrere tausend automatische Radiusmessungen lieferte, die weit über die bei der Standardplanung hinausgehen.

Zehn von 15 Patienten in Gruppe 1 wurden innerhalb der Gebrauchsanweisung (IFU) behandelt, was darauf hindeuten könnte, dass die Einhaltung der IFU das Risiko für Typ-1a-Endoleaks nicht zwangsläufig verhindert. Aktuelle Leitlinien betonen, dass die tatsächliche SG-Apposition systematisch mittels postoperativer CTA beurteilt werden sollte, um das Risiko für proximale Abdichtungskomplikationen zu stratifizieren und die bildgebende Nachsorge zu steuern.

Der ERI könnte zudem durch die Vorhersage dieses Risikos die Nachsorgeprotokolle steuern, vor allem aber aneurysmabedingte Komplikationen durch eine Anpassung der Therapiestrategie (z. B. offene chirurgische Versorgung oder fenestrierte EVAR anstelle von EVAR) vermeiden helfen.

Fazit

Dies war eine Vorstudie mit einem Algorithmus, der in einer multizentrischen Studie an größeren retrospektiven Kohorten weiter evaluiert wird. Es ist wahrscheinlich, dass der ERI Anpassungen erfordert, um mithilfe von Techniken der künstlichen Intelligenz die optimale Kombination der Bildgebungsparameter zu finden.