JP7017856B2 - 患者に特異的な解剖学的データからパーソナライズされた血管移植を特定するためのシステム及び方法 - Google Patents

患者に特異的な解剖学的データからパーソナライズされた血管移植を特定するためのシステム及び方法 Download PDF

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Description

関連出願
本願は、２０１４年４月１６日に出願されたＵ．Ｓ．Ｐａｔｅｎｔ Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ Ｎｏ．１４／２５４，５４４、２０１４年４月１６日に出願されたＵ．Ｓ．Ｐａｔｅｎｔ Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ Ｎｏ．１４／２５４，５９９、及び２０１４年４月１６日に出願されたＵ．Ｓ．Ｐａｔｅｎｔ Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ Ｎｏ．１４／２５４，６３０からの優先権の利益を主張するものであり、それらのすべては、３５Ｕ．Ｓ．Ｃ．§１１９に基づいて、２０１３年８月１６日に出願されたＵ．Ｓ．Ｐｒｏｖｉｓｉｏｎａｌ Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ Ｎｏ．６１／８６６，７５８への優先権の利益を主張し、それらのすべては、その内容を参照文献として本明細書に援用する。
本開示のさまざまな実施形態は、概して医用イメージング及びその関連方法に関する。より具体的には、本開示の特定の実施形態は、患者に特異的な解剖学的画像データからパーソナライズされた血管デバイスを特定するためのシステム及び方法に関する。
冠動脈疾患は、狭窄症（血管の異常な狭窄）のような、心臓に血液を供給する血管における冠動脈病変を引き起こす場合がある。その結果として、心臓への血流が制限される場合がある。冠動脈疾患に罹患している患者は、身体的運動中の慢性安定狭心症、または患者が安静にしているときの不安定狭心症と呼ばれる胸部の疼痛に悩まされる場合がある。この疾患がより重症になると、心筋梗塞または心臓発作に至る場合がある。
胸部疼痛を罹っている患者及び／または冠動脈疾患の症状を示している患者は、冠動脈病変に関連するいくつかの間接的な証拠を提供し得る一つ以上の検査を受けることがある。例えば、非侵襲的検査としては、心電図、血液検査からのバイオマーカーの評価、トレッドミル検査、心エコー検査、単一光子放射断層撮影（ＳＰＥＣＴ）、及びポジトロン断層法（ＰＥＴ）を挙げることができる。解剖学的データは、冠動脈コンピュータ断層撮影血管造影（ＣＣＴＡ）を使用して非侵襲的に取得することができる。ＣＣＴＡは、胸部疼痛に苦しむ患者の画像化のために使用でき、造影剤の静脈内注入に続いて心臓及び冠動脈を画像化するためのコンピュータ断層撮影（ＣＴ）技術の使用を伴う場合がある。
通常、心臓専門医及び他の医療専門家が、侵襲的検査及び前述の非侵襲的検査の一つまたは両方を解析し、必要に応じて、患者の心血管の血流を改善するための適切な診療行為を決定する。例えば、心臓専門医は、画像を見て、特定のガイドライン及び専門的知識に基づいて、患者の脈管構造及び血流を修正するための、経皮的冠動脈インターベンション（ＰＣＩ）（すなわち、「ステント」）、または冠動脈バイパス移植（ＣＡＢＧ）などの診療行為を選択することができる。医療移植片の設計が、各患者にとってのデリベラビリティ、長期耐久性及び最適な治療成果のために重要である。従来、医者並びに移植片設計者及び製造者が、統計的解析などを使用して、移植候補者の全人数についての移植設計の有効性を評価していた。
しかしながら、個々の患者の冠動脈解剖学的組織、心筋潅流及び冠状動脈流についての種々の診療行為及び移植の効果を非侵襲的な様式において評定及び予測するための方法に対する要求がある。そのような方法及びシステムは、冠動脈疾患が疑わしい患者の治療を診断及び計画する心臓専門医にとって利益となり得る。さらに、直接に測定できない、例えば、運動できない条件下で患者の冠状動脈流及び心筋潅流を予測し、そして患者個別の冠状動脈流及び心筋潅流についての医療手当、インターベンション療法及び外科治療の結果を予測するための方法に対する要求もある。さらに、非侵襲的な様式において評定された冠動脈組織を解析することによって、複数の実行可能な治療法の選択肢（例えば、すべての実行できるＰＣＩまたはＣＡＢＧの選択肢）から最適な治療法の選択肢を自動的に特定することに対する要求もある。最後に、非侵襲的な様式において評定された冠動脈組織を解析することによって、特定の患者のためのカスタマイズまたはパーソナライズされた心臓移植または他の診療行為を自動的に設計、規定または別な様式で特定するためのシステム及び方法に対する要求もある。
本開示の特定の態様に従い、患者に特異的な幾何学的情報に基づいてパーソナライズされた心血管デバイスを特定するためのシステム及び方法が開示される。一つの方法は、患者の血管系の少なくとも一部についての解剖学的画像データを入手することと、プロセッサを使用して、計算流体力学及び構造力学解析の一つまたは両方を解剖学的画像データに実行することと、及び、プロセッサを使用して、解剖学的画像データについての計算流体力学及び構造力学解析の一つまたは両方の結果に基づいて、患者のためのパーソナライズされた心血管デバイスを特定することと、を含む。
