2つの患者特異的な分岐部動脈瘤に対するVirtual Flow-Tステント治療．

Virtual Flow-T Stenting for Two Patient-Specific Bifurcation Aneurysms.

抄録

血管分岐部に存在する広頚部脳動脈瘤（WNBA）の効果的な治療は、依然として重要な課題である。このような動脈瘤の治療には，ステントやフローダイバータを用いたY字型やT字型のステント留置が一般的であり，しばしば血管内コイルが追加されている．本研究では、2つのWNBAを、多数の編組ステントとフローダイバータデバイスを用いた新しいT-ステント法（Flow-T）により仮想的に治療した。各シナリオの有効性と性能を検証するために定常状態の血行動態シミュレーションを実施する前に、高速展開アルゴリズムを使用して、デバイスの圧縮レベルを変化させた複数の可能なデバイス展開構成をテストした。線形およびねじりバネのアナロジーに基づく仮想高速展開アルゴリズムを使用して，2 つの WNBA の形状に 9 個のステントを正確に展開した．デバイスは動脈瘤嚢に対して遠位側から近位側へ展開する．モデル化されたWNBAsでは，Flow-Tデバイスの配置のすべての構成が，動脈瘤の流入ジェットや高い動脈瘤速度，流れの衝突領域や壁せん断応力（WSS）の上昇など，動脈瘤破裂リスク上昇につながる要因を低減することが示された．Flow-Tアプローチにおける二次的娘血管内の分流装置の相対的位置は、検討した2つの形状において、手技の全体的効果に無視できない影響を与えることが判明した。Flow-Tアプローチのもう一方の腕を形成するブレイズステントにおけるインターベンショナリストによる圧迫のレベルは、動脈瘤の流入減少および動脈瘤のフローパターンに、より大きな影響を与えることが示された。Flow-Tアプローチでは、二次的な娘血管のフローダイバータ装置（SVB）の相対的な位置は、両方の動脈瘤の形状において、流入量の減少、動脈瘤のフローパターン、WSS分布にほとんど影響を及ぼさないことが明らかにされた。このことは、この血管におけるデバイスの配置は二次的な重要性を持つ可能性を示唆している。対照的に、動脈瘤の頸部における編組ステント（LVIS EVOまたはBaby Leo）の圧迫の違いにより、流入量の減少や動脈瘤の流動パターンにかなり大きなばらつきが見られた。したがって、Flow-T手技の成功は、インターベンショニストが編組ステントに加える圧迫のレベルによって主に決定されると結論づけられる。研究した両方の動脈瘤の形状について計算で予測された結果が同様であることから、2番目の形状の臨床介入で行われた補助的なコイリングのアプローチは、動脈瘤の分離の成功には不要であった可能性があることが示唆される。最後に，提案した計算モデリングの枠組みは，Flow-Tのような複雑な血管内治療法において，デバイスの選択と組み合わせの範囲が大きく，いくつかの候補の中から最適な戦略とデバイスの組み合わせを選択することが不可欠な，効果的な計画プラットフォームを提供する．

The effective treatment of wide necked cerebral aneurysms located at vessel bifurcations (WNBAs) remains a significant challenge. Such aneurysm geometries have typically been approached with Y or T stenting configurations of stents and/or flow diverters, often with the addition of endovascular coils. In this study, two WNBAs were virtually treated by a novel T-stenting technique (Flow-T) with a number of braided stents and flow-diverter devices. Multiple possible device deployment configurations with varying device compression levels were tested, using fast-deployment algorithms, before a steady state computational hemodynamic simulation was conducted to examine the efficacy and performance of each scenario. The virtual fast deployment algorithm based on a linear and torsional spring analogy is used to accurately deploy nine stents in two WNBAs geometries. The devices expand from the distal to proximal side of the devices with respect to aneurysm sac. In the WNBAs modelled, all configurations of Flow-T device placement were shown to reduce factors linked with increased aneurysm rupture risk including aneurysm inflow jets and high aneurysm velocity, along with areas of flow impingement and elevated wall shear stress (WSS). The relative position of the flow-diverting device in the secondary daughter vessel in the Flow-T approach was found to have a negligible effect on overall effectiveness of the procedure in the two geometries considered. The level of interventionalist-applied compression in the braised stent that forms the other arm of the Flow-T approach was shown to impact the aneurysm inflow reduction and aneurysm flow pattern more substantially. In the Flow-T approach the relative position of the secondary daughter vessel flow-diverter device (the SVB) was found to have a negligible effect on inflow reduction, aneurysm flow pattern, or WSS distribution in both aneurysm geometries. This suggests that the device placement in this vessel may be of secondary importance. By contrast, substantially more variation in inflow reduction and aneurysm flow pattern was seen due to variations in braided stent (LVIS EVO or Baby Leo) compression at the aneurysm neck. As such we conclude that the success of a Flow-T procedure is primarily dictated by the level of compression that the interventionalist applies to the braided stent. Similar computationally predicted outcomes for both aneurysm geometries studied suggest that adjunct coiling approach taken in the clinical intervention of the second geometry may have been unnecessary for successful aneurysm isolation. Finally, the computational modelling framework proposed offers an effective planning platform for complex endovascular techniques, such as Flow-T, where the scope of device choice and combination is large and selecting the best strategy and device combination from several candidates is vital.