A Multiscale in Silico Study to Characterize the Atrial Electrical Activity of Patients With Atrial Fibrillation. A Translational Study to Guide Ablation Therapy
[ES] La fibrilación auricular es la arritmia cardíaca más común. Durante la fibrilación auricular, el sustrato auricular sufre una serie de cambios o remodelados a nivel eléctrico y estructural. La remodelación eléctrica se caracteriza por la alteración de una serie de canales iónicos, lo que cambia...
| Autor: | |
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| Tipo de recurso: | tesis doctoral |
| Fecha de publicación: | 2021 |
| País: | España |
| Institución: | Universitat Politècnica de València (UPV) |
| Repositorio: | RiuNet. Repositorio Institucional de la Universitat Politécnica de Valéncia |
| Idioma: | inglés |
| OAI Identifier: | oai:riunet.upv.es:10251/171456 |
| Acceso en línea: | https://riunet.upv.es/handle/10251/171456 |
| Access Level: | acceso abierto |
| Palabra clave: | Artificial intelligence Computational models Myofibroblast Atrial fibrillation (AF) Fibrilación auricular Miofibroblasto Modelos computacionales Inteligencia artificial Modelo bidominio Fibrosis TECNOLOGIA ELECTRONICA |
| Sumario: | [ES] La fibrilación auricular es la arritmia cardíaca más común. Durante la fibrilación auricular, el sustrato auricular sufre una serie de cambios o remodelados a nivel eléctrico y estructural. La remodelación eléctrica se caracteriza por la alteración de una serie de canales iónicos, lo que cambia la morfología del potential de transmembrana conocido como potencial de acción. La remodelación estructural es un proceso complejo que involucra la interacción de varios procesos de señalización, interacción celular y cambios en la matriz extracelular. Durante la remodelación estructural, los fibroblastos que abundan en el tejido cardíaco, comienzan a diferenciarse en miofibroblastos que son los encargados de mantener la estructura de la matriz extracelular depositando colágeno. Además, la señalización paracrina de los miofibroblastos afecta a los canales iónicos de los miocitos circundantes. Se utilizaron modelos computacionales muy detallados a diferentes escalas para estudiar la remodelación estructural inducida a nivel celular y tisular. Se realizó una adaptación de un modelo de fibroblastos humanos a nivel celular para reproducir la electrofisiología de los miofibroblastos durante la fibrilación auricular. Además, se evaluó la exploración de la interacción del calcio en la electrofisiología de los miofibroblastos ajustando el canal de calcio a los datos experimentales. A nivel tisular, se estudió la infiltración de miofibroblastos para cuantificar el aumento de vulnerabilidad a una arritmia cardíaca. Los miofibroblastos cambian la dinámica de la reentrada. Una baja densidad de miofibroblastos permite la propagación a través del área fibrótica y crea puntos de salida de actividad focal y roturas de ondas dentro de esta área. Además, las composiciones de fibrosis juegan un papel clave en la alteración del patrón de propagación. La alteración del patrón de propagación afecta a los electrogramas recogidos en la superficie del tejido. La morfología del electrograma se alteró dependiendo de la disposición y composición del tejido fibrótico. Se combinaron modelos detallados de tejido cardíaco con modelos realistas de los catéteres de mapeo disponibles comercialmente para comprender las señales registradas clínicamente. Se generó un modelo de ruido a partir de señales clínicas para reproducir los artefactos de señal en el modelo. Se utilizaron electrogramas de modelos de dos dominios altamente detallados para entrenar un algoritmo de aprendizaje automático para caracterizar el sustrato fibrótico auricular. Las características que cuantifican la complejidad de las señales fueron extraídas para identificar la densidad fibrótica y la transmuralidad fibrótica. Posteriormente, se generaron mapas de fibrosis utilizando el registro del paciente como prueba de concepto. El mapa de fibrosis proporciona información sobre el sustrato fibrótico sin utilizar un valor único de corte de 0,5 milivoltios. Además, utilizando la medición del flujo de información como la entropía de transferencia combinada con gráficos dirigidos, en este estudio, se siguió la dirección de propagación del frente de onda. La transferencia de entropía con gráficos dirigidos proporciona información crucial durante la electrofisiología para comprender la dinámica de propagación de ondas durante la fibrilación auricular. En conclusión, esta tesis presenta un estudio in silico multiescala que proporciona información sobre los mediadores celulares responsables de la remodelación de la matriz extracelular y su electrofisiología. Además, proporciona una configuración realista para crear datos in silico que pueden ser usados para aplicaciones clínicas y servir de soporte al tratamiento de ablación. |
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