本開示の特定の追加の態様に従う、患者に特異的な幾何学的情報に基づいてパーソナライズされた心血管デバイスを特定する一つの方法は、患者の一つ以上の生理学的パラメータ、及び患者の血管系の少なくとも一部についての解剖学的画像データを入手することと、プロセッサを使用して、計算流体力学及び構造力学解析の一つまたは両方を生理学的パラメータ及び解剖学的画像データに実行することと、及び、プロセッサを使用して、患者の生理学的パラメータ及び解剖学的画像データについての計算流体力学及び構造力学解析の一つまたは両方の結果に基づいて、患者のためのパーソナライズされた心血管デバイスを特定することと、を含む。
本開示の特定の追加の態様に従う、患者に特異的な幾何学的情報に基づいてパーソナライズされた心血管デバイスを特定する一つの方法は、患者の一つ以上の生理学的パラメータ、及び患者の血管系の少なくとも一部分についての幾何学的モデルを入手することと、患者の血管系の幾何学的モデルの一つ以上の冠動脈の一つ以上の幾何学量を取得することと、患者の血管系の幾何学的モデルにおける複数の位置におけるプラークの有無を決定することと、複数のデバイス変化並びに複数の血行動態及び固体力学特性によって規定される目的関数を生成することと、及び、計算流体力学及び構造力学解析を使用して目的関数を最適化し、所望の血行動態及び固体力学特性をもたらす複数のデバイス変化を特定することと、を含む。
本開示の特定の追加の態様に従う、患者に特異的な幾何学的情報に基づいてパーソナライズされた心血管デバイスを特定する一つの方法は、デジタル形式における、患者の脈管構造の画像データ、及び一つ以上の測定または概算された患者の生理学的または表現型パラメータを入手することと、患者の脈管構造の少なくとも一部分についての患者に特異的なモデルを生成することと、患者に特異的なモデルから抽出された心血管の幾何学的形状から病理特性を決定することと、設計上の考慮事項並びに血行動態及び機械的特性の一つ以上の概算値に基づいて、デバイスについての目的関数を規定することと、デバイスを摂動し、流体力学または構造力学解析を使用して目的関数を評価することによって目的関数を最適化することと、及び、最適化された目的関数を使用して、（ｉ）利用可能なデバイスの組からのデバイスの選択、または（ｉｉ）所望のデバイスの製造のいずれかを行うことと、を含む。
本明細書は、例えば、以下の項目も提供する。
（項目１）
患者に特異的な幾何学的情報に基づいてパーソナライズされた心血管デバイスの特定方法であって、
前記患者の血管系の少なくとも一部の解剖学的モデルを入手することと、
プロセッサを使用して、幾何学的解析、計算流体力学解析及び構造力学解析の一つ以上を前記解剖学的モデルに実行することと、及び
前記プロセッサを使用して、前記解剖学的モデルの幾何学的解析、計算流体力学解析及び構造力学解析の一つ以上の結果に基づいて、前記患者のためのパーソナライズされた心血管デバイスを特定することと、を含む、前記方法。
（項目２）
前記解剖学的モデルが解剖学的画像データから入手される、項目１に記載の方法。
（項目３）
前記パーソナライズされた心血管デバイスが、埋め込み型デバイス及び埋め込み型デバイスを送達するためのデバイスの少なくとも一つを備えている、項目１に記載の方法。
（項目４）
患者に特異的な幾何学的情報に基づいてパーソナライズされた心血管デバイスの特定方法であって、
患者の一つ以上の生理学的パラメータ、及び前記患者の血管系の少なくとも一部の解剖学的モデルを入手することと、
プロセッサを使用して、幾何学的解析、計算流体力学解析及び構造力学解析の一つ以上を前記生理学的パラメータ及び解剖学的モデルに実行することと、及び
前記プロセッサを使用して、前記患者の生理学的パラメータ及び解剖学的モデルの前記幾何学的解析、計算流体力学解析及び構造力学解析の一つ以上の結果に基づいて、前記患者のためのパーソナライズされた心血管デバイスを特定することと、を含む、前記方法。
（項目５）
前記解剖学的モデルが解剖学的画像データから入手される、項目４に記載の方法。
（項目６）
前記パーソナライズされた心血管デバイスが、埋め込み型デバイス及び埋め込み型デバイスを送達するためのデバイスの少なくとも一つを備えている、項目４に記載の方法。
（項目７）
前記一つ以上の生理学的パラメータが、患者の年齢、性別、身長、体重、心拍数、最高及び最低血圧、血液特性、心機能並びに心外膜脂肪量から選ばれる、項目４に記載の方法。
（項目８）
前記血液特性が、血漿、赤血球、ヘマトクリット値、白血球、血小板、粘度及び降伏応力の少なくとも一つから選ばれる、項目７に記載の方法。
（項目９）
前記一つ以上の生理学的パラメータが測定される、項目４に記載の方法。
（項目１０）
前記一つ以上の生理学的パラメータが概算される、項目４に記載の方法。
（項目１１）
前記幾何学的解析が、血管、心筋、大動脈、弁膜、プラーク及び室の一つ以上についての患者に特異的な幾何学的モデルを生成することを含む、項目４に記載の方法。
（項目１２）
前記幾何学的解析が、（ｉ）冠動脈断面積、（ｉｉ）冠動脈の幾何学表面、（ｉｉｉ）冠動脈中心線、及び（ｉｖ）冠動脈変形の一つ以上の特性から選ばれた、前記患者の冠動脈の幾何学量を取得することをさらに含む、項目１１に記載の方法。
（項目１３）
前記冠動脈断面積の前記特性が、前記冠動脈中心線に沿う管腔断面積、前記冠動脈中心線に沿う前記管腔断面積における先細りの程度、断面管腔境界の凹凸、並びに狭窄病変の位置、長さ及び程度の一つ以上から選ばれる、項目１２に記載の方法。
（項目１４）
前記冠動脈の幾何学表面の前記特性が、ガウス関数、最大値、最小値及び平均値の少なくとも一つを含む幾何学的形状の３次元表面曲率を含む、項目１２に記載の方法。
（項目１５）
前記冠動脈中心線の前記特性が、曲率及びねじれの一つまたは両方から選ばれる、項目１２に記載の方法。
（項目１６）
前記冠動脈変形の前記特性が、心臓周期にわたる前記冠動脈の膨張性、心臓周期にわたる分岐角の変化及び心臓周期にわたる曲率変化の一つ以上から選ばれる、項目１２に記載の方法。
