Artículo especial
Aplicaciones de la dinámica de fluidos computacional a la neumología
Use of Computational Fluid Dynamics in Respiratory Medicine
Instituto Nacional de Silicosis, Hospital Universitario Central de Asturias, Facultad de Medicina, Universidad de Oviedo, Oviedo, España
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Note how, as the inhalation flow increases, the particles tend to become trapped in the oropharyngeal region (OP) and in the first bronchial generations.</p>" ] ] ] "autores" => array:1 [ 0 => array:2 [ "autoresLista" => "Ana Fernández Tena, Pere Casan Clarà" "autores" => array:2 [ 0 => array:2 [ "nombre" => "Ana" "apellidos" => "Fernández Tena" ] 1 => array:2 [ "nombre" => "Pere" "apellidos" => "Casan Clarà" ] ] ] ] ] "idiomaDefecto" => "en" "Traduccion" => array:1 [ "es" => array:9 [ "pii" => "S0300289614003573" "doi" => "10.1016/j.arbres.2014.09.005" "estado" => "S300" "subdocumento" => "" "abierto" => array:3 [ "ES" => true "ES2" => true "LATM" => true ] "gratuito" => true "lecturas" => array:1 [ "total" => 0 ] "idiomaDefecto" => "es" "EPUB" => "https://multimedia.elsevier.es/PublicationsMultimediaV1/item/epub/S0300289614003573?idApp=UINPBA00003Z" ] ] "EPUB" => "https://multimedia.elsevier.es/PublicationsMultimediaV1/item/epub/S1579212915000701?idApp=UINPBA00003Z" "url" => 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El estrés oxidativo generado por los ERO del humo de biomasa puede dañar de forma directa macromoléculas celulares como proteínas o lípidos, así como representar un factor genotóxico capaz de provocar lesiones en el ADN. El potencial de membrana mitocondrial también puede verse alterado por lesiones oxidativas, lo que se traduce en un incremento de la producción de ERO por parte de estos orgánulos. Algunos autores<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0305"><span class="elsevierStyleSup">61</span></a> han propuesto que las PM secuestran el hierro de las células pulmonares, afectando a la homeostasis de este metal. Cuando las células detectan una deficiencia de hierro, intentan restablecer su disponibilidad generando ERO para reducirlo e incrementando la expresión de importadores del hierro como el DMT1. Como consecuencia del aumento de la concentración del hierro intracelular, se incrementa la cantidad de ferritina. Por otro lado, se conoce que estas moléculas oxidantes pueden activar factores de transcripción pro-inflamatorios como el NF-κβ. Finalmente, las células inflamatorias activadas por el humo de biomasa constituyen otra fuente de ERO.</p> <p id="spar0040" class="elsevierStyleSimplePara elsevierViewall">DMT1: transportador de metales divalentes<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>1; ERO: especies reactivas del oxígeno; NF-κβ: factor nuclear potenciador de las cadenas ligeras kappa de las células<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>B activadas.</p>" ] ] ] "autores" => array:1 [ 0 => array:2 [ "autoresLista" => "Rafael Silva, Manuel Oyarzún, Jordi Olloquequi" "autores" => array:3 [ 0 => array:2 [ "nombre" => "Rafael" "apellidos" => "Silva" ] 1 => array:2 [ "nombre" => "Manuel" "apellidos" => "Oyarzún" ] 2 => array:2 [ "nombre" => "Jordi" "apellidos" => "Olloquequi" ] ] ] ] ] "idiomaDefecto" => "es" "Traduccion" => array:1 [ "en" => array:9 [ "pii" => "S1579212915001068" "doi" => "10.1016/j.arbr.2015.04.013" "estado" => "S300" "subdocumento" => "" "abierto" => array:3 [ "ES" => false "ES2" => false "LATM" => false ] "gratuito" => false "lecturas" => array:1 [ "total" => 0 ] "idiomaDefecto" => "en" "EPUB" => "https://multimedia.elsevier.es/PublicationsMultimediaV1/item/epub/S1579212915001068?idApp=UINPBA00003Z" ] ] "EPUB" => "https://multimedia.elsevier.es/PublicationsMultimediaV1/item/epub/S0300289614004359?idApp=UINPBA00003Z" "url" => "/03002896/0000005100000006/v1_201505280239/S0300289614004359/v1_201505280239/es/main.assets" ] "es" => array:19 [ "idiomaDefecto" => true "cabecera" => "<span class="elsevierStyleTextfn">Artículo especial</span>" "titulo" => "Aplicaciones de la dinámica de fluidos computacional a la neumología" "tieneTextoCompleto" => true "paginas" => array:1 [ 0 => array:2 [ "paginaInicial" => "293" "paginaFinal" => "298" ] ] "autores" => array:1 [ 0 => array:4 [ "autoresLista" => "Ana Fernández Tena, Pere Casan Clarà" "autores" => array:2 [ 0 => array:2 [ "nombre" => "Ana" "apellidos" => "Fernández Tena" ] 1 => array:4 [ "nombre" => "Pere" "apellidos" => "Casan Clarà" "email" => array:1 [ 0 => "pcasan@ins.es" ] "referencia" => array:1 [ 0 => array:2 [ "etiqueta" => "<span class="elsevierStyleSup">*</span>" "identificador" => "cor0005" ] ] ] ] "afiliaciones" => array:1 [ 0 => array:2 [ "entidad" => "Instituto Nacional de Silicosis, Hospital Universitario Central de Asturias, Facultad de Medicina, Universidad de Oviedo, Oviedo, España" "identificador" => "aff0005" ] ] "correspondencia" => array:1 [ 0 => array:3 [ "identificador" => "cor0005" "etiqueta" => "⁎" "correspondencia" => "Autor