High-performance computing fluid-structure interaction model of bioprosthetic aortic valve replacements

Abstract

(English) Computational modeling and simulation (CM&S) provides a powerful cost- and time-efficient tool to access detailed mechanistic information of biomedical problems, which is not accessible in either clinical imaging or in vitro bench testing. This enables the efficient testing of medical devices for a wide range of design parameters and working conditions, dictated by patient-specific characteristics such as age, gender, ethnicity, or comorbidities. Furthermore, computational models can be used to simulate not only single patients or bench-test setups but also populations of virtual patients, from either clinical or synthetic databases to obtain informative statistics. These studies, known as in silico clinical trials, can be used to reduce, refine and augment both animal and bench tests. CM&S can thus reduce cost and accelerate the time-to-market of medical devices while improving their safety and efficacy before the first-in-human implantation. In this thesis, a predictive fluid-structure interaction (FSI) computational model of bioprosthetic heart valve replacements was developed to be used in supercomputing environments and applied to problems of biomedical and clinical interest. The end objective is to provide a framework to test and optimize valve prostheses. Given that transcatheter aortic valve replacements (TAVRs) are being implanted in lower-risk and younger patients, long-term effects such as leaflet thrombosis have become a critical concern for patients, doctors, and device manufacturers. This work is focused on predicting the thrombogenic risk and overall hemodynamic performance of bioprosthetic aortic valve replacements. Motivated by minimizing patient-device mismatch, the main questions of interest addressed involve evaluating the effect of multiple geometric and material parameters on prosthesis performance. Some of these parameters include aortic annulus eccentricity, the diameter of the sinotubular junction, coronary alignment, and leaflet rigidity. In this thesis, both in vitro and patient-specific settings were modeled, according to the application of interest. For the model to run in practical computational times, the immersed finite element FSI method developed was designed to meet high-performance computing (HPC) standards. The numerical method was validated against well-known FSI benchmarks, and its performance was analyzed using HPC tools and was deployed in Barcelona Supercomputing Center's in-house multi-physics code, Alya. The model solves the two-way coupling between fluid and solid mechanics, together with fluid-particle dynamics to model the risk of platelet activation. The completeness and efficiency of the tool open an array of possibilities for predicting the performance of devices in patient-specific settings. This thesis hence represents a step towards in silico medicine becoming the gold standard in R&D of novel medical devices, regulatory submissions, and clinical planning.

(Español) El modelado y simulación computacional (CM&S por sus siglas en inglés) proporciona una poderosa herramienta para acceder a información mecanística detallada de problemas biomédicos, a la que no se puede acceder mediante imágenes clínicas o estudios in-vitro. Esto permite eficientemente evaluar el funcionamiento de dispositivos médicos en una amplio rango de parámetros de diseño y condiciones de trabajo, determinadas por las características específicas del paciente, como la edad, el sexo, el origen étnico o las comorbilidades. Además, los modelos computacionales se pueden utilizar para simular no solo pacientes individuales o configuraciones de prueba de banco, sino también poblaciones de pacientes virtuales, ya sea a partir de bases de datos clínicos o generados sintéticamente para obtener estadísticas informativas. Estos estudios, conocidos como ensayos clínicos in-silico, se pueden utilizar para reducir, refinar y aumentar las pruebas en animales y de banco. De este modo, CM&S permite reducir costos y acelerar los tiempos de comercialización de dispositivos médicos, al mismo tiempo mejorando su seguridad y eficacia antes de la primer implantación en un humano.En esta tesis, se desarrolló un modelo computacional predictivo de interacción fluido-estructura (FSI por sus siglas en inglés) de reemplazos de válvulas cardíacas bioprotésicas, diseñado para ser ejecutado eficientemente en superordenadores. Este modelo fue aplicado a problemas de interés biomédico y clínico. El objetivo final es proporcionar un marco para probar y optimizar diseños de prótesis de la válvula aórtica. Dado que los reemplazos de válvula aórtica transcatéter (TAVR por sus siglas en inglés) se están implantando en pacientes más jóvenes y de menor riesgo, los efectos a largo plazo, como la trombosis valvular, se han convertido en un problema crítico para pacientes, médicos y fabricantes de dispositivos. Este trabajo se centra en la predicción del riesgo trombogénico y el rendimiento hemodinámico general de los reemplazos bioprostéticos de la válvula aórtica. Motivados por minimizar el desajuste entre el paciente y el dispositivo, las principales preguntas de interés abordadas involucran la evaluación del efecto de múltiples parámetros geométricos y materiales sobre el desempeño de la prótesis. Algunos de estos parámetros incluyen la excentricidad del anillo aórtico, el diámetro de la unión sinotubular, la alineación coronaria y la rigidez de las valvas. En esta tesis se modelaron escenarios tanto in-vitro como paciente-específicos, según la aplicación de interés. Para que el modelo se ejecute en tiempos computacionales prácticos, el método FSI de elementos finitos inmersos fue diseñado para cumplir con los estándares de computación de alto rendimiento (HPC por sus siglas en inglés) y se implementó en el código multifísico interno de Barcelona Supercomputing Center, Alya. El método numérico se validó contra pruebas de referencia de FSI, y su rendimiento se analizó utilizando herramientas de HPC. El modelo resuelve el acoplamiento bidireccional entre la mecánica de fluidos y sólidos, junto con la dinámica de fluidos y partículas para modelar el riesgo de activación de plaquetas. La integridad y la eficiencia de la herramienta abren la puerta a una serie de posibilidades para predecir el rendimiento de los dispositivos en entornos específicos del paciente. Por lo tanto, esta tesis representa un paso para que la medicina in-silico se convierta en el estándar en I+D de nuevos dispositivos, procesos de aprobación regulatoria y en planificación clínica