Towards the prediction of in-stent restenosis: a clinical-oriented model to evaluate deformations induced by coronary stent deployment

The current trend in computational models simulating percutaneous coronary intervention (PCI) is the increasingly likely replication of the clinical procedure, requiring high computational costs. Furthermore, to allow the accurate reconstruction of the artery geometry, such models require the use of highly invasive imaging techniques (e.g., OCT) that are not routinely used in the clinic. Considering that one of the main critical issues related to the implantation of coronary stents is the risk of in-stent restenosis (ISR), it would be of remarkable interest to have a tool capable of predicting this phenomenon. This might allow the timely adoption of a treatment plan to limit the effects of the pathology. However, to date, such a rapid and effective tool is not yet available in clinics. For this reason, an advanced finite element (FE) stenting simulation model was developed to quickly assess the maximum diameter reached by the lumen of a coronary artery during stent implantation. Knowing the initial and maximum lumen diameter it is possible to compute the lumen diameter variation, which is correlated with the risk of ISR. Based solely on minimally invasive and widely available clinical images from angiographies, the proposed model is potentially applicable to every patient undergoing stenting treatment. The approach developed is based on the interaction of stent and artery, which are themselves significantly simplified. The artery has an idealised geometry, but maintains a mechanical behaviour faithful to the real one, while the stent is represented by an elastic spring, neglecting not only its complex geometry but also the plastic properties of the material. These design solutions proved to be suitable for the purpose of the model, allowing the lumen diameter to be obtained quickly and with acceptable accuracy when compared to results from complete FE models. While currently available stenting models take days to return the result for a single patient using powerful computational resources, the proposed advanced model takes only 1-2 hours on a personal laptop, including pre- and post-processing activities. The model was tested performing computational comparisons with the standard simulation method, based on realistic FE models, considering vessels with idealised geometries of increasing complexity, and a specific patient vessel, reconstructed combining angiograms and OCT. Lastly, the same vessel was considered to perform an example of a real application of the proposed model, considering only angiograms as input data. Satisfactory performances of the model were recorded in all the study cases, with the estimated maximum diameter deviating from currently used FE models by at most ± 8%, and on average by 2.98%. Although the model presents over- or underestimates of the variable of interest, it represents a valid alternative and an innovative approach, as otherwise it would not be possible to obtain the same information in clinically useful times and on a large scale.

L’attuale tendenza dei modelli computazionali che simulano l’intervento coronarico percutaneo consiste nella replica sempre più verosimile della procedura clinica, richiedendo onerosi costi computazionali. Inoltre, per permettere l’accurata ricostruzione della geometria dell’arteria, tali modelli necessitano dell’utilizzo di tecniche di imaging altamente invasive (e.g., OCT) che non sono sistematicamente utilizzate in clinica. Considerando che una delle principali criticità connessa all’impianto di stent coronarici è il rischio di insorgenza di ristenosi intrastent (ISR), sarebbe di notevole interesse disporre di uno strumento in grado di predire tale fenomeno, al fine di permettere l’adozione di un piano terapeutico in tempi utili per limitare gli effetti di tale patologia. Tuttavia, ad oggi, un tale strumento che sia rapido ed efficace non è ancora disponibile in clinica. Per questo motivo è stato sviluppato un modello avanzato ad elementi finiti (FE) di simulazione di stenting in grado di valutare in tempi rapidi il diametro massimo raggiunto dal lume di una arteria coronaria durante l’impianto di uno stent. Conoscendo il diametro iniziale e massimo del lume è possibile calcolarne la variazione, che è correlata al rischio di ISR. Basandosi solamente su immagini poco invasive e largamente disponibili in clinica, derivanti da angiografie, si intende proporre un modello potenzialmente applicabile a qualunque paziente che si sottopone al trattamento di stenting coronarico. L’approccio sviluppato si basa sull’interazione di stent e arteria, a loro volta significativamente semplificati. L’arteria presenta una geometria idealizzata, ma mantiene un comportamento meccanico fedele a quello reale, mentre lo stent è rappresentato da una molla elastica trascurando, oltre alla sua complessa geometria, anche le proprietà plastiche del materiale. Tali soluzioni progettuali si sono dimostrate adatte allo scopo del modello, permettendo di ricavare il diametro del lume in tempi rapidi e con un’accuratezza accettabile quando comparata a risultati di modelli FE più dettagliati. Se da un lato i modelli di stenting attualmente disponibili impiegano giorni utilizzando potenti risorse computazionali per restituire il risultato relativo ad un solo paziente, il modello avanzato proposto impiega solamente 1-2 ore su un laptop personale, comprendendo anche le attività di pre- e post- processing. Il modello è stato testato svolgendo confronti computazionali con il metodo di simulazione standard, basato su realistici modelli agli elementi finiti, considerando vasi con geometrie idealizzate di complessità crescente, ed anche un vaso paziente specifico, ricostruito combinando angiogrammi ed OCT. Lo stesso vaso è stato infine considerato per svolgere un esempio di applicazione reale del modello proposto, considerando come dati di input i soli angiogrammi. In tutti i casi analizzati sono state registrate prestazioni soddisfacenti, con diametro massimo stimato che si discosta dai modelli attualmente in uso di un valore al massimo compreso tra ± 8%, e in media del 2.98%. Nonostante il modello presenti sovra- o sottostime della variabile di interesse, rappresenta comunque una valida alternativa e un approccio innovativo, poiché non sarebbe altrimenti possibile ottenere la stessa informazione in tempi clinicamente utili e su larga scala.