para correspondencia." ] ] ] ] "titulosAlternativos" => array:1 [ "en" => array:1 [ "titulo" => "Use of Computational Fluid Dynamics in Respiratory Medicine" ] ] "resumenGrafico" => array:2 [ "original" => 0 "multimedia" => array:7 [ "identificador" => "fig0020" "etiqueta" => "Figura 4" "tipo" => "MULTIMEDIAFIGURA" "mostrarFloat" => true "mostrarDisplay" => false "figura" => array:1 [ 0 => array:4 [ "imagen" => "gr4.jpeg" "Alto" => 840 "Ancho" => 2250 "Tamanyo" => 336347 ] ] "descripcion" => array:1 [ "es" => "<p id="spar0030" class="elsevierStyleSimplePara elsevierViewall">A)<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>Detalle del mallado en las fosas nasales. B)<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>Detalle del mallado en una de las bifurcaciones bronquiales.</p>" ] ] ] "textoCompleto" => "<span class="elsevierStyleSections"><span id="sec0005" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0025">Introducción</span><p id="par0005" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Las técnicas de dinámica de fluidos computacional (<span class="elsevierStyleItalic">Computational Fluid Dynamics</span> [CFD]) son de gran interés en la investigación neumológica actual. La <span class="elsevierStyleItalic">Food and Drug Administration</span> (FDA) anunció en 2012 un proyecto de investigación titulado «Modelos predictivos del depósito pulmonar para la eficacia y seguridad de fármacos inhalados». Su objetivo principal era desarrollar un modelo de CFD de medicación inhalada que permitiese explicar las características y los parámetros fisiológicos del depósito pulmonar de los fármacos. En los últimos congresos mundiales de CFD, su aplicación a la medicina ha tenido una presencia cada vez mayor. Por ejemplo, el congreso «Bio-engineering» en 2003 únicamente contó con una comunicación dedicada al estudio de la circulación sanguínea, mientras que en 2007 se presentaron 7 comunicaciones dedicadas a la circulación y 5 centradas en la respiración.</p><p id="par0010" class="elsevierStylePara elsevierViewall">La CFD se define como la técnica informática que busca la simulación del movimiento de los fluidos. Es una rama de la mecánica de fluidos que emplea métodos numéricos y algoritmos para analizar y resolver los problemas que implican a los flujos de los fluidos. Comprende una gran variedad de ciencias, como las matemáticas, la informática, la ingeniería o la física, las cuales van a trabajar conjuntamente para proporcionar los medios para modelar fluidos<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0005"><span class="elsevierStyleSup">1</span></a>. La creciente potencia de cálculo de los ordenadores, así como su menor precio, han permitido el progreso de la CFD, en la que las ecuaciones de Navier-Stokes son resueltas bajo el dominio a estudio. Estas ecuaciones son las que gobiernan el movimiento de los fluidos y fueron descubiertas hace más de 150<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>años simultáneamente por el ingeniero francés Claude Navier y el matemático irlandés George Stokes. Se derivan de las leyes del movimiento de Newton y son las mismas para cualquier flujo. Su resolución permite conocer la velocidad y la presión de un fluido en cualquier punto del espacio, y por lo tanto también su comportamiento. La particularización a los casos concretos viene definida por las denominadas condiciones de contorno y por los valores iniciales que se señalen. Estas ecuaciones son lo suficientemente complejas como para que su solución analítica solo sea posible en casos muy elementales, y por ello es imprescindible disponer de software avanzado diseñado para el tratamiento y la resolución de estos datos.</p><p id="par0015" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Las ventajas que proporciona el análisis por CFD se pueden resumir en: reducción sustancial de tiempos y costes en los nuevos diseños, posibilidad de analizar sistemas o condiciones muy difíciles de simular experimentalmente, y un nivel de detalle prácticamente ilimitado.</p><p id="par0020" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Considérese, por ejemplo, el flujo del aire en las vías aéreas. Junto con las ecuaciones, hay que introducirle al programa de CFD las condiciones iniciales y de contorno referentes a las variables y a la superficie sólida. Las condiciones referentes a las variables vienen definidas por la velocidad y la presión del aire, y las condiciones de las superficies sólidas por la forma de las vías aéreas, expresada matemáticamente en coordenadas. Para resolver las ecuaciones de Navier-Stokes globalmente en la vía aérea, el programa primero debe resolverlas en un número finito de puntos del espacio. Por eso, lo primero que hay que hacer es representar el pulmón mediante lo que se conoce como una malla de cálculo; cuanto mayor sea el número de puntos de esta malla, mayor será la precisión y realismo de la simulación y más difícil de generar y resolver. En casos con geometría compleja, esta fase puede ocupar días e incluso semanas.