Influence of the extracorporeal membrane oxygenation system centrifugal pump operation mode on blood damage

封面

如何引用文章

全文:

详细

One of the key tasks in the development of mechanical circulatory support pump is to take into account its interaction with blood components and their corresponding damage. Within the framework of this study, numerical modeling of the pump operation in different modes is carried out and an assessment of the corresponding change in the values of hemolysis and thrombosis is made. It is found that the most dangerous operating modes also change depending on the parameter under consideration: hemolysis demonstrated the greatest dependence on rotation rate, thrombosis — on flow rate. It is also noted that regardless of the damage parameter taken into account, the greatest contribution to blood damage is made by volute, but the balance between the contribution of the pump elements vary depending on the damage parameter under consideration. The obtained results demonstrate that in order to create a safe mechanical circulatory support pump, during its design and optimization process it is necessary to take into account both hemolysis and thrombosis, as well as the dynamics of system operation.

作者简介

Mariya Isaeva

Bauman Moscow State Technical University

编辑信件的主要联系方式.
Email: mariya.kuleshova.92@gmail.com
ORCID iD: 0000-0001-5954-2320
SPIN 代码: 5727-7427

Research Fellow of Scientific Research Institute EM 3.4

俄罗斯联邦, Moscow, 2nd Baumanskaya St., 5, bld. 1, 105005

Aleksey Petrov

Bauman Moscow State Technical University

Email: alexeypetrov@bmstu.ru
ORCID iD: 0000-0001-8048-8170
SPIN 代码: 7172-0320

Candidate of Technical Sciences, Associate Professor of E 10 Hydromechanics, Hydraulic Machines and Hydropneumatic Automation Department

俄罗斯联邦, Moscow, 2nd Baumanskaya St., 5, bld. 1, 105005

Yevgeniy Banin

National Research Center «Kurchatov Institute»

Email: evgbanin@gmail.com
ORCID iD: 0000-0002-7006-2990
SPIN 代码: 4142-2918

Candidate of Technical Sciences, Researcher of Polymer Materials Laboratory of the Kurchatov complex of NBICS Technologies

