Evaluation of risk factor of acute type A aortic dissection using computational fluid dynamics

2022 Fiscal Year Annual Research Report

• Project/Area Number: 22K20511
• Research Institution: Kyoto Prefectural University of Medicine
• Principal Investigator: 法里 優 京都府立医科大学, 医学部附属病院, 専攻医 (50792785)
• Project Period (FY): 2022-08-31 – 2023-03-31
• Keywords: 大動脈解離 / 血流解析 / 数値流体力学解析 / 大動脈モデル / 冠動脈

Outline of Annual Research Achievements

急性大動脈解離Stanford A型(AAAD)の発症には，血管径の大きさが関与しているとされており、血管径により手術適応が判断されている。しかし、血管径が拡大していなくても発症した症例は数多く存在し、血管径を手術適応基準とすることに関しては未だ議論の余地がある。以前、AAADの発症メカニズムには大動脈内での乱流発生が影響していることを報告した。本研究では、様々な形態の胸部大動脈血管モデルを作成し数値流体力学(Computational Fluid Dynamics: CFD)解析を行い、胸部大動脈の形態変化と乱流の発生についての関係性を統計学的に検証を試みた。
大動脈モデルはCT画像から作成する。上行大動脈から分岐する冠動脈は非常に細い血管であるため、CT画像では解像度が悪く、正確なモデル作成が難しい。そのため、大動脈モデルを作成する際に、研究者が冠動脈の走行を主観的に作成する必要がある。また、冠動脈バイパス術後に大動脈解離を発症した患者も存在し、そのような患者のモデルを作成する場合は、冠動脈とバイパス血管の走行もモデルの一部として作成する必要がある。冠動脈やバイパス血管は非常に細い血管であり慎重に走行を決めなければ、非生理的なモデルができてしまい研究データの信憑性が失われてしまう。そのため、購入したシミュレータと冠動脈血管モデルを用いて、より生理的な血管走行となるよう冠動脈バイパス術を再現し、血管モデルを作成する。これらを大動脈モデルの一部として使用し研究を継続していく予定である。