</p></span><span id="sec0010" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0030">Confección del modelo geométrico de la vía aérea</span><p id="par0025" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Para la elaboración del modelo tridimensional de la vía aérea se ha optado por seguir el diseño propuesto por Kitaoka et al.<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0010"><span class="elsevierStyleSup">2</span></a>, complementado con el de Weibel<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0015"><span class="elsevierStyleSup">3</span></a>. El modelo clásico de Weibel<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0015"><span class="elsevierStyleSup">3</span></a> indica los modos de bifurcación de la vía aérea. En él se designa a la tráquea como la primera vía aérea (orden 0), y presume que cada vía aérea da origen a 2 ramificaciones (dicotomía regular). Así, los bronquios principales izquierdo y derecho son de orden<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>1, y hay un mínimo de 23 generaciones bronquiales hasta los conductos alveolares. Por lo tanto, existirían 2<span class="elsevierStyleSup">23</span> (8.388.608) vías aéreas de orden<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>23, lo cual resulta fácil de imaginar que es prácticamente imposible de simular mediante técnicas de CFD sin realizar algún tipo de simplificación. El diámetro de cada ramificación disminuye según la fórmula <span class="elsevierStyleItalic">d</span><span class="elsevierStyleInf"><span class="elsevierStyleItalic">Z</span></span><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span><span class="elsevierStyleItalic">=</span><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span><span class="elsevierStyleItalic">d</span><span class="elsevierStyleInf"><span class="elsevierStyleItalic">0</span></span><span class="elsevierStyleItalic">·2</span><span class="elsevierStyleSup"><span class="elsevierStyleItalic">-z/3</span></span>, donde <span class="elsevierStyleItalic">z</span> es el orden de la generación de vía aérea y <span class="elsevierStyleItalic">d</span> su diámetro. Esta relación se mantiene hasta la generación<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>16 (vía aérea de conducción). A partir de la generación<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>17 existen pocos cambios en las dimensiones de la vía respiratoria, ya que las vías están más o menos alveolizadas (vía aérea transicional y zona respiratoria).</p><p id="par0030" class="elsevierStylePara elsevierViewall">En el modelo de Weibel<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0015"><span class="elsevierStyleSup">3</span></a> no se tuvo en cuenta la disposición espacial de las ramificaciones, por lo que para realizar un modelo tridimensional de la vía aérea es necesario ampliar sus indicaciones con las de otros trabajos más recientes. Kitaoka et al.<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0010"><span class="elsevierStyleSup">2</span></a> consiguieron diseñar un modelo tridimensional realista del pulmón, elaborado a través de 9 reglas básicas, las cuales indican los ángulos y planos de bifurcación entre ramas, la relación entre el diámetro de una rama madre y sus ramas hijas, la longitud de las ramas, etc. Basándose en estas normas se confeccionó el modelo geométrico del árbol bronquial hasta la generación<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>16 de la vía aérea con el programa Gambit, que forma parte del paquete de simulación CFD denominado Ansys-Fluent<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0020"><span class="elsevierStyleSup">4</span></a>. El modelo completo hasta el final de la vía aérea de conducción constaría de un total de 65.536 bronquiolos terminales, lo cual implica tiempos de cálculo elevadísimos para resolver las ecuaciones de Navier-Stokes en el mismo y hace necesaria su simplificación. Para ello se introdujo una mejora en el programa a través de lo que se conoce como una función definida por el usuario (<span class="elsevierStyleItalic">User Defined Function</span> [UDF]). Esta UDF consiste en un nuevo código especialmente desarrollado para la vía aérea que permite simular globalmente el comportamiento del aire en las 65.536 ramas del modelo completo, trabajando únicamente con 8 ramales. Para ello es necesario imponer las condiciones de contorno de las ramas desarrolladas en sus homólogas truncadas. Por lo tanto, lo que sucede con el aire en la rama desarrollada se aplica a su homóloga truncada. En la <a class="elsevierStyleCrossRef" href="#fig0005">figura 1</a> se muestra el aspecto del modelo desarrollado únicamente con 8 ramales. Este tipo de modelo parcialmente desarrollado ha sido investigado por varios grupos de trabajo<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0025"><span class="elsevierStyleSup">5–8</span></a>, demostrando ser un método efectivo para la simulación de la vía aérea completa ahorrando costes computacionales.