JCCT：3D列印有助於預測心臟瓣膜的泄漏

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在美國，超過八分之一的75歲及以上的人在心臟中發生中度至重度的主動脈阻塞，通常是由於瓣膜小葉上積聚的鈣化沉積物造成的，並阻止它們完全打開和關閉。許多這些老年患者的健康狀況不足以進行心臟直視手術;相反，他們使用稱為經導管主動脈瓣置換術（TAVR）的手術將人工瓣膜植入其心臟，該手術通過插入主動脈的導管展開瓣膜。然而，這個過程存在挑戰，包括需要選擇完美尺寸的心臟瓣膜，而不是真正看病人的心臟：太小，瓣膜可能會在邊緣移動或泄漏;太大了，閥門可以撕裂心臟，帶來死亡的危險。因此，心臟病專家一直試圖尋找一種「恰到好處」的TAVR瓣膜尺寸。

哈佛大學Wyss生物啟發工程研究所的研究人員創造了一種新穎的3D列印工作流程，允許心臟病專家在實際執行醫療程序之前評估不同瓣膜尺寸與每位患者獨特解剖結構的相互作用。該協議使用CT掃描數據生成個體患者主動脈瓣的物理模型，此外還有「sizer」裝置以確定完美的替換瓣膜尺寸。這項工作是與布萊根婦女醫院，華盛頓大學，馬薩諸塞州綜合醫院和馬克斯普朗克膠體與界面研究所的研究人員和醫生合作完成的，並發表在《Journal of Cardiovascular Computed Tomography》雜誌上。

當患者需要更換心臟瓣膜時，他們經常進行CT掃描，這需要一系列心臟X射線圖像來創建其內部解剖結構的三維重建。雖然在CT掃描中很容易看到主動脈的外壁和任何相關的鈣化沉積物，但是打開和關閉瓣膜的組織的精細「小葉」通常太薄而不能很好地顯示出來。 「在進行心臟解剖結構的三維重建後，通常看起來鈣化的沉積物只是在瓣膜內漂浮，對部署的TAVR瓣膜如何與它們相互作用提供很少或根本沒有見解，」Weaver解釋說。

為了解決這個問題，當時Wyss研究所的研究員Ahmed Hosny創建了一個軟體程序，該程序使用參數化建模來生成傳單的虛擬三維模型，每個患者的瓣膜上有七個坐標，這些坐標在CT掃描。然後將數字小葉模型與CT數據合併並進行調整，以使它們正確地適合瓣膜。然後將得到的模型（其中包含小葉及其相關的鈣化沉積物）3D列印成物理多材料模型。

該團隊還列印了一個定製的「sizer」設備，該設備適合3D列印的閥門模型，並進行擴展和收縮，以確定最適合每位患者的人造瓣膜尺寸。然後，他們用一層薄薄的壓力感測薄膜包裹分級機，以繪製分級器和三維印刷閥門及其相關的鈣化沉積物之間的壓力，同時逐漸擴大分級器。

「我們發現傳單上鈣化沉積物的大小和位置對人工瓣膜與鈣化瓣膜的適應性有很大影響，」目前在Dana-Farber癌症研究所工作的Hosny說。 「有時，TAVR瓣膜無法完全密封鈣化瓣膜，這些患者實際上可以更好地進行心內直視手術以獲得更好的貼合效果。」

此外，三維印刷閥門模型的多材料設計，將柔性小葉和剛性鈣化沉積物整合成完全整合的形狀，可以更準確地模擬人工瓣膜部署期間真實心臟瓣膜的行為，以及隨著sizer的擴展，提供觸覺反饋。

該團隊根據已經接受過TAVR手術的30名患者的數據對他們的系統進行了測試，其中15名患者因閥門太小而發生泄漏。研究人員預測，根據分級器與主動脈瓣的3D列印模型的匹配程度，每個患者應該接受的瓣膜大小，以及手術後是否會出現泄漏。該系統能夠成功預測60-73％的患者的泄漏結果（取決於患者接受的瓣膜類型），並確定60％的患者已接受適當大小的瓣膜。

「能夠識別中心和低風險患者，其心臟瓣膜解剖結構使他們更容易發生TAVR併發症，這是至關重要的，我們以前從未有過一種非侵入性的方法來準確地確定這種情況。這些患者可能會通過手術獲得更好的服務，因為不完美的TAVR結果的風險可能超過其益處。」作者們說道。此外，能夠物理模擬該過程可能會告知閥門設計和部署方法的未來迭代。

該團隊已經為希望使用它們的研究人員或臨床醫生在線免費提供了傳單建模軟體和3D列印協議。他們希望他們的項目將成為可進化的生物醫學設計的跳板，與市場的最新技術保持同步。

「個性化醫療挑戰的核心是認識到一種藥物治療不能同樣為所有患者服務，並且治療方法應該適合人，」Wyss研究所創始主任Donald Ingber博士說到。他還是哈佛醫學院血管生物學的Judah Folkman教授和波士頓兒童醫院的血管生物學項目，以及哈佛大學工程與應用科學學院的生物工程教授。 「這個原則適用於醫療器械和藥物，我們很高興看到我們的社區如何在這個領域進行創新，並試圖將新的個性化方法從實驗室到臨床實踐。」

原始資訊：

Predicting leaky heart valves with 3-D printing

參考資料：

Ahmed Hosny et al, Pre-procedural fit-testing of TAVR valves using parametric modeling and 3D printing,Journal of Cardiovascular Computed Tomography(2018). DOI: 10.1016/j.jcct.2018.09.007

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