Паттерны кальцификации биологических протезов клапанов сердца: кластеризация графических данных

Цель: выявление ключевых паттернов кальцификации створчатого аппарата эксплантированных биопротезов клапанов сердца на основе кластерного анализа графических данных, полученных с применением компьютерной томографии.

Материалы и методы. В исследование включены 11 ксеноперикардиальных биопротезов «ЮниЛайн», планово эксплантированных в результате реоперации по причине дисфункции. С использованием компьютерной томографии образцов были получены DICOM-изображения с последующим построением проекции максимальной интенсивности и сегментацией каждого биопротеза на отдельные створки (n = 33). Изображения предварительно обрабатывали методами бинарного порогового преобразования для выделения областей кальцификации или некальцинированного биологического материала. Кластерный анализ выполнен с использованием различных алгоритмов: модель гауссовой смеси (Gaussian mixture models); упорядочение точек для обнаружения кластерной структуры (OPTICS); метод k-средних; агломеративный метод (иерархическая кластеризация); спектральная кластеризация. В качестве алгоритма сравнения использован базовый метод на основе количественной оценки пикселей, соответствующих областям кальцификации. Эффективность методов оценена с использованием коэффициента силуэта. Наличие кальция в створках, а также корректность бинарного порогового преобразования дополнительно подтверждали гистологическим методом путем окрашивания криосрезов створок ализариновым красным С.

Результаты. Предобработка данных на основе бинаризации позволила получить максимальный коэффициент силуэта 0,55. Среди алгоритмов кластеризации наибольший коэффициент силуэта был получен с использованием агломеративного метода (0,55) и k-средних (0,54), однако был отмечен выраженный дисбаланс данных в распределении кластеров (до 85% в одном кластере), что снижает практическую значимость данного подхода. Наилучший сбалансированный результат был достигнут методами спектральной кластеризации – коэффициент силуэта, равный 0,45, и базового подхода – 0,44. Оба алгоритма выделили три ключевых паттерна кальцификации створок биопротезов: некальцинированные створки, частичная кальцификация, тотальная кальцификация.

Заключение. Исследование выявило три ключевых паттерна кальцификации створок биопротезов клапанов сердца: отсутствие кальция, частичная и тотальная кальцификация. Наилучшие результаты продемонстрировали спектральная кластеризация и базовый метод, тогда как другие алгоритмы показали выраженный дисбаланс кластеров. Анализ тепловых карт показал, что при частичной кальцификации минерализация начинается в зоне комиссур и в зоне купола створок, приближенной к свободному краю, затем, при тотальной – распространяется на всю площадь купола и основание створок.

1. Бокерия ЛА, Милиевская ЕБ, Прянишников ВВ, Юрлов ИА. Сердечно-сосудистая хирургия – 2022. Болезни и врожденные аномалии системы кровообращения. М.: НМИЦ ССХ им. А.Н. Бакулева, 2023; 344.

2. Алекян БГ, Григорьян АМ, Стаферов АВ, Карапетян НГ. Рентгенэндоваскулярная диагностика и лечение заболеваний сердца и сосудов в Российской Федерации – 2021 год. Эндоваскулярная хирургия. 2022; 9: 1–254. doi: 10.24183/2409-40802022-9S.

3. Wang M, Furnary AP, Li H-F, Grunkemeier GL. Bioprosthetic Aortic Valve Durability: A Meta-Regression of Published Studies. Ann Thorac Surg. 2017 Sep; 104 (3): 1080–1087. doi: 10.1016/j.athoracsur.2017.02.011.

4. Kaneko T, Vassileva CM, Englum B, Kim S, Yammine M, Brennan M et al. Contemporary outcomes of repeat aortic valve replacement: A benchmark for transcatheter valvein-valve procedures. Ann Thorac Surg. 2015 Oct; 100 (4): 1298–1304. doi: 10.1016/j.athoracsur.2015.04.062.

5. Клышников КЮ, Овчаренко ЕА, Стасев АН, Щеглова НА, Одаренко ЮН, Халивопуло ИК и др. In vitro исследование биологического протеза клапана для бесшовной фиксации. Вестник трансплантологии и искусственных органов. 2017; 19 (4): 61–69. doi: 10.15825/1995-1191-2017-4-61-69.