</p><elsevierMultimedia ident="fig0005"></elsevierMultimedia><p id="par0035" class="elsevierStylePara elsevierViewall">A este modelo además se le añadió la vía aérea superior (nariz, boca y región faringolaríngea) para completar toda la vía aérea de conducción. La nariz (<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#fig0010">fig. 2</a>A) es un modelo simplificado del empleado por Castro-Ruiz<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0045"><span class="elsevierStyleSup">9</span></a>. El modelo fue desarrollado a partir de imágenes de cortes coronales obtenidos por tomografía computarizada (TC), cuyos perímetros han permitido la reconstrucción de las superficies longitudinales. La boca (<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#fig0010">fig. 2</a>B) y la región faringolaríngea (<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#fig0010">fig. 2</a>C) son una reproducción del modelo de Stapleton et al.<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0050"><span class="elsevierStyleSup">10</span></a>.</p><elsevierMultimedia ident="fig0010"></elsevierMultimedia><p id="par0040" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Para la construcción de la boca se siguieron los mismos pasos que con la nariz. La geometría de la región faringolaríngea es más compleja, puesto que sus 3 orificios de entrada (las 2 coanas de las fosas nasales y el istmo de las fauces en la boca) deben fusionarse en un único conducto (la región faringolaríngea), cuya salida es la tráquea. El modelo completo de la vía aérea de conducción, desde la nariz y la boca hasta la generación 16 bronquial, se presenta en la <a class="elsevierStyleCrossRef" href="#fig0015">figura 3</a>.</p><elsevierMultimedia ident="fig0015"></elsevierMultimedia></span><span id="sec0015" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0035">Preparación del modelo numérico</span><span id="sec0020" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0040">Mallado</span><p id="par0045" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Es una parte fundamental del proceso, ya que de ella depende la correcta resolución de las ecuaciones de Navier-Stokes. Se parte del modelo geométrico antes descrito y se trata de dividirlo en celdas lo más regulares posible. Dada la morfología de las vías aéreas, la forma geométrica que mejor se adapta para realizar el mallado es el tetraedro. Las dimensiones de dichos tetraedros han de ser acordes a las dimensiones de los conductos y su forma ha de cumplir unos requisitos para que las ecuaciones se puedan resolver en ellas: tetraedros muy deformados o con mucha diferencia de tamaño entre zonas vecinas hacen que los resultados puedan ser incorrectos. Este proceso de mallado se realiza también con el programa Gambit del paquete Ansys-Fluent<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0020"><span class="elsevierStyleSup">4</span></a> de CFD. Como resultado del proceso se obtienen aproximadamente un millón de celdas. Otros mallados con mayor y menor número de celdas fueron testados, comprobándose que un millón de celdas es un número adecuado para este modelo de la vía aérea, permitiendo reducir costes computacionales sin perder calidad de la información. Varios detalles del modelo con el mallado se presentan en la <a class="elsevierStyleCrossRef" href="#fig0020">figura 4</a>A,B.</p><elsevierMultimedia ident="fig0020"></elsevierMultimedia></span><span id="sec0025" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0045">Condiciones de contorno</span><p id="par0050" class="elsevierStylePara elsevierViewall">La resolución de las ecuaciones de Navier-Stokes para cada problema depende de las condiciones iniciales y de contorno referentes a las variables (en este caso, la velocidad y la presión del aire) y a la superficie sólida (el modelo geométrico de la vía aérea). Hay que indicarle al programa Fluent del paquete de CFD Ansys-Fluent<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0020"><span class="elsevierStyleSup">4</span></a> cuál va a ser la superficie de entrada del aire en el modelo (los orificios nasales o la boca) y cuáles van a ser las superficies de salida (los bronquiolos terminales). Las condiciones de contorno de entrada serán los caudales de respiración que deseen ser simulados (se emplearon caudales de 15, 30, y 75<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>l/min), y como condición de contorno de salida se fija una presión relativa de cero. El valor de la presión no importa, ya que lo que se va a obtener como resultado son diferencias de presión: en la inspiración esta presión será negativa y en la espiración positiva, para permitir la entrada y salida de aire en el modelo. También hay que indicarle al programa con qué clase de fluido se va a trabajar, que en este caso será aire.