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        患有支氣管疾病和非支氣管疾病的貓的氣流及氣溶膠顆粒輸送的數值模擬

        《Journal of Biomechanics》:Numerical modelling of airflow and aerosol particle delivery in cats with bronchial and non-bronchial disease

        【字體: 時間:2026年03月02日 來源:Journal of Biomechanics 2.4

        編輯推薦:

          貓下呼吸道疾病氣流動力學及顆粒沉積的CT-CFD研究顯示,BD與NBD組間流速、壓力、壁剪切應力及氣道阻力差異不顯著,但10微米顆粒在支氣管沉積率顯著高于1微米顆粒。

          
        卡拉·薩莫拉-佩拉爾瑙(Carla Zamora-Perarnau)|毛羅·馬爾維(Mauro Malvè)|羅西奧·費爾南德斯-帕拉(Rocío Fernández-Parra)
        瓦倫西亞天主教大學博士研究生院,圣維森特·馬蒂爾(San Vicente Mártir),圣奧古斯丁廣場(San Agustín Square)3號,46002,瓦倫西亞,西班牙

        摘要

        貓的下呼吸道疾病包括一系列炎癥性疾病,其中哮喘是常見的一種,通常通過吸入性糖皮質激素進行治療。本研究采用基于計算機斷層掃描(CT)的計算流體動力學(CFD)模型來分析患有支氣管疾病(BD)和未患支氣管疾病(NBD)的貓的下呼吸道氣流特性,評估不同流動條件下的流速、壓力、壁面剪切應力和氣道阻力。此外,還研究了兩種氣溶膠顆粒大小(1 μm和10 μm)在氣管和支氣管中的沉積模式。
        通過對24只貓的CT掃描數據進行處理,重建了氣管和葉支氣管的幾何結構,并將其分為BD組和NBD組。模擬實驗在兩種氣流條件和兩種顆粒直徑下進行,計算了各組的氣流參數和氣溶膠顆粒沉積情況。
        除呼氣阻力外,NBD組的大多數氣流參數均表現出較高的數值趨勢。然而,兩組之間未發現氣流參數的統計學顯著差異。顆粒沉積分析顯示,較大顆粒(10 μm)在兩組中的支氣管壁沉積頻率更高。
        總體而言,基于CT的CFD分析未發現兩組在阻力、壓力、壁面剪切應力或流速方面存在顯著差異。不過,顆粒大小對沉積模式有影響,較大顆粒更易在支氣管壁處沉積。盡管初步假設未得到證實,但這項可行性研究為未來關于貓下呼吸道疾病的計算機模擬(in silico)研究提供了方法論基礎,為生理學和臨床研究提供了初步見解。

        引言

        貓的下呼吸道疾病包括慢性支氣管炎、哮喘、支氣管擴張癥、寄生蟲性支氣管炎和細支氣管疾病(Barchilon和Reinero,2023)。哮喘被認為是由對吸入性過敏原的異常免疫反應引起的,導致嗜酸性粒細胞炎癥、氣道高反應性和重塑(Reinero等人,2009)。
        肺功能測試用于客觀評估貓的呼吸機制和氣流受限情況(Lin等人,2014)。患病貓的吸氣峰值流速和呼氣流速降低,肺阻力增加,呼氣流速模式也發生變化(Dye等人,1996;Lin等人,2014)。
        最常見的臨床癥狀是慢性咳嗽。診斷結合臨床觀察、影像學檢查和支氣管肺泡灌洗細胞學分析。胸部X光片通常顯示支氣管或支氣管間質病變;其他可能的表現包括肺葉塌陷(尤其是右中肺葉)或肺野透亮度增高。值得注意的是,X光片正常并不排除貓患有哮喘或其他下呼吸道疾病的可能性(Dye,1992;Dye等人,1996;Gareis等人,2023;Garrity等人,2019)。
        與胸部X光片相比,計算機斷層掃描(CT)在檢測肺部病變方面更為敏感(Garrity等人,2019)。患有哮喘或慢性支氣管炎的貓支氣管壁厚度增加,管腔內分泌物增多(Foster等人,2004a;Gareis等人,2023;Grotheer等人,2020;Johnson和Vernau,2011;Lee等人,2020)。肺組織衰減增強,常見表現為磨玻璃樣或斑片狀肺泡改變,還可能出現實質條帶、實變(Masseau等人,2015)或樹芽狀陰影(Hahn等人,2018)。影像學檢查后,通過支氣管肺泡灌洗進行支氣管鏡檢查可觀察氣道情況并采集樣本(Trzil,2020)。常見的發現包括黏液積聚、黏膜充血、上皮不規則、氣道塌陷和支氣管擴張,但這些表現缺乏特異性,無法可靠區分哮喘與其他下呼吸道疾病(Foster等人,2004a;Johnson和Vernau,2011)。細胞學檢查通常顯示嗜酸性粒細胞炎癥,但也可能觀察到中性粒細胞增生(Foster等人,2004b;Gareis等人,2023;Grotheer等人,2020;Johnson和Vernau,2011;Lee等人,2020)。某些病例中也可能檢測到細菌感染(Dye等人,1996;Grotheer等人,2020)。
        哮喘和慢性支氣管炎通常用糖皮質激素(如氟替卡松丙酸酯)治療,部分病例還需使用支氣管擴張劑(如沙丁胺醇),總體療效良好,但部分患者反應有限或無反應(Trzil,2020;Trzil和Reinero,2014)。治療途徑包括注射、口服或吸入,吸入給藥可提高局部藥物濃度并減少全身副作用(Barchilon和Reinero,2023)。
        氣溶膠藥物的特性取決于顆粒大小、親脂性、生物利用度、耐受性以及其在呼吸道的靶點(Guo等人,2021)。吸入藥物的治療效果受呼吸系統特定藥代動力學過程的影響,包括顆粒沉積、局部藥物溶解、黏液纖毛清除、藥物吸收、組織代謝和藥物排泄(Borghardt等人,2018)。
        計算流體動力學(CFD)是一種數值工具,用于模擬氣流及其與氣道結構的相互作用。結合CT或磁共振成像(MRI)等醫學成像技術,CFD能夠詳細分析理想化和患者特定的模型中的氣流情況,有助于研究正常和病理狀態下的呼吸過程、通氣優化以及氣溶膠或藥物的沉積(Bates等人,2019;Faizal等人,2020)。過去幾十年中,大量CFD研究集中在正常和病變的人類氣道(Faizal等人,2020)以及氣溶膠顆粒沉積模擬(Deng等人,2018;Kolanjiyil和Kleinstreuer,2017;Piemjaiswang等人,2019;Van Rhein等人,2016;Yousefi等人,2017)上。大多數計算研究使用的顆粒大小范圍為1至17 μm(Talaat等人,2022),而大多數吸入裝置產生的顆粒直徑在1–5 μm之間,這種尺寸最適合肺部沉積(Laube等人,2011)。與成人相比,貓的氣道更狹窄,氣流速度更快,因此需要更小的氣溶膠顆粒(Schulman等人,2004)。通過這些模擬,CFD有助于深入理解呼吸生理和病理機制,從而改進呼吸疾病的診斷、治療和管理。
        在獸醫領域,CFD已用于評估鼻氣流阻力(Hostnik等人,2017)和短頭犬的呼吸功能(Khoa等人,2023;Khoa等人,2021)。類似地,Fernández-Parra等人(2019)比較了不同犬種的氣流結構、壓力和阻力,并使用不同吸入裝置評估了沙丁胺醇在貓氣道中的傳輸和沉積情況(Fernández-Parra等人,2023)。此外,CFD還用于評估和比較全身麻醉狀態下貓的上呼吸道速度、壓力和阻力(Zamora-Perarnau等人,2023)。
        本研究的主要目的是利用基于CT的CFD模型,分析貓下呼吸道在不同流動條件下的氣流特性,包括流速、壓力、壁面剪切應力和氣道阻力。次要目的是研究兩種顆粒大小在氣管和支氣管中的沉積模式。本研究旨在為未來關于貓下呼吸道疾病的計算機模擬研究提供方法論基礎。我們假設支氣管疾病(BD)患者的流速、壁面剪切應力、壓力和阻力高于未患支氣管疾病(NBD)的患者。我們還假設,使用CFD模擬氟替卡松丙酸酯的輸送過程時,顆粒沉積會隨顆粒大小增加,并主要發生在BD患者的氣道壁上。

        動物和倫理審批

        在這項回顧性和比較性研究中,選擇了2018至2023年間在獸醫醫院接受診斷檢查的貓的胸部CT掃描數據(審查時對這些數據進行了匿名處理)。所有患者均為需要CT掃描的臨床病例。排除那些存在支氣管或氣管內阻塞、塌陷、不影響支氣管樹的肺部疾病等情況的貓。

        結果

        共分析了45份CT掃描結果。經過篩選后,最終研究樣本包括24份CT掃描數據,其中BD組12份,NBD組12份。BD組中有9份掃描因支氣管塌陷、氣管腫塊、食管擴張伴氣道塌陷、嚴重肺泡改變或運動偽影而被排除。NBD組中有5份掃描因明顯被動性肺不張和/或運動偽影而被排除。所有患者信息詳見表1。
        NBD組的氣流流線圖

        討論

        本研究通過計算方法評估了患有支氣管疾病和未患支氣管疾病的貓的下呼吸道氣流特征。與我們的假設相反,兩組在氣流參數上未發現統計學顯著差異,無論氣道幾何形狀或流動條件如何,各組的特征基本相似。
        使用氣壓全身容積描記法(Lin等人,2014)等技術對貓的下呼吸道疾病進行了功能評估

        結論

        我們提出了基于CT的CFD研究方法,用于評估BD組和NBD組患者的氣道參數和兩種直徑氣溶膠顆粒的分布情況。研究結果顯示,兩組在阻力、壓力、壁面剪切應力和流速方面無顯著差異,但BD組的呼氣阻力較高。盡管初步假設未得到統計學支持,仍觀察到一些顆粒沉積方面的差異

        作者貢獻聲明

        卡拉·薩莫拉-佩拉爾瑙(Carla Zamora-Perarnau):負責撰寫初稿、數據可視化、資源準備、研究實施、數據分析及結果整理。毛羅·馬爾維(Mauro Malvè):負責審稿與編輯、結果可視化、驗證、項目監督、資源管理、方法論設計、研究實施、數據分析及概念構建。羅西奧·費爾南德斯-帕拉(Rocío Fernández-Parra):負責審稿與編輯、結果可視化、驗證、項目監督、方法論設計、研究實施、數據分析及概念構建。

        利益沖突聲明

        作者聲明沒有已知的可能影響本文研究的財務利益或個人關系。

        致謝

        本研究得到了西班牙科學與創新部(MCIN/AEI/10/13039/501100011033)和FEDER(“建設歐洲”的資助。本文語言由瓦倫西亞天主教大學語言研究所修訂,該工作得到了瓦倫西亞天主教大學研究辦公室的支持。
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