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Computational modeling of in-stent restenosis: Pharmacokinetic and pharmacodynamic evaluation

再狭窄 背景(考古学) 计算机科学 支架 药效学 生物医学工程 医学 药代动力学 放射科 药理学 生物 古生物学
作者
Kiran Manjunatha,Nicole Schaaps,Marek Behr,Felix Vogt,Stefanie Reese
出处
期刊:Computers in Biology and Medicine [Elsevier]
卷期号:167: 107686-107686 被引量:5
标识
DOI:10.1016/j.compbiomed.2023.107686
摘要

Persistence of the pathology of in-stent restenosis even with the advent of drug-eluting stents warrants the development of highly resolved in silico models. These computational models assist in gaining insights into the transient biochemical and cellular mechanisms involved and thereby optimize the stent implantation parameters. Within this work, an already established fully-coupled Lagrangian finite element framework for modeling the restenotic growth is enhanced with the incorporation of endothelium-mediated effects and pharmacological influences of rapamycin-based drugs embedded in the polymeric layers of the current generation drug-eluting stents. The continuum mechanical description of growth is further justified in the context of thermodynamic consistency. Qualitative inferences are drawn from the model developed herein regarding the efficacy of the level of drug embedment within the struts as well as the release profiles adopted. The framework is then intended to serve as a tool for clinicians to tune the interventional procedures patient-specifically.

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