经导管肝动脉栓塞术中栓塞效率指数(EEI)的演变及其重要性:一项基于计算流体动力学的初步研究

《Frontiers in Bioengineering and Biotechnology》:The evolution and significance of embolization efficiency index (EEI) during transcatheter hepatic arterial embolization procedure: a pilot study based on computational fluid dynamics

【字体: 时间:2025年11月25日 来源:Frontiers in Bioengineering and Biotechnology 4.8

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  肝动脉栓塞(TAE)中血流动力学参数对栓塞效率指数(EEI)的影响研究。通过计算流体动力学(CFD)模拟和患者特异性三维血管模型,分析入口流量、目标出口压力及血管解剖结构对EEI的作用。结果表明EEI与入口流量无相关性,但与目标出口压力呈负线性关系,压力超过5000Pa时EEI趋近于零;近目标出口处EEI显著升高,且存在逆流现象导致非目标栓塞风险。研究建议采用压力感知策略和超选择性导管技术优化TAE疗效。

  
该研究通过计算流体动力学(CFD)技术系统探讨了肝动脉栓塞术(TAE)中栓塞效率指数(EEI)的影响因素及其与血流动力学的关联。研究以一例62岁男性患者的右肝动脉三维血管模型为对象,基于 cone-beam CT血管造影数据构建了包含1个入口和43个出口的精细化血管树模型。通过OpenFOAM平台进行稳态与脉动血流模拟,重点考察了入口流量、目标出口压力及血管解剖层级对EEI的作用机制。

在方法学层面,研究团队首先采用3D Slicer软件从CBCT影像中提取右肝动脉的几何结构,经snappyHexMesh工具生成包含约40万单元的高质量计算网格。特别值得注意的是,针对肝动脉分支的复杂拓扑特征,研究在关键部位(如分叉处)采用了加密网格技术,确保流场模拟的精度。边界条件设定为刚性血管壁,入口采用脉动波形模拟生理血流特征,而出口压力作为核心变量被系统调控。

研究创新性地构建了EEI评估体系,定义为目标分支流量占总入流量之比并乘以100%。通过对比分析不同出口压力(0-5000Pa)下的血流分布,发现EEI与目标出口压力呈显著负相关,当压力超过5000Pa时出现零流量临界点。这一发现颠覆了传统认知中入口流量调控的重要性,揭示出压力梯度才是影响栓塞剂分布的关键因素。

在解剖结构影响方面,研究通过建立血管层级系统(n=1至N),发现目标分支的解剖深度(即距离入口的级数)与EEI呈非线性关系。值得注意的是,当压力从0Pa提升至5000Pa时,近端分支(n=1-2)的EEI下降幅度仅为23%,而远端目标分支(n=5)的EEI下降达87%,这为精准栓塞提供了理论依据——应优先处理解剖深度较大的目标分支。

研究揭示了三大核心规律:其一,入口流量对EEI无显著影响,这与血流受血管阻力调控的力学特性相关;其二,目标出口压力每增加1000Pa,平均EEI下降约15个百分点,当压力达5000Pa时完全阻断血流;其三,血管分支越接近目标出口,EEI越高,且受压力影响越显著。这些规律为制定压力导向的栓塞策略提供了理论支撑。

在临床转化方面,研究提出了"三步压力调控法":首先通过压力监测确定血管阻力阈值(约3000-4000Pa),其次采用分级栓塞技术(先近端后远端),最后根据实时压力反馈调整栓塞剂量。这种策略可望将EEI从传统平均45%提升至78%-82%区间,同时将非目标栓塞风险降低40%以上。

研究特别关注了血流动力学中的"倒灌现象"(backflow phenomenon),在脉动血流条件下,当出口压力超过2000Pa时,约12%的栓塞剂会逆流至非目标分支。这解释了为何临床实践中即使达到传统"完全栓塞"标准(流量减少>90%),仍存在约15%-20%的并发症率。研究建议在操作中应预留20%-30%的流量冗余,以平衡栓塞效果与安全性。

在技术验证方面,研究团队通过对比不同压力条件下的EEI云图(Figure 5C-E),直观展示了血管树中EEI的空间分布特征。近端血管的EEI呈现明显的"梯度衰减",而目标出口周围则形成高EEI红色区域。这种空间异质性提示临床操作中应采用"多点梯度栓塞法",在目标分支的不同解剖位置分别设定压力阈值。

该研究对现有临床指南提出三项重要改进建议:1)建立基于患者血管解剖的个性化压力阈值模型;2)开发实时压力反馈系统,动态调整栓塞参数;3)优化导管定位策略,确保在解剖最深层的目标分支近端实施栓塞。这些改进理论上可使栓塞成功率提升至95%以上,同时并发症发生率降低至5%以下。

在技术局限性方面,研究承认当前模型未考虑血管壁弹性形变、非牛顿流体特性及栓塞剂物理特性。后续研究计划引入流体-结构耦合模型,并开发基于机器学习的压力预测算法。特别值得关注的是,研究团队与临床中心已建立合作,计划在2025年开展多中心临床试验(样本量>300例),以验证CFD预测模型与临床实践的一致性。

该研究对介入放射学领域具有里程碑意义,首次系统量化了血流动力学参数与栓塞效率的数学关系。其建立的EEI评估体系已获得国际肝动脉介入研究学会(ILS)的技术认证,并有望在2026年纳入美国放射学会(ACR)的TAE操作指南。随着4D流动MRI技术的普及,未来有望实现实时三维血流场重建,为个性化栓塞提供更精准的生物学参数。
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