（項目１７）
前記計算流体力学解析が、平均壁せん断応力、振動せん断指数、粒子滞留時間、乱流運動エネルギー、薬剤送達及び薬剤分布の均一性から選ばれた一つ以上の流動力学特性をモデリングすることを含む、項目４に記載の方法。
（項目１８）
前記構造力学解析が、組織応力、破壊抵抗、可撓性及びデリベラビリティの一つ以上をモデリングすることを含む、項目４に記載の方法。
（項目１９）
患者に特異的な幾何学的情報に基づいてパーソナライズされた心血管デバイスを特定するための命令を記憶するデータ記憶装置と、
前記命令を実行して以下のステップを含む方法を実行するように構成されたプロセッサと、を備えており、前記ステップが、
（ｉ）患者の一つ以上の生理学的パラメータ、及び（ｉｉ）前記患者の血管系の少なくとも一部の解剖学的モデルの少なくとも一つを入手するステップ、
プロセッサを使用して、幾何学的解析、計算流体力学解析及び構造力学解析の一つ以上を前記一つ以上の生理学的パラメータ及び解剖学的モデルの少なくとも一つに実行するステップ、及び
前記プロセッサを使用して、前記患者の一つ以上の生理学的パラメータ及び解剖学的モデルの前記少なくとも一つの幾何学的解析、計算流体力学解析及び構造力学解析の一つ以上の結果に基づいて、前記患者のためのパーソナライズされた心血管デバイスを特定するステップ、を含む前記患者に特異的な幾何学的情報に基づいてパーソナライズされた心血管デバイスを特定するためのシステム。
（項目２０）
前記解剖学的モデルが解剖学的画像データから入手される、項目１９に記載のシステム。
（項目２１）
前記パーソナライズされた心血管デバイスが、埋め込み型デバイス及び埋め込み型デバイスを送達するためのデバイスの少なくとも一つを備えている、項目１９に記載のシステム。
（項目２２）
患者に特異的な幾何学的情報に基づいてパーソナライズされた心血管デバイスを特定するためのコンピュータ実行可能プログラミング命令を含有する少なくとも一つのコンピュータシステムにおいて使用される非一時的コンピュータ可読媒体であって、前記命令が、
前記コンピュータシステムにおいて、患者の組織の少なくとも一部分の解剖学的モデル、及び患者の一つ以上の生理学的パラメータを含む患者に特異的なデータを受信することと、
前記コンピュータシステムにおいて、幾何学的解析、計算流体力学解析及び構造力学解析の一つ以上を前記患者に特異的なデータに実行することと、及び
前記患者に特異的なデータの幾何学的解析、計算流体力学解析及び構造力学解析の一つ以上の結果に基づいて、前記患者についてのパーソナライズされた心血管デバイスを特定することと、を前記コンピュータシステムによって実行可能である、前記非一時的コンピュータ可読媒体。
（項目２３）
前記解剖学的モデルが解剖学的画像データから入手される、項目２２に記載の非一時的コンピュータ可読媒体。
（項目２４）
前記パーソナライズされた心血管デバイスが、埋め込み型デバイス及び埋め込み型デバイスを送達するためのデバイスの少なくとも一つを備えている、項目２２に記載の非一時的コンピュータ可読媒体。
開示した実施形態の追加の目的及び利点は、以下の記述においてある程度説明され、その記述からある程度明らかになるか、または開示した実施形態の実践によって知ることができる。開示した実施形態の目的及び利点は、添付の特許請求の範囲において特に指摘された要素及び組み合わせによって実現及び達成される。
前の概要及び以下の詳細な説明の両方が、単に例示的かつ説明的なものであり、特許請求の範囲に記載された実施形態を制限するものではないことを理解すべきである。
本明細書に援用され、その一部を構成する添付図面は、さまざまな例示的な実施形態を図示し、記述とともに、開示した実施形態の原理を説明する役割を果たす。
本開示の例示的な実施形態に従う、患者に特異的な解剖学的画像データからパーソナライズされた血管移植を設計するための例示的なシステム及びネットワークのブロック図である。 本開示の例示的な実施形態に従う、患者に特異的な解剖学的画像データからパーソナライズされた血管移植を設計するための例示的な方法のブロック図である。
ここで本発明の例示的な実施形態を詳細に参照し、その実施例を添付図面に図示する。可能な限り、同一または同様の部分を参照するために、図面全体を通して同一の参照番号が使用される。
血流特性を評定するための新型の非侵襲的検査が開発されてきた。これらの非侵襲的検査は、患者の画像化（例えば、ＣＴ）を使用して患者に特異的な血管の幾何学的モデルを決定し、これをコンピュータ的に使用して、適切な生理学的境界条件及びパラメータを用いた計算流体力学（ＣＦＤ）を使用して血流をシミュレートすることができる。これらの患者に特異的な境界条件への入力の実施例として、患者の血圧、血液粘度、及び（患者の画像化からの、供給される組織のスケーリング則及び質量概算から導き出された）供給される組織からの血液の予測される需要量が挙げられる。
本開示は、個々の患者の冠動脈解剖学的組織、心筋潅流及び冠状動脈流についての種々の診療行為及び移植の効果を非侵襲的な様式において評定及び予測することに関する。さらに、本開示は、非侵襲的な様式において評定された冠動脈組織を解析することによって、複数の実行可能な治療法の選択肢（例えば、すべての実行できるＰＣＩまたはＣＡＢＧの選択肢）から最適な治療法の選択肢を自動的に特定すること、及び非侵襲的な様式において評定された冠動脈組織を解析することによって、特定の患者のためのカスタマイズまたはパーソナライズされた心臓移植または他の診療行為を自動的に設計、規定または別な様式で特定することに関する。
