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Invitation to the PhD thesis defense of Sara COSTA FAYA entitled « Modeling and numerical simulation applied to the prediction of the effect of drugs in the cardiovascular system », conducted under the supervision of Miguel A. Fernández, Damiano Lombardi and Marina Vidrascu. A summary of the work is provided at the end of this message.
The defense will be held on Monday, December 16th, at 14:00 at Campus Pierre et Marie Curie, 4 Place Jussieu, Paris 5ème, Room 15-16-309 (corridor between towers 15 and 16, 3rd floor). I would really appreciate if you could attend in person, but if you are unable to, you can join via the following link:
https://inria.webex.com/meet/sara.costa-faya
Abstract:
The present thesis is devoted to the mathematical modeling and the numerical simulation of the impact of drugs on cardiovascular tissue in the context of safety pharmacology. Chemical compounds can influence arterial stiffness by affecting both the active and passive components of the vessels’ wall.
In the first part, we develop and validate a mathematical model against experimental results obtained in the ROTSAC experimental setup (Leloup, 2019) which investigates how arterial stiffness is influenced by vasoconstrictors and vasodilators in pharmacological studies. In this experiment, aortic segments are mounted on two parallel metal hooks and stretched with an imposed dynamic load. We develop a 3D-shell model with active fibers describing the behavior of the tissue. The model parameters involved in the constitutive laws are identified using real data by means of an optimization method. The resulting model is able to reproduce the experimental data and predict the system’s behavior in different settings beyond those used for parameter estimation. This enables the assessment of different scenarios concerning the impact of the molecules on the active or passive contributions of the arterial wall.
In the second part, we present a more complete mathematical model for simulating the aforementioned ex vivo setup. It includes a contact mechanics model to account for the interactions between the tissue and rigid components. The main contribution of this part is the use of a 3D-shell model and a comparison of three different numerical methods (augmented Lagrangian, Nitsche and penalty) applied to contact mechanics. To the best of our knowledge, this is the first time that Nitsche’s method has been used in the context of 3D-shells.
Lastly, we present a comparative analysis of artificial neural networks, statistical, and mathematical modeling methods employed in in vivo studies to examine the aging effects on dogs’ cardiovascular system. In particular, arterial stiffness is one of the main factors related to the cardiovascular health status. In this part, a closed-loop 0D model for the global circulation is developed. The parameters related to the arterial stiffness and the peripheral circulation resistance are identified using real telemetry data. The calibrated model is able to assess changes in the vascular system of dogs and deliver results comparable to those obtained with machine learning or statistical methods.
### English version above ###
Invitation à la soutenance de thèse de Sara COSTA FAYA intitulée « Modélisation et simulation numérique appliquées à la prédiction de l’effet des médicaments sur le système cardiovasculaire », réalisée sous la direction de Miguel A. Fernández, Damiano Lombardi et Marina Vidrascu. Un résumé est disponible à la suite de ce message.
La soutenance aura lieu le lundi 16 décembre à 14h00 au Campus Pierre et Marie Curie, 4 Place Jussieu, Paris 5ème, salle 15-16-309 (couloir entre les tours 15 et 16, 3ème étage). Je serais ravie de vous y voir en personne, mais si vous ne pouvez pas, vous pourrez rejoindre via le lien suivant :
https://inria.webex.com/meet/sara.costa-faya
Résumé de la thèse:
Cette thèse est consacrée à la modélisation mathématique et à la simulation numérique de l’impact des médicaments sur les tissus cardiovasculaires dans un contexte de pharmacologie de sécurité. Les composés chimiques peuvent influencer la rigidité artérielle en affectant à la fois les composantes actives et passives de la paroi des vaisseaux.
Dans la première partie, nous développons et validons un modèle mathématique à partir des résultats expérimentaux obtenus dans l’installation expérimentale ROTSAC (Leloup, 2019) qui permet d’étudier l’influence de vasoconstricteurs et vasodilatateurs sur la rigidité artérielle dans des études pharmacologiques. Dans cette expérience, des segments aortiques sont montés sur deux crochets métalliques parallèles et soumis à une charge dynamique imposée. Nous développons un modèle de coque 3D avec des fibres actives décrivant le comportement du tissu. Les paramètres intervenant dans les lois constitutives du modèle sont identifiés par une méthode d’optimisation à partir de données réelles. Le modèle obtenu est capable de reproduire les données expérimentales et de prédire le comportement du système dans des scénarios autres que ceux utilisés pour l’estimation des paramètres. Cela permet d’évaluer différents scénarios représentant l’impact des molécules sur les contributions actives ou passives de la paroi artérielle.
Dans la deuxième partie, nous présentons un modèle mathématique plus complet pour simuler l’installation ex vivo mentionnée précédemment. Ce modèle inclut la mécanique du contact pour prendre en compte les interactions entre le tissu et les composants rigides. Les principales contributions de cette partie concernent l’utilisation d’un modèle de coque 3D et la comparaison de trois méthodes numériques différentes (lagrangien augmenté, Nitsche et pénalisation) appliquées à la mécanique du contact. À notre connaissance, c’est la première fois que la méthode de Nitsche est utilisée dans le cadre des coques 3D.
Enfin, nous présentons une analyse comparative entre différentes approches (réseaux neuronaux artificiels, méthodes statistiques et modélisation mathématique) qui ont été employées dans des études in vivo afin d’examiner les effets du vieillissement sur le système cardiovasculaire des chiens. En particulier, la rigidité artérielle est l’un des principaux facteurs liés à l’état de santé cardiovasculaire. Dans cette partie, un modèle 0D en boucle fermée pour la circulation globale est développé. Les paramètres relatifs à la rigidité artérielle et à la résistance de la circulation périphérique sont identifiés à partir de données réelles de télémétrie. Le modèle calibré est capable de prédire le comportement du système vasculaire du chien en fournissant des résultats comparables à ceux obtenus avec des méthodes d’apprentissage automatique ou statistiques.