Personalisierte Prognosen in 3D für Patienten mit angeborenen Herzerkrankungen gewinnen Mimics Innovation Award

Nichtinvasive, exakte und personalisierte Prognosemethoden sind in der Medizin möglicherweise auf einem schnelleren Vormarsch als gedacht.

Dies lässt sich aus einer Studie ableiten, die von Forschern an der Universität von Mailand durchgeführt wurde. Sie betrachteten eine neuartige 3D-Methodik, mit der die klinischen Szenarien nach komplexen chirurgischen Eingriffen bei Herzerkrankungen ausgewertet wurden. Diese Forschungsstudie gewann 2019 den Mimics Innovation Award für den Einsatz der 3D-Visualisierungssoftware zur Prognose, wie das Herz eines individuellen Patienten auf einen Stent reagieren würde. Dabei handelt es sich um eine gebräuchliche Behandlungsmethode, wenn Patienten nach der Behandlung komplexer angeborener Herzerkrankungen an Komplikationen leiden. Die Vorteile zeigen, dass die personalisierte 3D-Modellierung einen weiteren Schritt hin zur Vermeidung von Risiken während des Eingriffs darstellen kann und so die Patientenprognose verbessert.

1 % der Babys weltweit sind von angeborenen Herzerkrankungen betroffen

Allein in den Vereinigten Staaten kommen 40.000 Patienten mit einer kongenitalen Herzerkrankung zur Welt. Davon leiden 20 % an einer Komplikation namens RVOT-Dysfunktion (Funktionsstörung des rechtsventrikulären Ausflusstraktes). Die meistverbreitete chirurgische Behandlung für diese Dysfunktion ist ein Herzklappenersatz, der als Implantation eines Homograft-Conduits bekannt ist. Leider treten häufig langfristige, postoperative RVOT-Fehlfunktionen auf.

Die gängigste Lösung ist heute der Einsatz metallener Pre-Stents für den Conduit und eine Implantation einer perkutanen Lungenklappe. Diese chirurgischen Verfahren führen jedoch häufig zu lebensbedrohlichen Komplikationen. Es gibt zahlreiche Faktoren, die das Risiko für solche Komplikationen erhöhen, beispielsweise die Morphologie des RVOT, die Anatomie des jeweiligen Patienten und das mechanische Zusammenspiel mit dem Metall-Stent.

Mimics Innovation Suite für die personalisierte Finite-Elemente-Modellierung in 3D

Alessandro Caimi und seine Kollegen an der Universität von Mailand sahen den Bedarf an neuen Behandlungsmethoden, um die Lebensdauer des Conduits zu erhöhen. Dabei erkannten sie das Potenzial der Finiten-Elemente-Modellierung (FE). Sie waren in der Lage, die Prognoseleistung personalisierter FE-Modelle zu untersuchen, um die Durchführbarkeit und die klinischen Risiken einer Stent-Implantation zu bewerten.

Bei ihrer Forschung nutzten sie die Segmentierungsalgorithmen der Materialise Mimics Innovation Suite für die personalisierte 3D-Herzrekonstruktion aus CT-Bildern und der vorangegangenen Erzeugung eines triangulierten Oberflächennetzes. Die Mimics Innovation Suite war für den Erfolg dieses Forschungsprojekts von immenser Bedeutung, da sie sehr schnell qualitativ hochwertige Ergebnisse liefert. Dies ist bei der Analyse komplexer Morphologien vor der Behandlung des menschlichen Patienten entscheidend.

Die FE-Analyse hat sich als konsistent mit den klinischen Evidenzverfahren erwiesen. Dies ermöglicht eine bessere Prognose der Ergebnisse nach der Stent-Implantation bei Patienten mit angeborenen Herzerkrankungen oder bei anderen Dysfunktionen, für die dieser chirurgische Eingriff erforderlich ist.

Mimics Innovation Awards

Jedes Jahr veranstaltet Materialise eine Preisverleihung für die Mimics Innovation Awards, um Wissenschaftler zu unterstützen, die mit ihrer herausragenden Forschung die Welt zu einem besseren und gesünderen Ort machen.

Zur Jury für den 2019 verliehenen Preis gehört der CEO von Materialise, Fried Vancraen, der sich wie folgt zu den Forschungsergebnissen äußerte: