Un modello per l’aterosclerosi

L’aterosclerosi è una condizione associata all’ispessimento della parete arteriosa a causa della formazione di placche e all’accumulo di globuli bianchi. Questa condizione influisce sul flusso del sangue e modifica l’interazione dei componenti ematici con le arterie deformate. Sebbene una serie di parametri come la concentrazione della LDL influenzi la formazione dell’ateroma, manca un modello integrato che unisca la dinamica del flusso sanguigno e la meccanica della parete arteriosa.

Per rispondere a ciò gli scienziati del progetto ICOMATH (Integrated computational model framework for the study of atherosclerosis), finanziato dall’UE, hanno proposto un modello computazionale quadro che integrava questi parametri per studiare lo sviluppo dell’aterosclerosi. Concentrandosi sul trasporto della LDL volevano descrivere gli eventi biologici che scatenano il processo di aterogenesi e la sua progressione.

La forza di radiazione acustica dell’elastografia basata su ultrasuoni e onde trasversali è stata valutata rispetto alla capacità di valutare il comportamento visco-elastico della parete arteriosa e di riconoscere le arterie normali e quelle calcificate. I ricercatori hanno utilizzato un modello teorico per studiare il profilo di forza di irradiazione e generare sufficiente risoluzione spaziale. Questo metodo ha migliorato significativamente la valutazione delle proprietà visco-elastiche locali della parete arteriosa.

In un’altra parte del progetto i ricercatori hanno sviluppato un modello tridimensionale basato sul metodo degli elementi finiti (FEM) per studiare la propagazione delle onde a diffusione trasversale nei mezzi visco-elastici. Allo stesso tempo gli algoritmi basati sulla frequenza sono stati perfezionati per ridurre il rumore nella valutazione delle proprietà visco-elastiche delle pareti arteriose. Lo stesso modello ha permesso di studiare e prevedere l’evoluzione della placca aterosclerotica.

Nel suo insieme l’implementazione del modello ICOMATH potrebbe condurre a una previsione più accurata dei potenziali siti di formazione della placca. Ciò permetterebbe il trattamento e il monitoraggio tempestivo dei singoli pazienti.