</p></span><span id="sec0030" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0050">Resolución de las ecuaciones</span><p id="par0055" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Una vez especificadas las condiciones de contorno con las que vamos a trabajar, el programa ya está preparado para resolver las ecuaciones de Navier-Stokes dentro de cada una de las celdas del modelo. Con todas las soluciones para las ecuaciones en cada una de las celdas, el programa conoce el comportamiento del aire globalmente en el modelo de la vía aérea. Las ecuaciones se resuelven mediante un método iterativo, partiendo de una solución aproximada y acercándose en cada iteración a la solución real. El proceso termina cuando la diferencia en los resultados entre una iteración y la anterior es inferior a 10<span class="elsevierStyleSup">−5</span>, y por lo tanto se ha producido convergencia. Se establece un número determinado de iteraciones en el programa. Si se cumplen los criterios de terminación indicados, la simulación se para, y si no se cumplen el programa las realiza todas. Si a pesar de ello no se da la convergencia, se le debe indicar que realice más.</p></span><span id="sec0035" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0055">Simulación del depósito de partículas en el modelo</span><p id="par0060" class="elsevierStylePara elsevierViewall">El programa, una vez simulado el flujo dentro del pulmón, permite calcular la trayectoria de las partículas que se introduzcan en el modelo, acorde con su velocidad, su tamaño y su peso. Se le deben indicar al programa las características de las partículas a estudiar:<ul class="elsevierStyleList" id="lis0005"><li class="elsevierStyleListItem" id="lsti0005"><span class="elsevierStyleLabel">•</span><p id="par0065" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Material inerte: densidad de 1.000<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>kg/m<span class="elsevierStyleSup">3</span>.</p></li><li class="elsevierStyleListItem" id="lsti0010"><span class="elsevierStyleLabel">•</span><p id="par0070" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Tamaño: partículas de 1, 5, 10, 15 y 20<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>μm de diámetro.</p></li><li class="elsevierStyleListItem" id="lsti0015"><span class="elsevierStyleLabel">•</span><p id="par0075" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Velocidad: la misma que el aire, ya que son transportadas por él</p></li><li class="elsevierStyleListItem" id="lsti0020"><span class="elsevierStyleLabel">•</span><p id="par0080" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Densidad de sembrado: 0,5%</p></li><li class="elsevierStyleListItem" id="lsti0025"><span class="elsevierStyleLabel">•</span><p id="par0085" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Número de partículas inyectadas en el modelo: 98.658.</p></li></ul></p><p id="par0090" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Se activa la opción por la cual cualquier partícula que choque contra la pared, queda atrapada por esta. Las partículas pueden ser introducidas bien a través de los orificios nasales o bien a través de la boca. Puesto que la administración de fármacos inhalados es a través de la boca, esta segunda opción será la elegida. El programa Fluent calcula la trayectoria de las partículas, permitiendo conocer la fracción de depósito (FD) en cada una de las generaciones del modelo. La FD se define como la relación entre la masa de las partículas atrapadas en una zona determinada del modelo y la masa del total de partículas que penetran en el modelo. En la <a class="elsevierStyleCrossRef" href="#fig0025">figura 5</a> se presenta la FD para los caudales y el tamaño de partículas estudiados. Se puede observar cómo, cuando aumenta el tamaño de las partículas y se incrementa el caudal, las partículas tienden a quedar atrapadas en las primeras generaciones de la vía aérea, especialmente entre la orofaringe y la generación<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>5.</p><elsevierMultimedia ident="fig0025"></elsevierMultimedia><p id="par0095" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Estos resultados se compararon con los obtenidos por Conway et al.<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0055"><span class="elsevierStyleSup">11</span></a>, tal y como se muestra en la <a class="elsevierStyleCrossRef" href="#fig0030">figura 6</a>, estando excluida la región orofaríngea. El estudio de Conway se centró en el depósito de aerosoles en el tracto respiratorio de voluntarios sanos empleando técnicas de gammagrafía y SPECT. Las condiciones empleadas fueron un caudal inhalatorio de 18<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>l/min con un diámetro de partículas de aerosol de 5,76<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>μm. Estos resultados se compararon con los obtenidos mediante la simulación CFD empleando un flujo de 15<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>l/min y partículas de 5<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>μm hasta la generación<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>16 de la vía aérea. La tendencia básica en ambos trabajos es un aumento del depósito pulmonar con la generación. Las diferencias entre ambos estudios pueden estar en relación con las condiciones de contorno empleadas y/o el modelo numérico empleado, pero puede observarse que ambos resultados muestran la misma tendencia.</p><elsevierMultimedia ident="fig0030"></elsevierMultimedia></span></span><span id="sec0040" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0060">Discusión</span><p id="par0100" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Un aspecto destacable de la CFD es su carácter multidisciplinar. La CFD es una técnica que ya lleva años desarrollándose, pero casi siempre centrada en el entorno de la industria aeroespacial o en el diseño de nuevos prototipos de coches. Tímidamente, en los últimos años ha ido despuntando aplicada a la medicina, pero casi siempre aplicada al estudio de la dinámica circulatoria. Su aplicación al estudio de las patologías pulmonares y al depósito pulmonar de partículas inhaladas supone una gran novedad. Son muy pocos los grupos que han investigado una manera correcta de simular la cinética de los flujos de materia en los pulmones, empleando por lo general diseños que generalmente asumen simplificaciones que no los hacen comparables a un pulmón real. Nuestros trabajos tratan de aunar los conocimientos aplicados a toda la vía aérea de conducción y sus resultados han demostrado ser concordantes con el conocimiento actual del tema, obtenido a través de mediciones en laboratorio empleando métodos mucho más complejos, como la gammagrafía o el SPECT. Por otra parte, la CFD abre una nueva vía a la individualización de los tratamientos para las distintas patologías respiratorias. Disponer en la práctica clínica de un modelo de la vía aérea que determine con bastante exactitud patrones de depósito de fármacos inhalados permitirá establecer planes de tratamiento individualizados para los pacientes, acorde con sus características anatómicas y funcionales y a los requerimientos para su enfermedad. En el modelo aquí descrito se reconstruyó la vía aérea inferior hasta el nivel<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>3 basándose en datos geométricos promedio de pacientes sanos, siguiendo después el modelo simétrico de Weibel hasta el nivel<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>16. Con las técnicas actuales de tratamiento de imágenes se puede reconstruir la vía aérea de pacientes hasta los niveles<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>3-4, complementando el resto con el modelo geométrico comentado. La reconstrucción del pulmón a partir de dichas imágenes exige disponer de programas específicos que permitan transferir el modelo creado al programa Ansys-Fluent (o similar) para su acople al resto de niveles y simulación posterior.</p><p id="par0105" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Hasta la actualidad los únicos métodos disponibles en la práctica clínica para estudiar el depósito de fármacos inhalados requerían someter al paciente a múltiples exploraciones tras haber inhalado en estrictas condiciones de laboratorio un radiofármaco. Además, estas exploraciones usualmente requieren exponer al paciente a dosis de radiación que no deben ser desdeñadas. Todo esto hace que estos métodos de estudio queden relegados únicamente al ámbito de la investigación. La CFD permite realizar estudios completos de pacientes sin someterlos a exploraciones innecesarias con riesgo para su salud, por lo que es una herramienta que debe ser tenida en consideración para la práctica clínica. Permite realizar ensayos de depósito de fármacos sin ninguna limitación, para seleccionar los que puedan resultar de interés y aplicarlos en pacientes.</p><p id="par0110" class="elsevierStylePara elsevierViewall">No obstante, las técnicas de CFD también presentan limitaciones. Elaborar un modelo adaptado a cada paciente requiere inicialmente varios días de trabajo, aunque según se han ido explorando nuevos métodos para simplificar su desarrollo, como el empleo de modelos parcialmente desarrollados a través de una serie de ramales, se han ido reduciendo los tiempos de modelado y simulación. Además hay que tener en consideración que muchas de las enfermedades que afectan al aparato respiratorio modifican profundamente la arquitectura de la vía aérea. Por lo tanto, debe profundizarse en la simulación bajo estas condiciones, modificando la geometría del modelo. Asimismo, también se debe trabajar en la inclusión de la zona respiratoria en el modelo.</p><p id="par0115" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Hay que recordar que el éxito en el uso de las técnicas de CFD reside fundamentalmente en disponer de personal con suficiente experiencia y conocimientos en su manejo. Nuestro trabajo pretende dejar abiertas las puertas a futuras investigaciones en el tema, proporcionando las bases para iniciarse en la aplicación de la CFD a la neumología.