Un modèle de l'athérosclérose

L'athérosclérose est une cause majeure de décès dans les pays développés. Pour comprendre la pathologie de la maladie et les processus biologiques sous-jacents, une étude européenne a mis au point un modèle informatique intégré.

L'athérosclérose se traduit par un épaississement de la paroi artérielle, suite à l'accumulation de la plaque et de globules blancs. Tout ceci contrarie l'écoulement du sang et modifie l'interaction des composants du sang avec les artères déformées. Plusieurs facteurs influencent la formation de l'athérome, comme la concentration en LDL, et jusqu'ici il n'existait pas de modèle intégrant la dynamique de l'écoulement du sang et les processus se déroulant sur la paroi artérielle.

Les scientifiques du projet ICOMATH (Integrated computational model framework for the study of atherosclerosis), financé par l'UE, ont proposé un modèle informatisé qui intègre tous ces paramètres, afin d'étudier le développement de l'athérosclérose. Ils se sont intéressés au transport du cholestérol LDL en vue de décrire les processus biologiques qui déclenchent la formation de l'athérome et sa progression.

Les chercheurs ont évalué la force d'ultrasons et l'élastographie transversale afin d'estimer le comportement viscoélastique des parois artérielles, et de distinguer celles qui sont normales de celles qui sont calcifiées. Ils ont appliqué un modèle théorique pour étudier le profil de force et obtenir une résolution spatiale suffisante. Cette méthode a notablement amélioré l'estimation des propriétés viscoélastiques locales de la paroi de l'artère.

Dans une autre partie du projet, les chercheurs ont mis au point une méthode 3D aux éléments finis pour étudier la propagation d'ondes transversales dans un milieu viscoélastique. Ils y ont associé de meilleurs algorithmes en fréquence pour réduire le bruit dans l'estimation des propriétés viscoélastiques des parois. Ce même modèle a permis d'étudier et de prévoir l'évolution de la plaque d'athérosclérose.

L'usage du modèle d'ICOMATH pourrait conduire à une prévision plus exacte des sites potentiels de formation de la plaque. Ceci soutiendrait un traitement plus rapide et le suivi de chaque patient.

publié: 2016-07-06
Commentaires


Privacy Policy