Modellazione numerica tramite CFD e parametri concentrati di flussi biologici nei sistemi circolatorio e respiratorio in condizioni fisiologiche e patologiche.

The numerical modeling of biological flows represents a fundamental tool for understanding the physiological and pathological mechanisms that regulate the transport of blood and air within the human body. Computational Fluid Dynamics (CFD) techniques and Lumped Parameter Modeling enable a quantitative analysis of hemodynamic and respiratory behavior, considering complex geometries, rheological properties, and realistic boundary conditions. In recent years, these approaches have gained increasing importance in the study of chronic cardiovascular and respiratory diseases, such as atherosclerosis, aneurysms, emphysema, and pulmonary fibrosis, with the goal of identifying predictive fluid-dynamic indicators useful for personalized diagnosis and therapeutic strategies. This thesis aims to investigate how fluid-dynamic metrics can describe the propensity of biological tissues to develop diseases, through a multiscale approach that integrates CFD and FSI simulations with lumped models. The respiratory analyses, carried out through CFD–FSI simulations, evaluated the effect of SARS-CoV-2, fibrosis, and emphysema on alveolar deformability, highlighting the relationship between tissue stiffness and the reduction of ventilatory capacity. The vascular analyses examined the hemodynamic behavior in healthy and stenotic carotid arteries and in post-EVAR aortas, studying the impact of hematocrit on key parameters such as TAWSS, OSI, and RRT. In parallel, the lumped parameter modeling was applied to the study of a biomedical peristaltic pump for dialysis, whose hyperelastic deformability of the neoprene tube reproduces a mechanical behavior analogous to that of arterial walls, thus creating a conceptual link between the mechanics of biomedical devices and vascular biomechanics. Overall, the results demonstrate that the integration of realistic simulations and reduced models makes it possible to correlate fluid-dynamic metrics with pathological risk, promoting predictive tools and therapeutic strategies based on quantitative models.

La modellazione numerica dei flussi biologici rappresenta uno strumento fondamentale per comprendere i meccanismi fisiologici e patologici che regolano il trasporto di sangue e aria all’interno del corpo umano. Le tecniche di Fluidodinamica Computazionale (CFD) e di modellazione a parametri concentrati (LPM) consentono una descrizione quantitativa dei fenomeni emodinamici e respiratori, tenendo conto di geometrie complesse, delle proprietà non newtoniane dei fluidi biologici e di condizioni al contorno realistiche. Negli ultimi anni, questi approcci hanno assunto un ruolo sempre più rilevante nello studio delle patologie cardiovascolari e respiratorie croniche, come aterosclerosi, aneurismi, enfisema e fibrosi polmonare, con l’obiettivo di individuare indicatori fluidodinamici predittivi utili per la diagnosi personalizzata e la pianificazione terapeutica. La presente tesi adotta un approccio numerico multiscala, combinando simulazioni CFD–FSI e modelli a parametri concentrati come strumenti complementari per indagare in che modo le metriche fluidodinamiche possano descrivere la propensione meccanobiologica dei tessuti allo sviluppo di patologie. Il lavoro segue un percorso metodologico progressivo: Le analisi respiratorie FSI sono state inizialmente condotte per valutare gli effetti dell’infezione da SARS-CoV-2, della fibrosi e dell’enfisema sulla deformabilità alveolare, evidenziando la relazione tra rigidità tissutale e riduzione della capacità ventilatoria. È stato successivamente sviluppato un modello a parametri concentrati di una pompa peristaltica con tubo in neoprene iperelastico, in cui il fluido trasportato è stato modellato come non newtoniano al fine di riprodurre il comportamento reologico del sangue. Tale configurazione rappresenta un modello semplificato del coupling fluido–struttura, capace di simulare un comportamento meccanico analogo a quello delle pareti vascolari, costituendo così una base preliminare per le successive analisi cardiovascolari. Sulla base di queste fondamenta metodologiche, la ricerca si è poi concentrata sull’emodinamica cardiovascolare, analizzando il flusso sanguigno in carotidi sane e stenotiche e in aorte post-EVAR, valutando l’influenza dell’ematocrito su parametri chiave come TAWSS, OSI e RRT, al fine di stimare la sensibilità del flusso alle variazioni reologiche in condizioni fisiologiche e patologiche. Nel complesso, i risultati dimostrano che la combinazione di simulazioni CFD–FSI realistiche e modelli ridotti consente di mettere in relazione le metriche fluidodinamiche con il rischio patologico, fornendo una base quantitativa per lo sviluppo di strumenti predittivi e strategie terapeutiche applicabili allo studio delle malattie cardiovascolari e respiratorie.