俄罗斯联邦, Moscow, Akademika Kurchatova Squ., 1, 123182

参考

  1. Nandakumar D., Bendavid A., Martin P. J. [et al.]. Fabrication of Semiordered Nanopatterned Diamond-like Carbon and Titania Films for Blood Contacting Applications // ACS Applied Materials & Interfaces. 2016. Vol. 8 (11). P. 6802–6810. doi: 10.1021/acsami.5b11614. (In Engl.).
  2. Gorbet M. B., Sefton M. V. Biomaterial-associated thrombosis: roles of coagulation factors, complement, platelets and leukocytes // Biomaterials. 2004. Vol. 25 (26). P. 5681–5703. doi: 10.1016/j.biomaterials.2004.01.023. (In Engl.).
  3. Gorbet M., Sperling C., Maitz M. F. [et al.]. The blood compatibility challenge. Part 3: Material associated activation of blood cascades and cells // Acta Biomater. 2019. Vol. 94 (1). P. 25–32. doi: 10.1016/j.actbio.2019.06.020. (In Engl.).
  4. Mei X., Lu B., Wu P., Zhang L. In vitro study of red blood cell and VWF damage in mechanical circulatory support devices based on blood-shearing platform // Proceedings of the Institution of Mechanical Engineers. Part H. Journal of Engineering in Medicine. 2022 Vol. 236 (6). P. 860–866. doi: 10.1177/09544119221088420. (In Engl.).
  5. Nakahara T., Yoshida F. Mechanical effects on rates of hemolysis // J Biomed Mater Res. 1986. Vol. 20 (3). P. 363–374. doi: 10.1002/jbm.820200308. (In Engl.).
  6. Yen J. H., Chen S. F., Chern M. K., Lu P. C. The effect of turbulent viscous shear stress on red blood cell hemolysis // International Journal of Artificial Organs. 2014. Vol. 17 (2). P. 178–185. doi: 10.1007/s10047-014-0755-3. (In Engl.).
  7. Chan C. H. H., Simmonds M. J., Fraser K. H. Discrete responses of erythrocytes, platelets, and von Willebrand factor to shear // Journal of Biomechanics. 2022. Vol. 130. 110898. doi: 10.1016/j.jbiomech.2021.110898. (In Engl.).
  8. Chen Z., Sun A., Wang H. Non-physiological shear stress-induced blood damage in ventricular assist device // Medicine in Novel Technology and Devices. 2019. Vol. 3. 100024. doi: 10.1016/j.medntd.2019.100024. (In Engl.).
  9. Köhne I. Haemolysis induced by mechanical circulatory support devices: unsolved problems // Perfusion. 2020. Vol. 35 (6). P. 474–483. doi: 10.1177/0267659120931307. (In Engl.).
  10. Boyarsky G. G. Razrabotka metoda proyektirovaniya mikronasosov dlya sistem podderzhki krovoobrashcheniya [Development of a design method for micropumps for circulatory support systems]. Moscow, 2022. 125 p. (In Russ.).
  11. Stulak J. M., Sharma S., Maltais S. Management of pump thrombosis in patients with left ventricular assist devices // American Journal of Cardiovascular Drugs. 2015. Vol. 15 (2). P. 89–94. doi: 10.1007/s40256-014-0102-3. PMID: 25567787. (In Engl.).
  12. Najean Y., Dresch C. Physiologie de l'hémolyse [Physiology of hemolysis] // Revue du Praticien. 1965. Vol. 15 (23). P. 2989–2994. (In Fr.).
  13. Levtov V. A., Regider S. A., Shadrina N. Kh. Reologiya krovi [Blood rheology]. Moscow, 1982. 269 p. (In Russ.).
  14. Baldwin A. C. W. [et al.]. Nonidentical Continuous-Flow Devices for Biventricular Support // Texas Heart Institute Journal. 2017. No. 2 (44). P. 141–143. doi: 10.14503/THIJ-16-5878. (In Engl.).
  15. Garon A., Farinas M. I. Fast three-dimensional numerical hemolysis approximation // Artificial Organs. 2004. Vol. 28 (11). P. 1016–1025. doi: 10.1111/j.1525-1594.2004.00026.x. (In Engl.).
  16. Mantegazza A., Tobin N., Manning K. B., Craven B. A. Examining the universality of the hemolysis power law model from simulations of the FDA nozzle using calibrated model coefficients // Biomech Model Mechanobiol. 2023. Vol. 22 (2). P. 433–451. doi: 10.1007/s10237-022-01655-5. (In Engl.).
  17. Gu L., Smith W. Evaluation of computational models for hemolysis estimation // ASAIO Journal. 2005. Vol. 51 (3). P. 202–207. doi: 10.1097/01.MAT.0000161939.29905.93. (In Engl.).
  18. Giersiepen M., Wurzinger L. J., Opitz R., Reul H. Estimation of shear stress-related blood damage in heart valve prostheses--in vitro comparison of 25 aortic valves // International Journal of Artificial Organs. 1990. Vol. 13 (5). P. 300–306. (In Engl.).
  19. Asakura H. Pathophysiology and classification of thrombosis // Nihon Rinsho. Japanese Journal of Clinical Medicine. 2014. Vol. 72 (7). P. 1184–1190. (In Engl.).
  20. Taylor J. O., Meyer R. S., Deutsch S., Manning K. B. Development of a computational model for macroscopic predictions of device-induced thrombosis // Biomech Model Mechanobiol. 2016. Vol. 15 (6). P. 1713–1731. doi: 10.1007/s10237-016-0793-2. (In Engl.).
  21. Wenyu J., Huanbao L., Ping N. [et al.]. Design and preparation of an artificial vascular scaffold with internal surface modification // Artificial Organs. 2024. Vol. 48. doi: 10.1111/aor.14707. (In Engl.).
  22. Dai W. F., Wu P., Liu G. M. A two-phase flow approach for modeling blood stasis and estimating the thrombosis potential of a ventricular assist device // International Journal of Artificial Organs. 2021. Vol. 44 (7). P. 471–480. doi: 10.1177/0391398820975405. (In Engl.).
  23. Boyd J., Buick J. M., Green S. Analysis of the Casson and Carreau-Yasuda non-Newtonian blood models in steady and oscillatory flows using the lattice Boltzmann method // Physics of Fluids (1994-present). 2007. Vol. 19, no. 9. P. 093103. doi: 10.1063/1.2772250. (In Engl.).
  24. Bird R. B., Armstrong R. C., Hassager O. Dynamics of polymeric liquids. In 2 vols. Vol. 1. Fluid mechanics. 2nd ed. United States, 1987. 672 p. (In Engl.).
  25. Bludszuweit C. Model for a general mechanical blood damage prediction // Artificial Organs. 1995. Vol. 19 (7). P. 583–589. doi: 10.1111/j.1525-1594.1995.tb02385.x. (In Engl.).
  26. Blum C., Gross-Hardt S., Steinseifer U., Neidlin M. An Accelerated Thrombosis Model for Computational Fluid Dynamics Simulations in Rotary Blood Pumps // Cardiovascular Engineering and Technology. 2022. Vol. 13. doi: 10.1007/s13239-021-00606-y. (In Engl.).

补充文件

附件文件
动作
1. JATS XML
下载

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».