Simulation numérique personnalisée de l'EVAR pour prédire l'endofuite de type Ia

Introduction

L'endofuite de type 1a est la cause principale de rupture après une réparation endovasculaire d'anévrisme aorto-iliaque infra-rénal (EVAR). La prédiction individuelle du risque d'endofuite de type 1a est complexe, mais la technologie du jumeau numérique, basée sur la simulation numérique de l'endoprothèse (SG) et de l'aorte, pourrait résoudre ce problème.

L'analyse par éléments finis (FEA) est une méthode numérique permettant de résoudre des problèmes mécaniques complexes ; elle est largement utilisée dans l'ingénierie de conception industrielle. Des études antérieures ont démontré la précision des modèles FEA pour reproduire le comportement des endoprothèses, en particulier au niveau du collet aortique.

Cette étude préliminaire visait à évaluer les performances d'un nouvel algorithme d'analyse par éléments finis (FEA) pour prédire le risque d'endofuite de type 1a après l'implantation de dispositifs Endurant (Medtronic, Dublin, Irlande) et à définir un score numérique discriminant.

Méthodes

Une simulation informatique a été réalisée pour tous les patients ayant bénéficié de l'implantation d'une endoprothèse bifurquée Endurant entre janvier 2012 et septembre 2017 dans deux unités vasculaires à haut volume. Le groupe 1 était composé de patients présentant une endofuite de type 1a précoce ou tardive.

Les cas témoins (groupe 2) étaient constitués de patients sans endofuite de type 1a, avec un suivi minimal de cinq ans confirmé par angio-scanner (CTA).

Les critères d'exclusion étaient l'indisponibilité d'un angio-scanner pré- ou post-opératoire, une mauvaise qualité d'imagerie, un anévrisme post-dissection et l'utilisation de techniques endovasculaires complémentaires au niveau de la zone d'ancrage proximale (ex. : endoancres, technique de cheminée).

Les paramètres standards du collet aortique proximal ont été étudiés sur l'angio-scanner pré-opératoire (diamètre, longueur, angulation, thrombus et conicité) à l'aide du logiciel AW Server 3.2 (GE Healthcare, Chicago, IL, USA).

Des algorithmes propriétaires décrits précédemment ont été utilisés. Le déploiement numérique de l'endoprothèse a été effectué à l'aide d'un solveur par éléments finis. En savoir plus sur les méthodes ici

Observations

Cette étude a démontré que le score ERI est un bon prédicteur de l'endofuite de type 1a. Bien que l'ERI ait été élaboré en sélectionnant et en pondérant les paramètres numériques (DTP) afin d'optimiser la discrimination entre les groupes 1 et 2, les DTP individuels présentaient également des différences statistiquement significatives et cohérentes entre les groupes.

En revanche, aucune différence significative n'a été observée pour les paramètres standards. L'intégration des paramètres mécaniques de l'endoprothèse dans l'analyse et l'utilisation d'algorithmes dédiés pourraient améliorer la prédictibilité de l'endofuite de type 1a par rapport aux méthodes antérieures basées uniquement sur l'évaluation de la morphologie aortique.

Les paramètres numériques extraits des simulations étaient des marqueurs de l'apposition de l'endoprothèse sur la paroi aortique. L'aorte numérique a été analysée après le déploiement virtuel de l'endoprothèse, et l'algorithme a fourni plusieurs milliers de mesures automatiques de rayon, bien au-delà de celles effectuées lors d'un dimensionnement standard.

Dix des 15 patients du groupe 1 ont été traités dans le respect des instructions d'utilisation (IFU), ce qui pourrait indiquer que le respect strict des IFU ne suffit pas à prévenir le risque d'endofuite de type 1a. Les recommandations récentes soulignent que l'apposition réelle de l'endoprothèse doit être systématiquement évaluée sur l'angio-scanner post-opératoire afin de stratifier le risque de complications liées à l'étanchéité proximale et d'orienter l'imagerie de suivi.

L'ERI pourrait également guider les protocoles de suivi en prédisant ce risque, mais surtout éviter les complications liées à l'anévrisme en modifiant la stratégie thérapeutique (ex. : chirurgie ouverte ou EVAR fenêtrée plutôt qu'EVAR standard).

Conclusion

Il s'agissait d'une étude préliminaire utilisant un algorithme qui sera évalué ultérieurement sur des cohortes rétrospectives plus larges dans le cadre d'un essai multicentrique. Il est probable que l'ERI nécessitera des ajustements pour déterminer la combinaison optimale de paramètres d'imagerie, grâce à des techniques d'intelligence artificielle.