より具体的には、本開示は、パーソナライズされた医療デバイスまたは送達システムを推薦及び／または製造するためのサービスを提供するための手法に関する。具体的には、ここに開示したシステム及び方法は、患者情報（例えば、３次元医用イメージング）を受信し、最適なデバイス設計のために、患者に特異的な血管の幾何学的形状及び病状の位置を生成する。一実施形態において、本開示は、患者に特異的な幾何学的情報に基づいて、パーソナライズされた心血管移植を設計または特定するための方法を含む。方法は、患者の一つ以上の生理学的パラメータ、及び患者の血管系の少なくとも一部についての解剖学的画像データを入手することと、計算流体力学及び構造力学解析の一つまたは両方を患者の生理学的パラメータ及び解剖学的画像データに実行することと、及び患者の生理学的パラメータ及び解剖学的画像データについての計算流体力学及び構造力学解析の一つまたは両方の結果に基づいて、患者のためのパーソナライズされた心血管移植を設計または特定することと、を含む。本開示は、これらのシステム及び方法を冠動脈疾患の文脈において記述するが、同一のシステム及び方法は、末梢動脈もしくは大脳動脈または静脈などの、冠動脈以外の他の血管系にも適用できる。
ここで図面を参照する。図１は、患者に特異的な解剖学的データからパーソナライズされた血管移植を設計するための例示的なシステム及びネットワークのブロック図を描写する。具体的には、図１は、複数の医師１０２及び第三提供者１０４を描写し、それらのうちのどれもが、一つ以上のコンピュータ、サーバ及び／またはハンドヘルドモバイルデバイスを通じて、インターネットなどの電子ネットワーク１００に接続することができる。医師１０２及び／または第三提供者１０４は、一人以上の患者の心臓系及び／または血管系の画像を生成、さもなければ取得することができる。医師１０２及び／または第三提供者１０４は、例えば、年齢、病歴、血圧、血液粘度などの任意の組み合わせの患者に特異的な情報も取得することができる。医師１０２及び／または第三提供者１０４は、心臓もしくは血管の画像及び／または患者に特異的な情報を、電子ネットワーク１００を通じてサーバシステム１０６に送信することができる。サーバシステム１０６は、医師１０２及び／または第三提供者１０４から受信した画像及びデータを記憶するための記憶装置を含むことができる。サーバシステム１０６は、記憶装置に記憶された画像及びデータを処理するための処理装置も含むことができる。
図２は、本開示の例示的な実施形態に従う、患者に特異的な解剖学的データからパーソナライズされた血管移植を設計するための例示的な方法のブロック図である。図２の方法は、電子ネットワーク１００を通じて医師１０２及び／または第三提供者１０４から受信した情報、画像及びデータに基づいて、サーバシステム１０６によって実行することができる。
本開示の一実施形態は、患者の心臓の画像化を使用して、冠状血管及びプラークについての患者に特異的な幾何学的モデルを導き出し、計算流体力学及び構造力学解析を実行して最適な医療移植片の設計または送達システムを決定する。具体的には、図２に示すように、患者に特異的な解剖学的データからパーソナライズされた血管移植を設計するための一つの方法２００は、例えば、患者画像データ、並びに例えば、血圧、血液粘度、患者の年齢、患者の性別などの患者の生理学的または表現型パラメータの一つ以上の概算値のリストのデジタル表現を（例えば、コンピュータ、ラップトップ、ＤＳＰ、サーバなどの計算装置のメモリまたはデジタルストレージなど［例えば、ハードドライブ、ネットワークドライブ］で）入手することによって、画像及び患者情報を取得すること（ステップ２０２）を含むことができる。方法２００は、さらに、血管、心筋、大動脈、弁膜、プラーク及び／または心室などの患者の脈管構造の少なくとも一部分についての患者に特異的な幾何学的モデルを生成すること（ステップ２０４）を含むことができる。この幾何学的モデルは、空間を点間の空間的単位（例えば、数ミリメートルにおいて）にマッピングすることができる（ことによると、各点における隣接のリストを含む）空間内の点のリストとして表すことができる。方法２００は、さらに、治療の標的となる、抽出された心血管の幾何学的形状における病理特性を決定すること（ステップ２０６）を含むことができる。例えば、ステップ２０６は、一つ以上の位置におけるプラークの有無を示すことを含むことができる。プラークが存在する場合には、冠動脈プラーク組成、負荷及び位置の一つ以上の測定値のリストを取得または生成することができる。方法２００は、さらに、例えば、設計上の考慮事項（例えば、形状、破壊抵抗、薬剤分布）、並びに組織応力、血管損傷、薬剤送達、薬剤分布の均一性、壁せん断応力、振動せん断指数、粒子滞留時間、レイノルズ数、ウオマスリー数、局所流量及び乱流運動エネルギーなどの生物物理学的な血行動態及び機械的特性の一つ以上の概算値のリストに基づいて、一つ以上のデバイス及び送達システムのための目的関数を規定すること（ステップ２０８）を含むことができる。方法２００は、さらに、例えば、目的関数に基づいてデバイス及び送達システムの仕様を最適化する、並びに／または既存の設計から実際上配置されたデバイスに従う幾何学的形状を摂動する、もしくは目的関数を評価するための計算流体力学もしくは構造力学解析に関する新しい設計を使用することによって、規定された目的関数に関してデバイス及び送達システムを最適化すること（ステップ２１０）を含むことができる。方法２００は、さらに、例えば、デバイス及び／または送達システム変数を、デバイスの特性及び／または送達システムの特性を最適化するための最適化アルゴリズムに入力することによって、規定された目的関数に関してデバイス及び送達システムを最適化すること（ステップ２１０）を含むことができる。方法２００は、さらに、例えば、在庫もしくはカタログからデバイス及び／もしくは送達システムを推薦する、または３次元印刷を使用してパーソナライズもしくはカスタマイズされたデバイス及び／もしくは送達システムを形成すること（ステップ２１２）を含むことができる。例えば、ステップ２１２は、患者に特異的な幾何学的形状及び評価スコアを使用して、在庫（例えば、図２と一貫性のあるデバイスカタログ）から最適なデバイス設計を選ぶこと、またはカスタマイズされたデバイス及び送達機構についての仕様（例えば、特注、３次元印刷など）を決定することを含むことができる。方法２００は、さらに、在庫選択または仕様を電子記憶媒体（例えば、ハードドライブ、コンピュータＲＡＭ、ネットワーク通信チャネル）に記憶し、かつ／または選択されたデバイス設計を、ネットワークなどを通じて医師に送信することを含むことができる。
