Estudiantes diseñan una bomba cardíaca de bajo coste que salva vidas

“Probamos otros programas, pero fue más difícil crear modelos y sistemas”, dice el asistente de investigación Mert Yiğit, un reciente graduado en ingeniería biomédica especializado en diseño de turbinas y dinámica de fluidos computacional. "MATLAB es fácil de aprender y puedes crear lo que desees".

El sistema de soporte circulatorio mecánico del laboratorio incluye una bomba cardíaca implantable alimentada por baterías, un controlador inteligente y una unidad portátil inalámbrica para el paciente para monitorear los signos vitales. Los estudiantes fabricaron casi todo el hardware para sus prototipos en las instalaciones.

Mientras evaluaban el proceso de acceso a ensayos clínicos, el equipo de YTU desarrolló un enfoque para minimizar las pruebas en animales para su LVAD y otros dispositivos cardíacos. Construyeron un circuito simulado híbrido neumohidráulico en MATLAB que permite realizar pruebas rigurosas en condiciones cardiovasculares realistas. Los estudiantes optimizaron y aceleraron los cálculos utilizando GPU Coder™ y una potente plataforma NVIDIA^®.

“Los estudiantes son el motor de todo este proyecto”, afirma Kadıpaşaoğlu. Su investigación fue publicada en el International Journal of Robust and Nonlinear Control.

Experiencia práctica

“Como venimos de Turquía, nos resulta difícil financiar estos dispositivos”, observa Kadıpaşaoğlu. “Y los cirujanos turcos no han pasado por una fase de investigación con ingenieros de dispositivos, por lo que no tienen experiencia. Implantaban bombas en los pacientes después de capacitarse por uno o dos días, a veces con resultados desastrosos”.

Trajo sus conocimientos y experiencia para enseñar a los estudiantes emprendedores de YTU sobre el desarrollo de LVAD, fomentar vínculos académicos con el sector médico y sentar las bases para la fabricación de bombas cardíacas asequibles en Turquía. Kadıpaşaoğlu actúa como mentor de estudiantes en carreras de ingeniería biomédica, eléctrica y de control.

"Estoy tratando de ayudarlos a conseguir capacitación en hospitales y quirófanos para que puedan tener experiencia práctica con sangre, tórax abierto y corazones latiendo", dice.

Kadıpaşaoğlu fomenta la investigación autodirigida. Mini retratos de científicos influyentes como Sir Isaac Newton y Joseph-Louis Lagrange cubren las paredes del laboratorio en busca de inspiración. Hay alrededor de 20 estudiantes en el grupo, incluidos dos que se graduaron summa cum laude: Derya Sahin y Ahmed Alhajyounis. Los estudiantes desarrollan proyectos, redactan propuestas de financiamiento y cofirman artículos en revistas científicas.

Yiğit mostró el último prototipo de LVAD del equipo, una turbina cilíndrica rígida de 7,2 centímetros (2,8 pulgadas) de largo que el grupo fabricó a partir de una aleación de titanio biocompatible.

Las secciones móviles de cada motor están hechas de un compuesto magnético suave y una plantilla de plástico que encaja en la parte superior y sostiene mini imanes. También utilizaron el compuesto magnético para el núcleo estacionario dentado, envolviéndolo con un fino alambre de cobre para producir un campo magnético que interactúa con la parte móvil.

Al principio, los estudiantes esperaron un año entero para que un grupo externo produjera un solo motor. “Cuando nuestro equipo decidió construir nuestros motores, lo hicimos en un mes”, explica Yiğit.

Pruebas realistas de dispositivos cardiovasculares

El laboratorio utilizó Simulink y MATLAB para construir el complejo modelo cardiovascular de este sistema diseñado, donde varios sistemas funcionan en serie entre sí. El ajuste de un solo parámetro en un sistema influye en los demás parámetros en conjunto, señaló Kadıpaşaoğlu.

“Simulink facilita la construcción de un simulador del sistema cardiovascular, pero la parte más difícil es ajustarlo a los resultados específicos deseados para cada paciente”, afirma.

Yiğit presentó la última configuración de circuito híbrido físico simulado en el laboratorio, con su prototipo LVAD más reciente visible dentro de una elegante cámara llena de agua conectada al sistema hidráulico. Explicó que crear controladores para los flujos y presiones de las bombas dentro de estos componentes físicos era extremadamente difícil, ya que los sistemas neumáticos no son lineales.

“La presión se acumula en el interior, por lo que si se introducen las entradas equivocadas, el agua podría salpicar por todas partes”, advierte Yiğit.

Para encontrar los coeficientes de control, crearon un gemelo digital de su circuito simulado híbrido en MATLAB. El grupo aprovechó Q-learning, un enfoque basado en refuerzo, con Statistics and Machine Learning Toolbox™ para identificar los coeficientes de control de su sistema cardiovascular. Los miembros de PCL desarrollaron un algoritmo de Machine Learning que ajusta automáticamente los controladores. Ahora, si alguien introduce una entrada incorrecta, no se produce ninguna explosión de líquido.

El grupo afrontó otros desafíos. Los datos de modelado cardiovascular se parecen a un plato de espaguetis. La obtención de imágenes de flujo, denominada velocimetría de imágenes de partículas (PIV), permite a los investigadores visualizar patrones y velocidades del flujo sanguíneo. El equipo trabajó en el procesamiento y reconstrucción de imágenes en MATLAB, pero descubrió que simular escenarios de dinámica de fluidos, flujo sanguíneo y sistema cardiovascular era computacionalmente exigente.

“Una sola simulación solía requerir un minuto para procesar toda la información. Al usar GPU Coder con Jetson, ahora solo toma 10 segundos”, dice Yiğit.

Gracias a esta configuración, los estudiantes pueden probar fácilmente su modelo cardiovascular en diferentes condiciones mientras realizan ajustes frecuentes en los parámetros físicos. Además, utilizaron MATLAB Coder™ para convertir sus algoritmos de MATLAB en código C y C++ para su implementación en un sistema de procesamiento en tiempo real dSPACE.^® que permite operar el circuito simulado híbrido. Validaron con éxito el sistema de motor dual de su prototipo de bomba cardíaca en el circuito simulado híbrido simulando las condiciones fisiológicas de un paciente con un solo motor operativo.

Los miembros de PCL tienen en marcha un nuevo esfuerzo que aprovecha Machine Learning para determinar el flujo sanguíneo óptimo para el prototipo de LVAD. Y todo el equipo está trabajando para reducir el tamaño de la bomba cardíaca en un 20% mejorando al mismo tiempo su eficiencia. También buscan hacer más compacto su circuito híbrido simulado y llevarlo al mercado.

El grupo planea reemplazar eventualmente el sistema de procesamiento en tiempo real dSPACE con la placa Jetson TX2 para aumentar en gran medida el rendimiento de la simulación en tiempo real. El uso de GPU Coder por parte del grupo en la fase de simulación ayudará a facilitar la migración.

“Nos preguntamos continuamente si una tecnología es algo que tenemos que comprar o algo que podríamos crear nosotros mismos”, dice Yiğit. “Si podemos crearlo nosotros mismos, desarrollamos un proyecto en torno a ello”.

Kadıpaşaoğlu reflexionó que ha cumplido con creces sus objetivos desde que lanzó el laboratorio en la Universidad Técnica de Yildiz. “Estamos empezando a poner nuestro nombre en el mapa”, dice. “La gente viene a nosotros para entrevistas. El laboratorio se ha convertido en un lugar donde otras universidades envían a sus estudiantes de pregrado a formarse”.