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L'Usine Santé

Un cœur qui bat en numérique

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La simulation du cœur, qui associe ingénieurs et cliniciens, ouvre la voie à de nouvelles méthodes de prévention et de traitement.

Un cœur qui bat en numérique
La simulation couple un modèle numérique de l’anatomie avec un système d’équations décrivant le comportement du cœur.
© crédit photo

La durée d’un battement de cœur ? Environ deux heures sur un ordinateur de bureau un peu musclé. Soit le temps nécessaire pour simuler un cycle cardiaque, en calculant des phénomènes physiques relevant de l’électricité (le déclenchement de la contraction du muscle cardiaque), de la mécanique (le mouvement des parois du cœur) et de la dynamique des fluides (le flux sanguin).

Pour réaliser cette simulation, il faut un modèle numérique de l’anatomie du cœur humain, bâti à partir d’images médicales de scanner et d’imagerie par résonance magnétique (IRM), et des systèmes d’équations décrivant le comportement de l’organe. En couplant les deux, il est possible de simuler un cycle cardiaque complet. Un défi qui occupe des équipes mêlant ingénieurs et cliniciens depuis plus de dix ans. Les premiers résultats, au stade préclinique, permettent d’envisager de multiples usages du cœur numérique, en prévention comme en thérapie. Quels sont les risques d’athérosclérose ou d’arythmie cardiaque chez un patient ? Faut-il poser un stimulateur ? Quelles seraient les positions optimales des électrodes sur l’organe ? Sur quels tissus faut-il intervenir en cas d’opération et avec quelles conséquences ? La simulation propose de répondre par l’examen le moins invasif qui soit, puisque tout se passe sur l’ordinateur, en faisant tourner un modèle numérique. C’est tout bénéfice pour le patient… et pour l’assurance-maladie.

Le cœur numérique intéresse aussi des industriels. Philips (imagerie médicale) qui s’est impliqué dans le projet européen VP2HF, axé sur la thérapie. De son côté, Medtronic (implants cardiaques) participe au projet Living heart lancé par Dassault Systèmes au début de 2014. Le spécialiste de la modélisation 3 D, plus familier des bureaux d’études que des salles d’opération, monte en première ligne sur la modélisation cardiaque car il compte sur des marchés lucratifs. Et parce que le savoir-faire en ingénierie est essentiel pour progresser vers le cœur numérique. « J’ai commencé en travaillant sur le calcul de structures pour la construction mécanique et le génie civil », se rappelle Dominique Chapelle, qui dirige à l’Institut national de recherche en informatique et en automatique (Inria) une équipe travaillant sur la modélisation du cœur et impliquée dans VP2HF. Dans les universités américaines, les spécialistes de la modélisation cardiaque appartiennent souvent à des départements de « mechanical engineering », et même d’« aerospace engineering » ! S’agissant d’un organe aussi complexe, être un spécialiste de la mécanique des structures ou de la dynamique des fluides ne suffit pas. Pour simuler le cœur, le couplage entre modélisation des différents phénomènes est indispensable.

Des modèles personnalisés

« Le couplage entre les phénomènes mécaniques et électriques fonctionne assez bien et permet déjà de modéliser des pathologies. La liaison avec la mécanique des fluides – le flux sanguin – avance et permet de raffiner la modélisation », explique Hervé Delingette, chercheur dans une autre équipe de l’Inria qui travaillait auparavant sur l’imagerie médicale. D’autres phénomènes devront être intégrés, comme la perfusion (le sang pénètre dans les tissus de l’organe) ou le métabolisme. Mais le nœud du problème, pour des applications cliniques, est d’obtenir un modèle personnalisé : lui seul peut aider le médecin ou le patient à prendre une décision. Pas facile ! Contrairement à un système artificiel (une pièce d’automobile, un mécanisme…) les paramètres d’entrées – les propriétés mécaniques des tissus, par exemple – sont mal connus. La construction d’un modèle personnalisé suppose donc, à partir d’un modèle générique du cœur et des données mesurées sur le patient (IRM, scanner, ECG…), de retrouver les paramètres qui permettront, par le calcul, de reconstituer ces mêmes données. Là encore, pour résoudre ce « problème inverse », les sciences de l’ingénieur ne sont pas de trop. « Nous avons développé des méthodes inverses inspirées de celles utilisées en automatique », indique Dominique Chapelle. Des méthodes inverses sont au centre du projet VP2HF et des modèles personnalisés (« patient specific ») sont développés par tous les laboratoires et les start-up américains visant des applications en prévention et en thérapie. Tout n’est pas résolu, loin de là. Le couplage entre les phénomènes doit encore progresser, mais aussi entre les échelles du modèle, de la cellule cardiaque au tissu, jusqu’à l’organe complet. Autre difficulté : définir les tests permettant de valider un modèle cardiaque. Quant aux essais cliniques, il faudra inventer leurs procédures… et leur financement : ni les laboratoires pharmaceutiques ni les fabricants d’équipements médicaux ne sont à la tête des projets.

Le milieu médical devra appréhender le nouvel outil. « Un modèle numérique n’est ni un modèle animal ni un modèle statistique. Il faudra que les médecins apprennent à l’utiliser », estime Dominique Chapelle. Avec un paramètre clé à prendre en compte : le temps de calcul. S’il s’agit de recevoir sous 48 heures des résultats d’une sorte de « laboratoire d’analyses biomédicales par simulation numérique », pas de problème. À court terme, les temps de calculs pourraient être divisés par dix, avec des codes optimisés et des architectures de calcul parallèle. Les performances seront alors suffisantes pour que la modélisation numérique devienne un équipement parmi les autres dans les services hospitaliers.