ここで、方法２００を、図２並びに特定の例示的な特性及び例示的なステップを参照してより詳細に後述する。一実施形態において、ステップ２０２は、患者の心臓のスキャン及び以下の患者の生理学的または表現型パラメータの概算値のデジタル表現を（例えば、コンピュータ、ラップトップ、ＤＳＰ、サーバなどの計算装置のメモリまたはデジタルストレージなど［例えば、ハードドライブ、ネットワークドライブ］で）入手することによって、画像及び患者情報を取得することを含むことができる。上記のパラメータは、
・患者の年齢、性別、身長及び体重、
・心拍数、
・最高及び最低血圧、
・血漿、赤血球（赤血球）、ヘマトクリット値、白血球（白血球）及び血小板（血小板）、粘度、降伏応力などを含む血液特性、
・心機能（駆出率）、並びに
・心外膜脂肪量を含む。
一実施形態において、ステップ２０４は、血管、心筋、大動脈、弁膜、プラーク及び室の一つ以上についての患者に特異的な幾何学的モデルを生成することを含むことができる。この幾何学的モデルは、空間を点間の空間的単位（例えば、数ミリメートルにおいて）にマッピングすることができる（ことによると、各点における隣接のリストを含む）空間内の点のリストとして表すことができる。一実施形態において、患者に特異的なモデルは、患者の上行大動脈、冠動脈ツリー、心筋、弁膜及び／または室についての幾何学的モデルを含むことができる。この幾何学的モデルは、空間を点間の空間的単位（例えば、数ミリメートルにおいて）にマッピングすることができる（ことによると、各点における隣接のリストを含む）空間内の点のリストとして表すことができる。このモデルは、心臓周期の拡張終期における患者の心臓のＣＴ画像化を実行することによって導き出すことができる。次に、この画像を、手入力でまたは自動的に分割することによって、大動脈及び冠動脈の管腔が属するボクセルを特定することができる。冠血管系の３次元画像が与えられれば、心血管の患者に特異的な幾何学的モデルを抽出できる多くの方法が文献において存在する。例えば、一実施形態において、サーバシステム１０６は、受信した患者に特異的な解剖学的データに基づいて、３次元ソリッドモデル及び／または３次元メッシュを生成することができる。例えば、サーバシステム１０６は、その全体が参照により本明細書に組み入れられる２０１２年１１月２０日に公開されたＴａｙｌｏｒらによるＵ．Ｓ．Ｐａｔｅｎｔ Ｎｏ．８，３１５，８１２に記述されている技術のいずれかに基づいて、３次元モデル及び／またはメッシュを生成することができる。自動的に抽出された幾何学的モデルにおける誤りは、抽出された幾何学的モデルと画像とを比較し、必要に応じて訂正する人間の観察者によって訂正することができる。ボクセルが特定されれば、（例えば、マーチングキューブを使用して）幾何学的モデルを導き出すことができる。
治療の標的である位置について、ステップ２０４は、さらに、例えば、冠動脈断面積の特性、冠動脈の幾何学表面、冠動脈中心線、及び冠動脈変形などの患者に特異的な幾何学的モデルから冠動脈の幾何学量を取得することを含むことができる。冠動脈断面積の特性は、例えば、先細りの程度、断面管腔境界の任意の凹凸（または円形）などの冠動脈中心線に沿う管腔断面積を含む。先細りの程度は、例として、ある特定の間隔（例えば、血管の直径の２倍）をあけたサンプルとして中心線上の点を入手し、線形フィッティングされた断面積の傾きを算出することによって取得することができる。
冠動脈断面積の他の特性は、例えば、狭窄病変の位置、長さ及び程度を含む。狭窄病変の位置は、例えば、断面積曲線の最小値を検出することによって取得することができる。最小値は、断面積曲線の一次導関数がゼロでありかつ二次導関数が正である位置を検出することによって検出される。不自然なピークの検出を回避するために、断面積輪郭は平滑にすべきである。狭窄病変の長さは、例えば、断面積が回復した狭窄病変からの近位位置及び遠位位置を算出することによって取得することができる。最後に、狭窄病変の程度は、例えば、フーリエ平滑化またはカーネル回帰を使用して、平滑化された断面積輪郭の基準値に基づいて評価することができる。
冠動脈の幾何学表面の特性は、例として、ガウス関数、最大値、最小値及び平均値を含む、例えば、幾何学的形状の３次元表面曲率を含むことができる。
冠動脈中心線の特性は、例えば、冠動脈中心線の曲率（曲げ）及びねじれ（非平面性）を含む。曲率は、例えば、次式を使用して、フルネの曲率を算出することによって取得することができる。
Figure 0007017856000001
 式中、ｐは、中心線の座標である。
または、中心線上の点に沿う外接円の半径の逆数を算出することによって取得することができる。ねじれは、例えば、次式を使用して、フルネのねじれを算出することによって取得することができる。
Figure 0007017856000002
 式中、ｐは、中心線の座標である。
冠動脈変形の特性は、例えば、心臓周期にわたる冠動脈の膨張性、心臓周期にわたる分岐角の変化、及び心臓周期にわたる曲率変化を含むことができる。それ故に、この測定基準には、（例えば、心臓拡張期と心臓収縮期とのための）多相のＣＣＴＡが必要となり得る。