6. Balsam LB, Grossi EA, Greenhouse DG, Ursomanno P, Deanda A, Ribakove GH et al. Reoperative valve surgery in the elderly: Predictors of risk and long-term survival. Ann Thorac Surg. 2010 Oct; 90 (4): 1195–1200. doi: 10.1016/j.athoracsur.2010.04.057.

7. Marro M, Kossar AP, Xue Y, Frasca A, Levy RJ, Ferrari G. Noncalcific Mechanisms of Bioprosthetic Structural Valve Degeneration. J Am Heart Assoc. 2021 Feb 2; 10 (3): e018921. doi: 10.1161/JAHA.120.018921.

8. Capodanno D, Petronio AS, Prendergast B, Eltchaninoff H, Vahanian A, Modine T et al. Standardized definitions of structural deterioration and valve failure in assessing long-term durability of transcatheter and surgical aortic bioprosthetic valves: a consensus statement from the European Association of Percutaneous Cardiovascular Interventions (EAPCI) endorsed by the European Society of Cardiology (ESC) and the European Association for Cardio-Thoracic Surgery (EACTS). Eur Heart J. 2017 Dec 1; 38 (45): 3382–3390. doi: 10.1093/eurheartj/ehx303.

9. Dvir D, Bourguignon T, Otto CM, Hahn RT, Rosenhek R, Webb JG et al. Standardized Definition of Structural Valve Degeneration for Surgical and Transcatheter Bioprosthetic Aortic Valves. Circulation. 2018 Jan 23; 137 (4): 388–399. doi: 10.1161/CIRCULATIONAHA.117.030729.

10. Kostyunin AE, Yuzhalin AE, Rezvova MA, Ovcharenko EA, Glushkova TV, Kutikhin AG. Degeneration of Bioprosthetic Heart Valves: Update 2020. J Am Heart Assoc. 2020 Oct 20; 9 (19): e018506. doi: 10.1161/JAHA.120.018506.

11. Whelan A, Williams E, Fitzpatrick E, Murphy BP, Gunning PS, O’Reilly D, Lally C. Collagen fibre-mediated mechanical damage increases calcification of bovine pericardium for use in bioprosthetic heart valves. Acta Biomater. 2021 Jul 1; 128: 384–392. doi: 10.1016/j.actbio.2021.04.046.

12. Tsolaki E, Corso P, Zboray R, Avaro J, Appel C, Liebi M et al. Multiscale multimodal characterization and simulation of structural alterations in failed bioprosthetic heart valves. Acta Biomater. 2023 Oct 1; 169: 138–154. doi: 10.1016/j.actbio.2023.07.044.

13. Kim H, Lu J, Sacks MS, Chandran KB. Dynamic Simulation of Bioprosthetic Heart Valves Using a Stress Resultant Shell Model. Ann Biomed Eng. 2008 Feb; 36 (2): 262–275. doi: 10.1007/s10439-007-9409-4.

14. Halevi R, Hamdan A, Marom G, Mega M, Raanani E, Haj-Ali R. Progressive aortic valve calcification: Threedimensional visualization and biomechanical analysis. J Biomech. 2015 Feb 5; 48 (3): 489–497. doi: 10.1016/j.jbiomech.2014.12.004.

15. Thubrikar MJ, Deck JD, Aouad J, Nolan SP. Role of mechanical stress in calcification of aortic bioprosthetic valves. J Thorac Cardiovasc Surg. 1983 Jul; 86 (1): 115–125. doi: 10.1016/S0022-5223(19)39217-7.

16. Morany A, Lavon K, Halevi R, Haj-Ali N, Bluestein D, Raanani E et al. Fragmentation of Different Calcification Growth Patterns in Bicuspid Valves During Balloon Valvuloplasty Procedure. Ann Biomed Eng. 2023 May; 51 (5): 1014–1027. doi: 10.1007/s10439-022-03115-8.

