Esses modelos arteriais foram criados a partir de uma varredura específica do paciente. O modelo à esquerda é a 'malha' fundamental necessária para dividir a artéria em muitas partes para modelar as tensões internas. A figura à direita está modelando como uma propriedade do material é propagada através da artéria em uma única direção. Crédito:Duke University
Cientistas da Duke University estão trabalhando para modelar com precisão as incertezas no comportamento mecânico das paredes arteriais humanas. Ao apoiar os desenvolvimentos teóricos para a engenharia de tecidos, a pesquisa poderia eventualmente sustentar simulações específicas do paciente para ajudar os médicos a desenvolver técnicas não invasivas para o diagnóstico precoce e identificar potenciais armadilhas antes de realizar procedimentos médicos.
O trabalho atraiu atenção internacional, com Brian Staber, um ex-Ph.D. aluno de Johann Guilleminot, professor assistente de engenharia civil e ambiental na Duke, ganhando dois prêmios por sua tese sobre o tema. Em abril de 2019, Staber primeiro ganhou o Prêmio de Tese da Associação de Mecânica Estrutural Computacional com sede na França. Cinco meses depois, Staber aceitou o Ph.D. da Comunidade Européia em Métodos Computacionais em Ciências Aplicadas (ECCOMAS). Prêmio, dado para a melhor tese apresentada na Europa na área.
"Há uma grande variabilidade nos tecidos artificiais que criamos, bem como no corpo humano, "disse Guilleminot." Vasos vasculares projetados, por exemplo, normalmente apresentam variabilidade significativa devido a condições de desenvolvimento complexas, e as paredes arteriais são essencialmente biológicas, materiais compostos em camadas que têm diferentes propriedades estruturais dependendo de, por exemplo, o gênero, idade ou nível de atividade de seu proprietário. "
"Estamos tentando criar gêmeos digitais que contabilizem com precisão essas variabilidades e prevejam com eficiência como elas irão mitigar e se propagar para as quantidades de interesse, "Ele acrescentou." Entender como essas duas partes irão interagir uma com a outra e funcionar sob condições extremas dentro de uma construção vascular representa um desafio assustador. "
O truque é criar modelos computacionais que podem ser usados para explorar cenários virtuais de alguma forma ideal.
As duas artérias codificadas por cores à esquerda mostram como uma propriedade mecânica da parede arterial é distribuída por toda a estrutura, dadas as diferentes suposições básicas. A seção transversal à direita é uma média de muitos modelos diferentes e, os pesquisadores esperam, está próximo de como a propriedade mecânica é realmente distribuída por toda a artéria. Crédito:Duke University
"Estamos combinando modelos matemáticos com técnicas de simulação avançadas para criar uma série de cenários de como um enxerto vai funcionar, com base nessa variabilidade, "disse Guilleminot." E estamos tentando fazer isso definindo os coeficientes nas equações governantes de uma forma que reflita a realidade física para grupos de pacientes. "
Os modelos desenvolvidos no grupo de Guilleminot estão tentando recriar como uma variedade de propriedades mecânicas em um ponto afetam essas mesmas propriedades em pontos vizinhos - e ao longo da linha em toda a estrutura. E para tornar as coisas mais complicadas, essas estruturas são curvas, volumes ligeiramente acidentados que parecem uma tentativa de uma criança do jardim de infância de fazer uma escultura de argila.
Os algoritmos desenvolvidos modelam as complexidades dessas formas irregulares enquanto permitem aos usuários ajustar o quanto as propriedades físicas de cada ponto afetam seus vizinhos em cada dimensão de forma independente. Ajustando a força dessas correlações dimensionais e os efeitos das deformações induzidas, eles podem corresponder às medições experimentais em algum sentido estatístico.
"Criamos muita flexibilidade na modelagem de comportamentos muito complexos em formas muito complicadas, "disse Guilleminot.
Os pesquisadores estão atualmente no processo de ver como seus modelos funcionam bem. Ao comparar os resultados de seus modelos com os obtidos em experimentos físicos, Guilleminot e seu grupo na Duke esperam demonstrar que seus modelos e algoritmos são responsáveis por todas essas complicações bem o suficiente para prever com precisão a confiabilidade mecânica dos enxertos vasculares.