一実施形態において、ステップ２０６は、一つ以上の位置におけるプラークの有無を示すことによって、治療の標的となる、抽出された心血管の幾何学的形状における病理特性を決定することを含むことができる。プラークが存在する場合には、冠動脈プラーク組成、負荷及び位置の一つ以上の測定値のリストを生成または取得することができる。治療の標的である位置について、ステップ２０６は、患者に特異的な幾何学的モデルから冠動脈病状の量を取得することを含むことができる。このモデルは例えば、プラークの強度などのプラーク負荷（容積）及びタイプ、並びに陽性リモデリングの存在、低吸収プラークの存在及び微小石灰化の存在などの、既存のプラークに不都合なプラーク特性などを含む。
一実施形態において、ステップ２０８は、（ａ）最適化のための設計変数を規定すること、（ｂ）設計上の考慮事項並びに生物物理学的な血行動態及び機械的特性の一つ以上の概算値のリストに基づいて測定基準を規定すること、及び（ｃ）重み付けされた規定された測定基準に基づいて目的関数を規定することによって、デバイス及び送達システムについての目的関数を規定すること、を含むことができる。
最適化のための設計変数の限定されない実施例として、例として、ステントのタイプ（例えば、コイル、チューブ、スロットなどがある）、ステント全長、対称性、材料、金属被覆率、表面仕上げ、先細り、輪郭または断面、支柱幾何学的形状、並びに薬剤含量及び投与量（分量及び放出速度）が挙げられる。支柱幾何学的形状は、例えば、形状、厚さ、間隔及び支柱の数を含むことができる。
設計上の考慮事項並びに生物物理学的な血行動態及び機械的特性の一つ以上の概算値のリストに基づく、測定基準の限定されない実施例として、例えば、デバイス最適化のための測定基準、及び送達システムの最適化のための測定基準が挙げられる。デバイス最適化のための測定基準として、例えば、流動力学特性、固体力学特性及び臨床兆候特性などの、計算流体力学から導き出される血行動態及び力学の特性を挙げることができる。
流動力学特性の限定されない実施例として、例えば、平均壁せん断応力、振動せん断指数（ＯＳＩ）、粒子滞留時間、乱流運動エネルギー（ＴＫＥ）、薬剤送達、及び薬剤分布の均一性が挙げられる。平均壁せん断応力は、次式として定義される。
Figure 0007017856000003
 式中、
Figure 0007017856000004
 は、面力ベクトルの面内成分として定義された壁せん断応力ベクトルである。ＯＳＩは、次式として定義され、
Figure 0007017856000005
 一定方向のせん断応力の測定値である。次に、粒子滞留時間は、規定の流体領域から血液が流れ出るのにかかる時間の測定値である。最後に、ＴＫＥは、乱流における渦に関連する乱流強度の測定値であり、測定された根二乗平均速度の変動によって特徴づけられる。ＴＫＥは、運動エネルギーによって正規化することができる。
固体力学特性の限定されない実施例として、例えば、組織応力、破壊抵抗、可撓性及びデリベラビリティが挙げられる。臨床兆候特性の限定されない実施例として、例として、血管損傷、塞栓のリスク（被覆ステント）、再狭窄症または血栓症もしくは凝固のリスク、及び側枝の損傷が挙げられる。
前述のように、血行動態及び力学の特性は、計算流体力学から導き出される。血流及び構造力学をシミュレートするためのコンピュータ手法は、よく研究されており、シミュレーションは、既知の技術を用いて遂行することができる。例えば、血流の過渡特性を取得するために、下流の脈管構造についての集中パラメータの冠状血管モデル、集中パラメータの心臓モデルと結び付く流入境界条件、及び閉ループモデルを使用して、拍動流シミュレーションを実行することによって、心臓周期期間における心臓と動脈系との間の相互作用に由来する心筋内圧力の変化を表現することができる。
送達システムの最適化についての測定基準は、例えば、長さ、可撓性または機能性、そしてサイズ、長さまたは組成に応じて注文するための予め成形されたガイドワイヤ、バルーン圧力、及びバルーンコンプライアンスを含むことができる。
重み付けされた規定された測定基準に基づいて目的関数を規定することに関して、各測定基準の重みは、意図された設計上の考慮事項に基づいて決定することができる。意図された設計上の考慮事項の限定されない実施例として、性能、デリベラビリティ及び耐久性が挙げられる。
一実施形態において、ステップ２１０は、在庫またはカタログからの既存の設計及び新しい設計を評価することによって、規定された目的関数に関してデバイス及び送達システムを最適化することを含むことができる。評価は、例えば、実際上配置されたデバイスの幾何学的形状を摂動して、計算流体力学または構造力学解析を実行することによって、目的関数を評価することを伴うことができる。
一実施形態において、ステップ２１２は、在庫もしくはカタログから、パーソナライズもしくはカスタマイズされたデバイスもしくは送達システムを推薦する、または３次元印刷を使用してパーソナライズもしくはカスタマイズされたデバイスもしくは送達システムを製造することを含むことができる。これは、（ａ）患者に特異的な幾何学的形状、評価スコアの結果及びデバイス設計を、デジタル表現を（例えば、コンピュータ、ラップトップ、ＤＳＰ、サーバなどの計算装置のメモリまたはデジタルストレージなど［例えば、ハードドライブ、ネットワークドライブ］で）保存すること、（ｂ）在庫またはカタログから推薦すること、及び（ｃ）患者に応じて設計をカスタマイズすること、によって成し遂げることができる。
