Patient-specific coupled CFD–DEM modelling of LDL-surrogate deposition in a middle cerebral artery bifurcation

स्ट्रोक दुनिया भर में वयस्क विकलांगता और मृत्यु के सबसे विनाशकारी कारणों में से एक बना हुआ है, जो अक्सर एक धीमी, शांत प्रक्रिया से उत्पन्न होता है जहाँ मस्तिष्क की रक्त वाहिकाओं के भीतर वसायुक्त जमाव जमा हो जाता है। यह जमाव, जिसे एथेरोस्क्लेरोसिस (atherosclerosis) कहा जाता है, लो-डेंसिटी लिपोप्रोटीन, या एलडीएल (LDL) कणों के धमनियों की आंतरिक दीवारों से चिपकने के कारण होता है। दशकों से, डॉक्टर और वैज्ञानिक यह अनुमान लगाने की कोशिश कर रहे हैं कि ये खतरनाक जमाव वास्तव में कहाँ बनेंगे, इसके लिए वे देखते हैं कि रक्त कैसे बहता है। उन्होंने रक्त द्वारा रक्त वाहिका की दीवार पर लगाए जाने वाले घर्षण, रक्त के घूमने की गति, और एक स्थान पर उसके ठहरने की अवधि को मापने के उपकरण विकसित किए हैं। ये माप इस बात की पहचान करने का मानक तरीका बन गए हैं कि धमनी का कौन सा हिस्सा जोखिम में है। हालाँकि, ये उपकरण केवल वाहिका की सतह को देखते हैं, और प्रवाह को एक जटिल, त्रि-आयामी स्थान में चलने वाले व्यक्तिगत कणों के संग्रह के बजाय पानी की एक चिकनी चादर के रूप में मानते हैं।

लीड्स विश्वविद्यालय के शोधकर्ताओं का एक नया अध्ययन इस विचार को चुनौती देता है कि केवल सतह के माप ही प्लाक (plaque) बनने की भविष्यवाणी करने के लिए पर्याप्त हैं। प्रवाह को केवल देखने के बजाय, टीम ने एक परिष्कृत कंप्यूटर सिमुलेशन बनाया जो एक मरीज की वास्तविक मस्तिष्क धमनी के माध्यम से चलते समय हजारों व्यक्तिगत एलडीएल कणों को ट्रैक करता है। उन्होंने द्रव गति के एक मॉडल को एक ऐसी विधि के साथ जोड़ा जो प्रत्येक कण को एक अलग वस्तु के रूप रूप में मानती है जो टकरा सकती है, फिसल सकती है और दीवार से चिपक सकती है। एक वास्तविक मरीज की मिडिल सेरेब्रल आर्टरी (middle cerebral artery) पर इस दृष्टिकोण को लागू करके, उन्होंने पाया कि धमनी का आकार स्वयं यह तय करने में उतना ही महत्वपूर्ण भूमिका निभाता है कि कण कहाँ उतरेंगे, जितना कि रक्त का प्रवाह। उनके निष्कर्ष बताते हैं कि धमनी के दो खंडों में प्रवाह की स्थितियाँ लगभग समान हो सकती हैं, फिर भी वे कणों को पकड़ने के मामले में बहुत अलग व्यवहार कर सकते हैं, एक ऐसा विवरण जिसे पारंपरिक तरीके पूरी तरह से छोड़ देते हैं।

शोधकर्ताओं ने मस्तिष्क के धमनी नेटवर्क के एक विशिष्ट हिस्से पर ध्यान केंद्रित किया, जो एक Y-आकार का जंक्शन है जहाँ एक मुख्य वाहिका दो छोटी शाखाओं में विभाजित होती है। वास्तविक दुनिया में, यह क्षेत्र रुकावटों के लिए एक सामान्य स्थल है, लेकिन वैज्ञानिक इस बात को समझाने में संघर्ष करते रहे हैं कि कुछ शाखाएं अधिक जमाव क्यों एकत्र करती हैं जब रक्त का प्रवाह समान दिखता है। इसे हल करने के लिए, टीम ने मेडिकल स्कैन डेटा का उपयोग करके मरीज की धमनी का एक 'डिजिटल ट्विन' बनाया। फिर उन्होंने एक जटिल सिमुलेशन चलाया जिसने पहले यह गणना की कि रक्त कैसे प्रवाहित होता है, इस तथ्य को ध्यान में रखते हुए कि रक्त गाढ़ा होता है और पानी की तुलना में अलग व्यवहार करता है। एक बार प्रवाह स्थापित हो जाने के बाद, उन्होंने धारा में दस हजार से अधिक छोटे, कंप्यूटर-जनरेटेड एलडीएल कणों को इंजेक्ट किया। ये कण केवल निष्क्रिय मार्कर नहीं थे; सिमुलेशन ने उनकी भौतिक अंतःक्रियाओं को ट्रैक किया, जिसमें उनके दीवार से टकराना और सूक्ष्म आकर्षण बलों के कारण वहां चिपक जाना शामिल था।

