脑脊液流体动力学模型BrainFlow：基于患者特异性成像的脑积水治疗优化研究

为解决脑积水患者脑脊液(CSF)分流装置易堵塞的临床难题，研究人员开发了集成脑解剖结构、CSF流体动力学及生物分子运输现象的计算机模型BrainFlow。该模型通过结合患者特异性影像数据和脉动流模拟，精准预测分流器性能，为优化设计提供新策略，有望提升脑积水治疗的长期疗效。

　　

这项研究聚焦于脑积水（Hydrocephalus）这一困扰全球数百万患者的神经系统疾病，其核心病理特征是脑室系统中脑脊液（Cerebrospinal Fluid, CSF）的异常积聚。当前主流的脑室-腹腔分流术（Ventriculoperitoneal Shunts）虽能引流过量CSF，却常因生物碎屑堵塞导致装置失效，迫使患者反复接受修正手术。

研究团队创新性地构建了BrainFlow计算模型，首次将三大关键要素深度融合：

1. 基于患者特异性医学影像的脑室三维解剖结构
2. 模拟心脏搏动的CSF脉动流（Pulsatile Flow）动力学
3. 可量化评估分流器堵塞风险的生物分子（Biomolecule）运输追踪系统

该模型突破了传统"方盒式"模拟的局限，通过四维MRI流量数据验证显示，其可精确再现CSF在复杂脑室几何结构中的流动特性。特别值得注意的是，模型揭示了分流器内低速涡流区域与蛋白质沉积的高度相关性，这为设计抗堵塞的优化分流器提供了关键靶点。

这项技术的临床转化前景广阔：从个性化分流器植入路径规划，到新型抗粘附材料筛选，乃至针对不同脑积水亚型的参数化治疗方案制定。研究者强调，BrainFlow模型的最终目标是推动"量体裁衣"式神经外科器械的发展，从根本上改善脑积水患者的生活质量和长期预后。