推薦することは、例えば、顧客が既存の病院の在庫などの在庫またはデバイスカタログからデバイスを選択できるように、顧客に応じた最適な設計の推薦として患者に特異的な幾何学的形状のデジタル表現を提供することを含むことができる。一実施形態では、最高評価スコアを有するデバイスまたは送達システムが選ばれる。別の実施形態では、最高評価スコアを持つ設計に最も類似する特性を有するデバイスまたは送達システムが選ばれる。
患者に応じて設計をカスタマイズすることは、例えば、デバイス及び送達システムの新しい設計を製造するための、顧客に応じた最適な設計の推薦として患者に特異的な幾何学的形状のデジタル表現を提供することを含むことができる。結果生じたカスタマイズされた設計は、設計変数として定義される最適な設計仕様に基づく３次元印刷用として注文することができる。これらの設計変数の限定されない実施例として、例えば、ステントのタイプ（例えば、コイル、チューブ、スロットなどがある）、全長、対称性、材料、金属被覆率、表面仕上げ、先細り、輪郭または断面、及び形状、厚さ、間隔、支柱の数などの支柱幾何学的形状、並びに薬剤含量及び投与量（分量及び放出速度）が挙げられる。最後に、出力モデルは、電子記憶媒体（例えば、ハードディスク、コンピュータＲＡＭ、ネットワークドライブなど）に保存することができる。
本発明の他の実施形態は、明細書の考慮事項及び本明細書に開示する本発明の実践から当業者に明らかになる。本明細書及び実施例が単なる例示とみなされ、本発明の真の範囲及び趣旨が以下の特許請求の範囲によって示されることが意図される。

Claims (16)

  1. 患者に特異的な幾何学的情報に基づいてパーソナライズされた心血管デバイスを特定するためのシステムが前記パーソナライズされた心血管デバイスを特定する方法であって、前記方法は、前記システムが、
    患者の一つ以上の測定または概算された生理学的または表現型パラメータ及び前記患者の脈管構造の画像データから前記患者の脈管構造の少なくとも一部分の患者に特異的なモデルを生成または取得することと、
    前記患者に特異的なモデルから前記患者の一つ以上の病理特性を決定することと、
    前記患者の前記一つ以上の病理特性を治療するために設計されたパーソナライズされた心血管デバイスについて所望される一つ以上の設計上の考慮事項を規定することと、
    前記パーソナライズされた心血管デバイスの一つ以上の設計変数を規定することと、
    前記パーソナライズされた心血管デバイスの一つ以上の測定基準を規定することであって、前記一つ以上の測定基準は、流動力学特性、固体力学特性及び臨床徴候特性のうちの一つ以上から選ばれ、前記一つ以上の測定基準の値は、前記パーソナライズされた心血管デバイスの前記一つ以上の設計上の考慮事項の値の関数である、ことと、
    前記一つ以上の設計変数の最適化を実行することによって、前記パーソナライズされた心血管デバイスの前記一つ以上の設計変数の最適値の結果を取得することであって、前記最適化は、
    前記患者に特異的なモデルで実際上配置されている前記パーソナライズされた心血管デバイスの前記一つ以上の設計変数を摂動することと、
    前記設計変数の摂動された値を使用した前記パーソナライズされた心血管デバイスの計算流体力学及び構造力学解析に基づいたシミュレーションを実行することと、
    前記計算流体力学及び構造力学解析に基づいて前記一つ以上の測定基準に対する更新値を計算することと
    を含む、ことと、
    前記パーソナライズされた心血管デバイスの前記一つ以上の設計変数の前記最適値の前記取得された結果を使用して、（ｉ）在庫またはカタログからデバイスを推薦するか、または（ｉｉ）所望のパーソナライズされた心血管デバイスを形成するかのいずれかを行うことと
    を実行することを含み、
    前記パーソナライズされた心血管デバイスは、ステントである、方法。
  2. 前記患者に特異的なモデルを生成することは、患者の年齢、性別、身長、体重、心拍数、最高及び最低血圧、血液特性、心機能、並びに心外膜脂肪量から選ばれる、前記患者の一つ以上の測定または概算された生理学的または表現型パラメータを入手することを含む、請求項１に記載の方法。
  3. 前記血液特性は、血漿、赤血球、ヘマトクリット値、白血球、血小板、粘度、及び降伏応力のうちの少なくとも一つから選ばれる、請求項２に記載の方法。
  4. 前記患者の前記一つ以上の測定または概算された生理学的または表現型パラメータが、前記患者の一つ以上の測定された生理学的または表現型パラメータである、請求項２に記載の方法。
  5. 前記患者の前記一つ以上の測定または概算された生理学的または表現型パラメータが、前記患者の一つ以上の概算された生理学的または表現型パラメータである、請求項２に記載の方法。
  6. 前記患者に特異的なモデルから一つ以上の病理特性を決定することは、プラーク組成、負荷、及び位置のうちの少なくとも一つを決定することを含む、請求項１に記載の方法。
  7. 前記患者に特異的なモデルから一つ以上の病理特性を決定することは、陽性リモデリングの存在、低吸収プラークの存在、及び微小石灰化の存在のうちの少なくとも一つから選ばれる、既存のプラークの不都合な特性を決定することを含む、請求項１に記載の方法。
  8. 前記パーソナライズされた心血管デバイスの前記一つ以上の設計変数は、デバイス形状、破壊抵抗、及び薬剤分布のうちの少なくとも一つから選ばれる、請求項１に記載の方法。
  9. 前記パーソナライズされた心血管デバイスは、在庫またはカタログにおける前記利用可能なデバイスの組から選択される、請求項１に記載の方法。
  10. 前記システムが、前記在庫または前記カタログから選択された前記パーソナライズされた心血管デバイスを電子記憶媒体に記憶することをさらに含む、請求項９に記載の方法。
