Entwicklung eines patientenspezifischen Lungenmodells, klinische Validierung und Prädiktion der Beatmungsantwort
Anästhesiologie
Medizinische Physik, Biomedizinische Technik
Zusammenfassung der Projektergebnisse
Mechanische Beatmung ist für Patienten mit akutem Lungenversagen (ARDS) lebensrettend, kann jedoch zu weiterer, beatmungsinduzierter Lungenschädigung (VILI) führen. Die Entwicklung lungenschonender Beatmungstechniken stagniert seit zwei Jahrzehnten, u.a. aufgrund des begrenzten Einblicks in die lokale Lungenpathologie und ihre individuelle Ausprägung bei Patienten. Ziel unseres Projektes war die Entwicklung eines patientenspezifischen und lokal aufgelösten Simulationsmodells der Lunge, das genau solche Einblicke gewährt. Dies erfordert die Berücksichtigung der schädigenden Überdehnung und zyklischen Rekrutierung und Derekrutierung (RD, Öffnen/Schließen) von Lungenbereichen - und die Anpassbarkeit des Modells an die individuelle Atemmechanik und lokale Lungenpathologie der jeweiligen individuellen Patienten. Eine Validierung des Modells geschieht durch eine prospektiv-klinische Beobachtungsstudie mit klinischen Daten von 10 ARDS-Patienten (CT-Scans, Beatmungsmessungen und Elektrische Impedanztomographie (EIT)). Im Rahmen des Projektes entwickelten wir zwei neue Ansätze zur patientenspezifischen Modellierung von ARDS-Lungen einschließlich RD-Dynamik. Der erste Ansatz basiert auf einem etablierten, jedoch bisher nur auf Tierdaten angewendeten und rein statistisch parametrisierten RD-Modell. Es gelang, dieses Modell weiterzuentwickeln, auf Patienten anzuwenden und ein mechanisch basiertes Parameterset zu identifizieren, das eine Reproduktion von Beatmungsmessungen ermöglichte. Das war ein großer Schritt, bei dem sich jedoch auch zeigte, dass für einen wirklich prädiktiven Modelleinsatz die nähere Erforschung der biophysikalischen Fluideigenschaften und komplexen Interaktionen in geschädigtem Lungengewebe erforderlich ist. Deshalb haben wir, über das ursprünglich geplante Arbeitsprogramm hinaus, alternativ zusätzlich noch einen komplett neuartigen RD-Modellierungsansatz entwickelt und dazu gleich auch noch einen darauf zugeschnittenen Parametrisierungsalgorithmus. Anhand von Bilddaten und spezifischen Beatmungsmanövern eines Patienten kalibriert der Algorithmus das Modell und überkommt die identifizierten Probleme. Die Anwendung des Modells auf einen Patienten zeigte eine hohe Übereinstimmung mit gemessenen Beatmungskurven. In der abschließenden prospektiv-klinischen Beobachtungsstudie wurden im Zeitraum zwischen Juni 2021 und September 2022 insgesamt 10 Patienten mit ARDS und aktueller CT-Bildgebung der Lunge eingeschlossen. Im Rahmen der (aktuell noch laufenden) Auswertung werden die mit patientenspezifischen Lungenmodellen der 10 eingeschlossenen ARDS-Patienten simulierten globalen Beatmungsgrößen mit klinisch gemessenen Daten verglichen und die Lungenmodelle lokal mithilfe von EIT-Messungen validiert. Vorläufige Ergebnisse der untersuchten Patienten sind vielversprechend. Für EIT-Prozesse entwickelten wir außerdem ein effizientes Open-Source-Software-Tool zur Generierung von virtuellen EITs aus den Simulationsergebnissen der jeweiligen Lungen und für den Vergleich von klinischen und simulierten EIT-Bildern mithilfe innovativer Evaluationsmethoden.
Projektbezogene Publikationen (Auswahl)
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Patientenspezifische Entwicklung eines Lungenmodells, klinische Validierung und Vorhersage der Beatmungsantwort. German Clinical Trials Register: DRKS00017151.
Becher, T.
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A next-generation discontinuous galerkin fluid dynamics solver with application to high-resolution lung airflow simulations. Proceedings of the International Conference for High Performance Computing, Networking, Storage and Analysis, 1–15.
Kronbichler, Martin; Fehn, Niklas; Munch, Peter; Bergbauer, Maximilian; Wichmann, Karl-Robert; Geitner, Carolin; Allalen, Momme; Schulz, Martin & Wall, Wolfgang A.
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An approach to study recruitment/derecruitment dynamics in a patient‐specific computational model of an injured human lung. International Journal for Numerical Methods in Biomedical Engineering, 39(9).
Geitner, Carolin M.; Becher, Tobias; Frerichs, Inéz; Weiler, Norbert; Bates, Jason H. T. & Wall, Wolfgang A.
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Holo Shed: Generate EIT images from simulation output. Software tool.
Holo Shed
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Pressure‐ and time‐dependent alveolar recruitment/derecruitment in a spatially resolved patient‐specific computational model for injured human lungs. International Journal for Numerical Methods in Biomedical Engineering, 40(2).
Geitner, Carolin M.; Köglmeier, Lea J.; Frerichs, Inéz; Langguth, Patrick; Lindner, Matthias; Schädler, Dirk; Weiler, Norbert; Becher, Tobias & Wall, Wolfgang A.
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Solving Bayesian inverse problems with expensive likelihoods using constrained Gaussian processes and active learning. Inverse Problems, 40(9), 095008.
Dinkel, Maximilian; Geitner, Carolin M.; Robalo, Rei Gil; Nitzler, Jonas & Wall, Wolfgang A.