17. Luraghi G, Matas JFR, Beretta M, Chiozzi N, Iannetti L, Migliavacca F. The impact of calcification patterns in transcatheter aortic valve performance: a fluid-structure interaction analysis. Comput Methods Biomech Biomed Engin. 2021 Mar; 24 (4): 375–383. doi: 10.1080/10255842.2020.1817409.

18. Pestiaux C, Pyka G, Quirynen L, De Azevedo D, Vanoverschelde J-L, Lengelé B et al. 3D histopathology of stenotic aortic valve cusps using ex vivo microfocus computed tomography. Front Cardiovasc Med. 2023 Apr 25; 10: 1129990. doi: 10.3389/fcvm.2023.1129990.

19. Cartlidge TRG, Doris MK, Sellers SL, Pawade TA, White AC, Pessotto R et al. Detection and Prediction of Bioprosthetic Aortic Valve Degeneration. J Am Coll Cardiol. 2019 Mar 19; 73 (10): 1107–1119. doi: 10.1016/j.jacc.2018.12.056.

20. Bishop C. Pattern Recognition and Machine Learning. Journal of Electronic Imaging. 2006 Jan; 16 (4): 140– 155. doi: 10.1117/1.2819119.

21. Ankerst M, Breunig MM, Kriegel H-P, Sander J. OPTICS: ordering points to identify the clustering structure. ACM SIGMOD Rec. 1999 Jun; 28 (2): 49–60. doi: 10.1145/304181.304187.

22. Murtagh F, Contreras P. Algorithms for hierarchical clustering: an overview. WIREs Data Min Knowl Discov. 2012 Dec 7; 2 (1): 86–97. doi: 10.1002/widm.53.

23. Rousseeuw PJ. Silhouettes: A graphical aid to the interpretation and validation of cluster analysis. J Comput Appl Math. 1987 Nov; 20: 53–65. doi: 10.1016/0377-0427(87)90125-7.

24. Van der Maaten L, Hinton G. Visualizing High-Dimensional Data Using t-SNE. J Mach Learn Res. 2008; 9 (86): 2579–2605.

25. Leong SW, Soor GS, Butany J, Henry J, Thangaroopan M, Leask RL. Morphological findings in 192 surgically excised native mitral valves. Can J Cardiol. 2006 Oct; 22 (12):1055–1061.doi:10.1016/S0828-282X(06)70321-X.

26. Рутковская НВ, Каган ЕС, Кондюкова НВ, Кузьмина ОК, Барбараш ЛС. Прогнозирование риска кальцификации биопротезов клапанов сердца на основании комплексной оценки клинических факторов реципиентов и их приверженности к терапии. Кардиология. 2018; 17 (10): 27–33. doi: 10.18087/cardio.2018.10.10182.

27. Mahjoub H, Mathieu P, Larose E, Dahou A, Sénéchal M, Dumesnil J-G et al. Determinants of aortic bioprosthetic valve calcification assessed by multidetector CT. Heart. 2015 Mar; 101 (6): 472–477. doi: 10.1136/heartjnl-2014-306445.

28. Frasca A, Xue Y, Kossar AP, Keeney S, Rock C, Zakharchenko A et al. Glycation and Serum Albumin Infiltration Contribute to the Structural Degeneration of Bioprosthetic Heart Valves. JACC Basic to Transl Sci. 2020 Aug 5; 5 (8): 755–766. doi: 10.1016/j.jacbts.2020.06.008.

29. Sakaue T, Koyama T, Nakamura Y, Okamoto K, Kawashima T, Umeno T et al. Bioprosthetic Valve Deterioration. JACC Basic to Transl Sci. 2023 May 10; 8 (7): 862–880. doi: 10.1016/j.jacbts.2023.01.003.

30. Овчаренко ЕА, Клышников КЮ, Глушкова ТВ, Батранин АВ, Резвова МА, Кудрявцева ЮА, Барбараш ЛС. Оценка дисфункции биопротезов клапанов сердца методом микрокомпьютерной томографии. Современные технологии в медицине. 2017; 9 (3): 15–22. https://doi.org/10.17691/stm2017.9.3.02.