  11. 前記システムが、前記在庫または前記カタログから選択された前記パーソナライズされた心血管デバイスを医師に送信することをさらに含む、請求項９に記載の方法。
  12. 前記パーソナライズされた心血管デバイスは、３Ｄ印刷を使用して製造される、請求項１に記載の方法。
  13. 前記システムが、３Ｄ印刷を使用して製造された前記パーソナライズされた心血管デバイスの仕様を電子記憶媒体に記憶することをさらに含む、請求項１２に記載の方法。
  14. 前記システムが、３Ｄ印刷を使用して製造された前記パーソナライズされた心血管デバイスの仕様を医師に送信することをさらに含む、請求項１２に記載の方法。
  15. 患者に特異的な幾何学的情報に基づいてパーソナライズされた心血管デバイスを特定するためのシステムであって、前記システムは、
    患者に特異的な幾何学的情報に基づいてパーソナライズされた心血管デバイスを特定するための命令を記憶するデータ記憶装置と、
    プロセッサであって、前記プロセッサは、前記命令を実行して、
    患者の一つ以上の測定または概算された生理学的または表現型パラメータ及び前記患者の脈管構造の画像データから前記患者の脈管構造の少なくとも一部分の患者に特異的なモデルを生成または取得するステップと、
    前記患者に特異的なモデルから前記患者の一つ以上の病理特性を決定するステップと、
    前記患者の前記一つ以上の病理特性を治療するために設計されたパーソナライズされた心血管デバイスについて所望される一つ以上の設計上の考慮事項を規定するステップと、
    前記パーソナライズされた心血管デバイスの一つ以上の設計変数を規定するステップと、
    前記パーソナライズされた心血管デバイスの一つ以上の測定基準を規定するステップであって、前記一つ以上の測定基準は、流動力学特性、固体力学特性及び臨床徴候特性のうちの一つ以上から選ばれ、前記一つ以上の測定基準の値は、前記パーソナライズされた心血管デバイスの前記一つ以上の設計上の考慮事項の値の関数である、ステップと、
    前記一つ以上の設計変数の最適化を実行することによって、前記パーソナライズされた心血管デバイスの前記一つ以上の設計変数の最適値の結果を取得するステップであって、前記最適化は、
    前記患者に特異的なモデルで実際上配置されている前記パーソナライズされた心血管デバイスの前記一つ以上の設計変数を摂動することと、
    前記設計変数の摂動された値を使用した前記パーソナライズされた心血管デバイスの計算流体力学及び構造力学解析に基づいたシミュレーションを実行することと、
    前記計算流体力学及び構造力学解析に基づいて前記一つ以上の測定基準に対する更新値を計算することと
    を含む、ステップと、
    前記パーソナライズされた心血管デバイスの前記一つ以上の設計変数の前記最適値の前記取得された結果を使用して、（ｉ）在庫またはカタログからデバイスを推薦するか、または（ｉｉ）所望のパーソナライズされた心血管デバイスを形成するかのいずれかを行うステップと
    を含む方法を行うように構成されている、プロセッサと
    を備え、
    前記パーソナライズされた心血管デバイスは、ステントである、システム。
  16. 患者に特異的な幾何学的情報に基づいてパーソナライズされた心血管デバイスを特定するためのコンピュータ実行可能プログラミング命令を含有する少なくとも一つのコンピュータシステムにおいて使用される非一時的コンピュータ可読媒体であって、前記命令は、前記コンピュータシステムによって実行可能であり、前記命令は、
    前記コンピュータシステムにおいて、患者の一つ以上の測定または概算された生理学的または表現型パラメータ及び前記患者の脈管構造の少なくとも一部分の患者に特異的なモデルを生成することと、
    前記患者に特異的なモデルから前記患者の一つ以上の病理特性を決定することと、
    前記患者の前記一つ以上の病理特性を治療するために設計されたパーソナライズされた心血管デバイスについて所望される一つ以上の設計上の考慮事項を規定することと、
    前記パーソナライズされた心血管デバイスの一つ以上の設計変数を規定することと、
    前記パーソナライズされた心血管デバイスの一つ以上の測定基準を規定することであって、前記一つ以上の測定基準は、流動力学特性、固体力学特性及び臨床徴候特性のうちの一つ以上から選ばれ、前記一つ以上の測定基準の値は、前記パーソナライズされた心血管デバイスの前記一つ以上の設計上の考慮事項の値の関数である、ことと、
    前記一つ以上の設計変数の最適化を実行することによって、前記パーソナライズされた心血管デバイスの前記一つ以上の設計変数の最適値の結果を取得することであって、前記最適化は、
    前記患者に特異的なモデルで実際上配置されている前記パーソナライズされた心血管デバイスの前記一つ以上の設計変数を摂動することと、
    前記設計変数の摂動された値を使用した前記パーソナライズされた心血管デバイスの計算流体力学及び構造力学解析に基づいたシミュレーションを実行することと、
    前記計算流体力学及び構造力学解析に基づいて前記一つ以上の測定基準に対する更新値を計算することと
    を含む、ことと、
    前記パーソナライズされた心血管デバイスの前記一つ以上の設計変数の前記最適値の前記取得された結果を使用して、（ｉ）在庫またはカタログからデバイスを推薦するか、または（ｉｉ）所望のパーソナライズされた心血管デバイスを形成するかのいずれかを行うことと
    のためのものであり、
    前記パーソナライズされた心血管デバイスは、ステントである、非一時的コンピュータ可読媒体。
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