Prévenir les risques

Sur le modèle numérique personnalisé du cœur d’un patient, on peut pratiquer toutes sortes d’examens et d’analyses, sans inconvénient et à moindre coût. Heartflow, une start-up américaine issue d’un laboratoire de l’université de Stanford, a ainsi développé un test non invasif pour estimer les risques de maladies cardiaques. Le modèle du cœur est construit à partir d’images de scanner et le calcul fournit la Fractional Flow Reserve (FFR), un paramètre qui évalue l’effet sur le flux sanguin d’un rétrécissement de l’artère coronaire. Le dépistage numérique se substitue ici à un examen invasif… parfois inutile. Heartflow, très avancé dans ses essais cliniques, est en attente d’une autorisation de la Food and drugs administration, l’agence américaine des produits alimentaires et des médicaments. En Europe, la prévention de l’athérosclérose a mobilisé une vingtaine de partenaires au sein du projet Artreat. Le modèle numérique, qui simule l’initialisation et la progression de la plaque de cholestérol sur la paroi des artères, permet de détecter des zones à risques. Les premiers résultats ont montré une bonne corrélation avec des données réelles de patients. D’autres études cliniques sont nécessaires, avant une utilisation effective attendue à partir de 2018. Les risques d’arythmie pourraient aussi être détectés par modélisation, comme cherche à le faire le Computational cardiology lab de l’université Johns Hopkins (Baltimore, Maryland). Alors que les calculs se limitent en général à un cycle cardiaque, des chercheurs de l’Inria veulent modéliser le comportement du cœur d’une heure jusqu’à un an, pour simuler l’évolution de pathologies. 

Une technologie pour…

  • Dépister et soigner les maladies cardiaques
  • Concevoir et optimiser des implants
  • Sélectionner de nouvelles molécules thérapeutiques

Concevoir des équipements médicaux personnalisés

Stimulateurs, prothèses de valves, stents… De nombreux patients cardiaques vivent avec des équipements médicaux dans l’organisme. Les industriels qui les conçoivent ont souvent recours à des logiciels de modélisation et de calcul pour mettre au point ces dispositifs. Mais la réussite de l’opération dépend de l’adéquation entre l’implant et le corps du malade. Permettre l’adaptation des équipements implantables à chaque patient est l’objectif du projet Living Heart, lancé au début de 2014 par Dassault Systèmes. Le spécialiste des logiciels de conception numérique met son savoir-faire en modélisation 3 D au service de la simulation cardiaque. Avec des objectifs industriels. Les fabricants d’équipements médicaux Medtronic et Sorin sont partenaires du projet. Tout comme Insilicomed, une entreprise issue de l’université de Californie (San Diego), qui développe des modèles cardiaques destinés aux ingénieurs de conception d’équipements médicaux. Dassault Systèmes veut aussi rallier à son projet le gratin de la recherche en modélisation cardiaque (Stanford et University College London en font déjà partie). Un premier démonstrateur de simulation cardiaque a été présenté, développé en interne en adaptant des modèles utilisés dans des contextes industriels. La deuxième génération, qui améliore notamment le couplage fluide-structure, vient d’arriver. Le maillage du modèle cardiaque est passé de 47 000 à 160 000 nœuds. La précision, va encore augmenter, mais le fournisseur de logiciels sait que, pour un usage industriel, il faudra maîtriser la taille des modèles. 

Choisir et optimiser une thérapie

La resynchronisation cardiaque (CRT) par pose d’un stimulateur est inefficace dans 30 % des cas. Des essais virtuels de pose de stimulateur sur un modèle personnalisé du cœur du patient, permettraient de détecter les cas où cette thérapie est inefficace. Et surtout de choisir de manière optimale l’emplacement des électrodes avant l’opération. Une utilisation du modèle personnalisé sur laquelle travaille une équipe de l’Inria. Des tests comparatifs avec les données d’un grand nombre de patients doivent être réalisés dans le cadre du projet européen VP2HF, avec l’hôpital St Thomas de Londres. « L’objectif est de faire la preuve que le modèle est prédictif », indique Dominique Chapelle, directeur de recherche à l’Inria. L’ablation par radiofréquence, autre traitement des troubles du rythme cardiaque consiste à « brûler » certains tissus. Elle peut également bénéficier d’une préparation numérique. Cardiosolv, une start-up née dans les laboratoires de l’université Johns Hopkins, veut ainsi utiliser la modélisation personnalisée pour identifier les zones à traiter. Optimiser le traitement est aussi le but des équipes qui veulent utiliser la simulation pour choisir le stent le mieux adapté au patient (University College London), ou tenter de trouver les causes d’échec de certains pontages coronariens (University of California, San Diego). Les thérapies émergentes ont aussi leur version numérique : le Livingmatter lab de Stanford utilise la simulation pour tenter de prédire les meilleurs sites d’injection de cellules souches pour soigner l’infarctus du myocarde. Enfin le modèle du patient pourrait permettre de tester et d’adapter virtuellement le traitement médicamenteux de maladies cardiaques.

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