Les systèmes d'assistance ventriculaire sont apparus durant la dernière décade comme une approche thérapeutique efficace du traitement de l'insuffisance cardiaque terminale, en particulier dans le contexte de manque de donneurs d'organes. Néanmoins, et ceci malgré les progrès techniques majeurs, les taux de complications restent élevés et sont en partie liés à la configuration géométrique, en particulier le site d'implantation de la cannule de sortie à l'aorte thoracique. Bien que l'anastomose à l'aorte descendante permette une chirurgie moins invasive, les bénéfices de cette technique sont toujours controversés, comparée à la méthode standard de l'aorte ascendante, en raison du risque thrombo-embolique possiblement augmenté et des modifications hémodynamiques induites au niveau de l'arc aortique.
Dans ce travail, nous comparons in silico en terme de débit et pression les deux possibilités anastomotiques. Nous développons un réseau de modèles mathématiques unidimensionnels, et l'appliquons à diverses situations cliniques, pour différents stades d'insuffisance cardiaque et de vitesses de rotation de la machine. Les données initiales sont obtenues grâce à un modèle OD (c'est-à-dire qui dépend uniquement du temps mais pas de l'espace) du système cardiovasculaire comprenant une assistance circulatoire, validé avec des données cliniques. Les simulations réalisées montrent que les deux méthodes sont similaires, en terme de débit et courbes de pression, ceci pour tous les cas cliniques étudiés. Ces résultats numériques soutiennent la possibilité d'utiliser la technique d'anastomose à l'aorte thoracique descendante, permettant une chirurgie moins invasive.
Sur un plan plus fondamental, le système cardiovasculaire peut être simulé par le biais de multiples modèles de niveau de complexité différents, au prix d'un coût computationnel toujours plus élevé. Nous évaluons les avantages de modèles géométriques à plusieurs échelles (uni- et tridimensionnelle) avec données provenant de patients, comparés à des modèles simplifiés. Les résultats montrent que ces modèles de dimensions hétérogènes apportent un bénéfice important en terme de ressources de calcul, tout en conservant une précision acceptable.
En conclusion, ces résultats encourageant montrent la relevance des études numériques dans le domaine médical, tant sur le plan fondamental et la compréhension des mécanismes physiopathologiques, que sur le plan applicatif et le développement de nouvelles thérapeutiques.