EU - SimInSitu - In-silico Entwicklungs- und klinische Versuchsplattform zur Prüfung in-situ-gezüchteter Herzklappen

SimInSitu zielt darauf ab, eine hochentwickelte In-silico-Methode zur Vorhersage des Kurz- und Langzeitverhaltens von in-situ gewebegefertigten Herzklappen zu entwickeln, indem fortschrittliche Algorithmen zur Remodellierung des Gewebes mit einem personalisierten virtuellen Herzmodellierungsansatz kombiniert werden. Die Methode wird speziell für die Vorhersage des komplexen Transformationsprozesses von biologisch abbaubaren Herzklappen vom anfänglich synthetischen Gerüst zu einer vollständig umgebauten und funktionsfähigen Klappe entwickelt. Dieser Transformationsprozess, genannt ETR für Endogenous Tissue Restoration, ist die Kerntechnologie für eine neue Generation sehr vielversprechender biologisch abbaubarer Gefäßprodukte. ETR macht die Verwendung von tierischem Gewebe, das in der Mehrzahl der kommerziell erhältlichen bioprothetischen Herzklappen verwendet wird, überflüssig und vermeidet dadurch Probleme mit der Haltbarkeit. Gleichzeitig minimiert es die Notwendigkeit von potenziellen Reoperationen. Obwohl in den letzten Jahren erhebliche Fortschritte bei der Entwicklung von ERT-basierten Geräten gemacht wurden, bleibt sie sehr anspruchsvoll, kostspielig, zeitaufwendig und mit vielen Hindernissen behaftet. Neue Erkenntnisse können nur durch einen langwierigen Trial & Error-Prozess (der präklinische und klinische Studien erfordert) gewonnen werden, da der Restaurationsprozess nicht in einer In-vitro-Umgebung repliziert werden kann. Moderne Computermodellierungs- und Simulationstechnologien haben das Potenzial, diese Einschränkung zu überwinden, indem sie es ermöglichen, neue Designs, modifizierte Gerüstzusammensetzungen oder andere Anwendungen in einer virtuellen patientenspezifischen Umgebung - in-silico - zu testen. SimInSitu wird nicht nur ein solches Computermodell entwickeln, sondern es auch gründlich verifizieren und validieren, indem es die umfangreichen verfügbaren In-vitro- und In-vivo-Daten nutzt und, wo nötig, neue Daten generiert, um die Glaubwürdigkeit dieser In-silico-Methode zu unterstützen. Die Verfügbarkeit dieses Computermodells könnte wesentlich zu einer Beschleunigung insbesondere der ETR-Geräteentwicklung beitragen und deren Translation in die Klinik und den Markt beschleunigen.