परिणामों ने एक आश्चर्यजनक विषमता को प्रकट किया। शोधकर्ताओं ने धमनी को तीन खंडों में विभाजित किया: मुख्य जंक्शन जहाँ विभाजन होता है, एक बाईं शाखा और एक दाईं शाखा। जैसा कि अपेक्षित था, मुख्य जंक्शन में कणों के टकराव की उच्चतम सांद्रता देखी गई, जो इस तथ्य के अनुरूप है कि इसमें धीमे, कम-घर्षण वाले प्रवाह का सबसे बड़ा क्षेत्र था। हालाँकि, दो शाखाओं पर करीब से नज़र डालने पर एक अलग कहानी सामने आई। बाईं और दाईं शाखाओं में लगभग समान प्रवाह स्थितियाँ थीं; रक्त की गति समान थी, और दीवारों पर घर्षण भी लगभग एक जैसा था। फिर भी, दाईं शाखा ने बाईं शाखा की तुलना में काफी अधिक कणों को पकड़ा। वास्तव में, दाईं शाखा ने संपूर्ण सिमुलेशन में सभी कण टकरावों का लगभग आधा हिस्सा प्राप्त किया, जबकि इसके प्रवाह मेट्रिक्स ने संकेत दिया था कि यह बाईं शाखा के समान ही सुरक्षित होनी चाहिए।

यह विसंगति वर्तमान चिकित्सा मूल्यांकन की एक महत्वपूर्ण सीमा को उजागर करती है। स्ट्रोक के जोखिम का मूल्यांकन करने के लिए उपयोग किए जाने वाले मानक उपकरण औसत दीवार घर्षण और प्रवाह दोलन जैसे सतह मापों पर निर्भर करते हैं। इस सिमुलेशन में, वे उपकरण भविष्यवाणी करते कि दोनों शाखाएं प्लाक विकसित करने के लिए समान रूप से संभावित हैं। नई विधि ने दिखाया कि दाईं शाखा की भौतिक आकृति सक्रिय रूप से कणों को दीवार की ओर धकेल रही थी, जिसे सतह के माप नहीं पकड़ सके। शोधकर्ताओं ने पाया कि वाहिका की ज्यामिति (geometry) ने सूक्ष्म, त्रि-आयामी धाराओं का निर्माण किया जो कणों को दाईं शाखा में धकेलती हैं, एक ऐसी प्रक्रिया जो केवल दीवार की सतह को देखने पर अदृश्य रहती है।

यह सुनिश्चित करने के लिए कि यह परिणाम केवल उनके द्वारा उपयोग किए गए विशिष्ट कण आकार का एक संयोग नहीं था, टीम ने कणों के आकार को दोगुना करके सिमुलेशन को दोहराया। परिणाम वही रहा: दाईं शाखा ने कण टकरावों पर प्रभुत्व बनाए रखा, जबकि बाईं शाखा अपेक्षाकृत साफ रही। इस निरंतरता ने पुष्टि की कि यह पैटर्न धमनी की ज्यामिति द्वारा संचालित था, न कि कणों के विशिष्ट आकार द्वारा। अध्ययन ने यह भी दिखाया कि मुख्य जंक्शन समग्र रूप से कण संचय के लिए सबसे सक्रिय क्षेत्र बना हुआ था, लेकिन दाईं शाखा के अप्रत्याशित प्रभुत्व ने सिद्ध किया कि स्थानीय आकार मानक प्रवाह संकेतकों को दरकिनार कर सकता है।

इस खोज के निहितार्थ कंप्यूटर मॉडल से परे हैं। शोधकर्ता सुझाव देते हैं कि जब डॉक्टर मरीज के स्ट्रोक के जोखिम का आकलन करते हैं, तो उन्हें रक्त प्रवाह गणनाओं के लिए केवल एक पृष्ठभूमि के रूप में नहीं, बल्कि एक स्वतंत्र कारक के रूप में अपनी रक्त वाहिकाओं की विशिष्ट ज्यामिति पर विचार करना चाहिए। एक मरीज के पास मानक रिपोर्ट पर आश्वस्त करने वाले प्रवाह नंबर हो सकते हैं, लेकिन यदि उनकी धमनी में एक तीव्र मोड़ या असामान्य विभाजन है, तो उनकी वाहिका अभी भी उच्च दर पर कणों को फंसा सकती है। अपनी जोखिम मूल्यांकन में वाहिका के भौतिक आकार को एकीकृत करके, चिकित्सक संभावित रूप से उन उच्च-जोखिम वाले रोगियों की पहचान कर सकते हैं जिन्हें अन्यथा अनदेखा कर दिया जाता। यह दृष्टिकोण मौजूदा तरीकों को प्रतिस्थापित नहीं करता है बल्कि इसमें विवरण की एक महत्वपूर्ण परत जोड़ता है, जो क्षेत्र को रक्त प्रवाह के द्वि-आयामी दृश्य से मानव शरीर के भीतर कण वास्तव में कैसे व्यवहार करते हैं, इसकी अधिक पूर्ण समझ की ओर ले जाता है। अध्ययन निष्कर्ष निकालता है कि हालांकि सतह मेट्रिक्स उपयोगी हैं, वे पूरी कहानी नहीं हैं, और ब्लॉकेज कहाँ और क्यों बनते हैं, इसे वास्तव में समझने के लिए वाहिका के छिपे हुए प्रभाव को ध्यान में रखना आवश्यक है।