数字孪生技术在非侵入性右心衰竭预测标志物检测中的突破性应用

本研究针对心力衰竭(HF)管理中侵入性监测技术的局限性，开发了一种基于3D计算流体动力学(CFD)的肺动脉数字孪生模型。研究人员通过20例植入式血流动力学监测器(IHM)患者的CT血管造影数据，构建了不同复杂程度的肺动脉几何模型，发现仅需一级分支(level 1)即可准确预测左肺动脉(LPA)压力，与IHM测量值的平均偏差仅-0.1 mmHg。该研究为HF患者提供了可替代RHC的非侵入性监测方案，对实现个性化HF管理具有重要意义。

　　

心力衰竭(HF)是全球死亡率最高的疾病之一，仅美国每年就造成超过85,000例死亡。目前临床上依赖右心导管检查(RHC)和植入式血流动力学监测器(IHM)等侵入性技术来测量肺动脉压力(PAP)等关键指标，这些方法虽然能提供重要数据，但存在并发症风险高、成本昂贵等问题，难以用于常规监测。如何实现HF患者的无创、持续监测，成为临床亟待解决的难题。

数字孪生技术为这一难题提供了创新解决方案。Justen R. Geddes等人在《npj Digital Medicine》发表的研究，开发了针对HF患者的肺动脉数字孪生模型。研究人员从118例HF患者队列中随机选取20例，利用0.6mm高分辨率CT血管造影数据，通过Aquarius iNtuition软件进行肺动脉树分割，构建了三种不同复杂程度的3D几何模型。借助HARVEY流体动力学求解器，结合患者特异性血细胞比容和RHC参考压力数据，成功预测了LPA压力值。

研究采用了几个关键技术方法：1)基于CT血管造影的三级肺动脉树分割技术(level 1-3)；2)使用HARVEY流体求解器进行3D计算流体动力学(CFD)模拟；3)采用晶格玻尔兹曼方法(LBM)进行血流建模；4)通过RHC测量的近端肺动脉压力进行模型校准；5)与IHM记录的LPA压力进行验证比较。研究对象为Duke University医疗中心的HF患者队列。

【几何分割决定域复杂度】

研究人员首先探讨了几何复杂度对预测准确性的影响。通过对比level 1(仅主肺动脉及左右分支)、level 2(包含一级分支)和level 3(包含二级分支)三种模型，发现level 1模型预测的LPA压力与更复杂模型差异小于1.1 mmHg，证明简化模型已足够准确。这一发现显著减少了数字孪生的构建时间和成本。

【出口边界条件对压力预测影响最小】

研究比较了0压力出口条件和1-element Windkessel模型两种边界条件，发现两者预测结果在小数点后两位完全相同，表明简化边界条件不影响预测准确性，这进一步简化了模型设置。

【数字孪生预测的LPA压力与IHM记录一致】

在20例患者验证中，数字孪生预测的LPA压力与IHM测量值高度吻合，平均偏差仅-0.1 mmHg，95%一致性区间为[-6.4,6.2] mmHg，完全满足临床可接受范围(<8.2 mmHg)。这一结果证明数字孪生可准确替代侵入性监测。

研究结论部分指出，这项概念验证研究成功建立了HF数字孪生框架，证明level 1几何模型即可准确预测LPA压力，为HF管理提供了非侵入性监测新途径。数字孪生可作为"数字金丝雀"，在HF恶化症状出现前早期发现血流动力学变化，实现及时干预。虽然目前仍需RHC参考压力进行校准，但该技术已展现出在ICU监护、心脏移植后监测等场景的应用潜力。未来通过扩大队列规模和开发自动分割算法，有望将这一技术转化为临床常规工具，显著改善HF患者的预后管理。