</p></span><span id="sec0045" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0065">Financiación</span><p id="par0120" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Los autores quieren agradecer el apoyo económico prestado por la Fundación para el Fomento en Asturias de la Investigación Científica Aplicada y la Tecnología (FICYT) a través del proyecto «Depósito pulmonar de fármacos y partículas inhaladas: nuevas aplicaciones mediante la técnica de modelos de dinámica de fluidos computacional».</p></span><span id="sec0050" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0070">Conflicto de intereses</span><p id="par0125" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Los autores declaran no tener ningún conflicto de intereses.</p></span></span>" "textoCompletoSecciones" => array:1 [ "secciones" => array:11 [ 0 => array:3 [ "identificador" => "xres516701" "titulo" => "Resumen" "secciones" => array:1 [ 0 => array:1 [ "identificador" => "abst0005" ] ] ] 1 => array:2 [ "identificador" => "xpalclavsec537619" "titulo" => "Palabras clave" ] 2 => array:3 [ "identificador" => "xres516702" "titulo" => "Abstract" "secciones" => array:1 [ 0 => array:1 [ "identificador" => "abst0010" ] ] ] 3 => array:2 [ "identificador" => "xpalclavsec537620" "titulo" => "Keywords" ] 4 => array:2 [ "identificador" => "sec0005" "titulo" => "Introducción" ] 5 => array:2 [ "identificador" => "sec0010" "titulo" => "Confección del modelo geométrico de la vía aérea" ] 6 => array:3 [ "identificador" => "sec0015" "titulo" => "Preparación del modelo numérico" "secciones" => array:4 [ 0 => array:2 [ "identificador" => "sec0020" "titulo" => "Mallado" ] 1 => array:2 [ "identificador" => "sec0025" "titulo" => "Condiciones de contorno" ] 2 => array:2 [ "identificador" => "sec0030" "titulo" => "Resolución de las ecuaciones" ] 3 => array:2 [ "identificador" => "sec0035" "titulo" => "Simulación del depósito de partículas en el modelo" ] ] ] 7 => array:2 [ "identificador" => "sec0040" "titulo" => "Discusión" ] 8 => array:2 [ "identificador" => "sec0045" "titulo" => "Financiación" ] 9 => array:2 [ "identificador" => "sec0050" "titulo" => "Conflicto de intereses" ] 10 => array:1 [ "titulo" => "Bibliografía" ] ] ] "pdfFichero" => "main.pdf" "tienePdf" => true "fechaRecibido" => "2014-06-27" "fechaAceptado" => "2014-09-10" "PalabrasClave" => array:2 [ "es" => array:1 [ 0 => array:4 [ "clase" => "keyword" "titulo" => "Palabras clave" "identificador" => "xpalclavsec537619" "palabras" => array:3 [ 0 => "Dinámica de fluidos computacional" 1 => "Depósito pulmonar" 2 => "Aerosol" ] ] ] "en" => array:1 [ 0 => array:4 [ "clase" => "keyword" "titulo" => "Keywords" "identificador" => "xpalclavsec537620" "palabras" => array:3 [ 0 => "Computational fluid dynamics" 1 => "Lung deposit" 2 => "Aerosol" ] ] ] ] "tieneResumen" => true "resumen" => array:2 [ "es" => array:2 [ "titulo" => "Resumen" "resumen" => "<span id="abst0005" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><p id="spar0005" class="elsevierStyleSimplePara elsevierViewall">La dinámica de fluidos computacional (CFD) se define como la técnica informática que busca la simulación del movimiento de los fluidos. Las principales ventajas de la técnica de CFD sobre otro tipo de estudios de mecánica de fluidos son la reducción sustancial de tiempo y costes en los experimentos, la posibilidad de analizar sistemas o condiciones muy difíciles de simular experimentalmente, como es el caso de las vías aéreas, y un nivel de detalle prácticamente ilimitado. Utilizamos el programa de CFD Ansys-Fluent para elaborar un modelo de la vía aérea de conducción que permite la simulación de distintos caudales de flujo inspiratorio, así como del depósito de partículas inhaladas de diferentes diámetros, obteniendo resultados concordantes con la literatura existente utilizando otros procedimientos. De este modo se pretende abrir una nueva vía a la individualización de los tratamientos para las distintas patologías respiratorias.</p></span>" ] "en" => array:2 [ "titulo" => "Abstract" "resumen" => "<span id="abst0010" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><p id="spar0010" class="elsevierStyleSimplePara elsevierViewall">Computational Fluid Dynamics (CFD) is a computer-based tool for simulating fluid movement. The main advantages of CFD over other fluid mechanics studies include: substantial savings in time and cost, the analysis of systems or conditions that are very difficult to simulate experimentally (as is the case of the airways), and a practically unlimited level of detail. We used the Ansys-Fluent CFD program to develop a conducting airway model to simulate different inspiratory flow rates and the deposition of inhaled particles of varying diameters, obtaining results consistent with those reported in the literature using other procedures. 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La UDF aplica las características del aire en cada una de las porciones de la vía aérea desarrollada a sus ramales homólogos truncados. Es decir, lo que sucede con el aire en 3′ se aplica a su homólogo truncado 3; lo que sucede en 4′ se aplica a 4, etc.</p>" ] ] 1 => array:7 [ "identificador" => "fig0010" "etiqueta" => "Figura 2" "tipo" => "MULTIMEDIAFIGURA" "mostrarFloat" => true "mostrarDisplay" => false "figura" => array:1 [ 0 => array:4 [ "imagen" => "gr2.jpeg" "Alto" => 2291 "Ancho" => 2250 "Tamanyo" => 201588 ] ] "descripcion" => array:1 [ "es" => "<p id="spar0020" class="elsevierStyleSimplePara elsevierViewall">A)<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>Geometría de la nariz, basada en el modelo desarrollado por Castro-Ruiz en 2003. A la izquierda se muestran los cortes coronales a determinados niveles de las fosas nasales, obtenidos por TC, con su correspondencia en el modelo (imagen de la derecha). El perímetro de los cortes coronales permitió la reconstrucción de las superficies longitudinales del modelo. B)<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>Geometría de la boca. Se presentan diversos cortes coronales (izquierda), con su correspondencia en el modelo (derecha). C)<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>Geometría de la región faringolaríngea. 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|---|---|---|---|
| 2024 November | 24 | 1 | 25 |
| 2024 October | 191 | 19 | 210 |
| 2024 September | 185 | 25 | 210 |
| 2024 August | 151 | 49 | 200 |
| 2024 July | 139 | 29 | 168 |
| 2024 June | 174 | 26 | 200 |
| 2024 May | 222 | 30 | 252 |
| 2024 April | 156 | 29 | 185 |
| 2024 March | 161 | 32 | 193 |
| 2024 February | 93 | 30 | 123 |
| 2023 October | 1 | 0 | 1 |
| 2023 March | 87 | 6 | 93 |
| 2023 February | 278 | 30 | 308 |
| 2023 January | 186 | 32 | 218 |
| 2022 December | 313 | 41 | 354 |
| 2022 November | 269 | 32 | 301 |
| 2022 October | 345 | 57 | 402 |
| 2022 September | 231 | 50 | 281 |
| 2022 August | 192 | 45 | 237 |
| 2022 July | 163 | 51 | 214 |
| 2022 June | 231 | 44 | 275 |
| 2022 May | 318 | 60 | 378 |
| 2022 April | 282 | 51 | 333 |
| 2022 March | 216 | 72 | 288 |
| 2022 February | 251 | 42 | 293 |
| 2022 January | 285 | 46 | 331 |
| 2021 December | 292 | 52 | 344 |
| 2021 November | 284 | 80 | 364 |
| 2021 October | 435 | 56 | 491 |
| 2021 September | 314 | 71 | 385 |
| 2021 August | 313 | 69 | 382 |
| 2021 July | 330 | 66 | 396 |
| 2021 June | 302 | 53 | 355 |
| 2021 May | 396 | 63 | 459 |
| 2021 April | 547 | 60 | 607 |
| 2021 March | 444 | 43 | 487 |
| 2021 February | 342 | 36 | 378 |
| 2021 January | 254 | 34 | 288 |
| 2020 December | 332 | 51 | 383 |
| 2020 November | 354 | 59 | 413 |
| 2020 October | 363 | 35 | 398 |
| 2020 September | 322 | 32 | 354 |
| 2020 August | 279 | 38 | 317 |
| 2020 July | 413 | 41 | 454 |
| 2020 June | 305 | 29 | 334 |
| 2020 May | 424 | 66 | 490 |
| 2020 April | 353 | 25 | 378 |
| 2020 March | 441 | 47 | 488 |
| 2020 February | 282 | 28 | 310 |
| 2020 January | 211 | 21 | 232 |
| 2019 December | 283 | 38 | 321 |
| 2019 November | 195 | 35 | 230 |
| 2019 October | 238 | 36 | 274 |
| 2019 September | 280 | 25 | 305 |
| 2019 August | 181 | 32 | 213 |
| 2019 July | 130 | 32 | 162 |
| 2019 June | 170 | 26 | 196 |
| 2019 May | 181 | 33 | 214 |
| 2019 April | 182 | 39 | 221 |
| 2019 March | 160 | 40 | 200 |
| 2019 February | 111 | 27 | 138 |
| 2019 January | 90 | 24 | 114 |
| 2018 December | 97 | 33 | 130 |
| 2018 November | 174 | 43 | 217 |
| 2018 October | 259 | 32 | 291 |
| 2018 September | 116 | 23 | 139 |
| 2018 July | 2 | 0 | 2 |
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| 2018 May | 76 | 3 | 79 |
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| 2018 January | 65 | 21 | 86 |
| 2017 December | 79 | 17 | 96 |
| 2017 November | 70 | 12 | 82 |
| 2017 October | 100 | 13 | 113 |
| 2017 September | 75 | 20 | 95 |
| 2017 August | 51 | 19 | 70 |
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| 2017 June | 77 | 25 | 102 |
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| 2017 April | 68 | 28 | 96 |
| 2017 March | 50 | 25 | 75 |
| 2017 February | 161 | 52 | 213 |
| 2017 January | 66 | 9 | 75 |
| 2016 December | 71 | 18 | 89 |
| 2016 November | 139 | 24 | 163 |
| 2016 October | 108 | 33 | 141 |
| 2016 September | 183 | 26 | 209 |
| 2016 August | 106 | 32 | 138 |
| 2016 July | 120 | 22 | 142 |
| 2016 June | 128 | 28 | 156 |
| 2016 May | 145 | 39 | 184 |
| 2016 April | 140 | 4 | 144 |
| 2016 March | 121 | 4 | 125 |
| 2016 February | 133 | 6 | 139 |
| 2016 January | 118 | 36 | 154 |
| 2015 December | 150 | 41 | 191 |
| 2015 November | 205 | 19 | 224 |
| 2015 October | 175 | 8 | 183 |
| 2015 September | 110 | 0 | 110 |
| 2015 August | 6 | 0 | 6 |
| 2015 July | 5 | 0 | 5 |
| 2015 June | 32 | 0 | 32 |
| 2015 May | 4 | 0 | 4 |
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