Un nou studiu publicat în Journal of Physiology arată că modelele personalizate de tip „geamăn digital” („digital twin”) ale inimii ar putea îmbunătăți planificarea tratamentului pentru pacienții cu fibrilație atrială persistentă (FiA). Prin integrarea mai multor tipuri de date clinice, aceste modele computerizate oferă o reprezentare mai precisă a modului în care FiA se manifestă la fiecare pacient, ajutând medicii să identifice mai exact zonele responsabile de menținerea ritmului cardiac anormal. Rezultatele sugerează că această abordare ar putea face ablația prin cateter mai precisă și ar putea reduce necesitatea procedurilor repetate.
FiA este cea mai frecventă tulburare de ritm cardiac și una dintre principalele cauze de accident vascular cerebral (AVC). Ea apare atunci când cele două camere superioare ale inimii, numite atrii, nu se mai contractă coordonat, ci bat rapid și neregulat. În mod normal, atriile se contractă înaintea ventriculilor, menținând un ritm cardiac de 60-100 de bătăi pe minut. În FiA, însă, atriile pot depăși 350 de bătăi pe minut, ceea ce crește semnificativ riscul de formare a cheagurilor de sânge și AVC, de până la cinci ori. Tratamentul frecvent utilizat este ablația prin cateter, în care se folosesc energie termică sau rece pentru a distruge zone mici de țesut cardiac responsabile de aritmie. Totuși, în multe cazuri sunt necesare intervenții repetate, deoarece modificările electrice din FiA sunt complexe și distribuite în mai multe regiuni ale inimii, fiind dificil de identificat într-o singură procedură.
Studiul a analizat modele cardiace digitale construite pentru nouă pacienți cu FiA persistentă, aflați la prima procedură de izolare a venelor pulmonare. Fiecare model a fost calibrat folosind trei tipuri de date clinice: imagistică prin rezonanță magnetică (RMN) pentru identificarea fibrozei cardiace, măsurători ale voltajului electric din cartografierea cardiacă și date privind viteza de conducere, care arată cât de rapid se propagă semnalele electrice în țesutul cardiac. Au fost comparate și două metode matematice de interpolare a datelor electrice. În total, 234 de simulări au arătat că tipul de date utilizat influențează semnificativ comportamentul prezis al FiA și zonele identificate ca posibile ținte de ablație. Modelele bazate pe date electrice au identificat constant mai multe regiuni implicate în menținerea aritmiei decât cele bazate doar pe RMN, sugerând că imagistica structurală singură nu surprinde întreaga complexitate a bolii.
Rezultatele indică faptul că cele mai precise modele personalizate ale inimii vor fi cele care combină RMN, măsurătorile de voltaj electric și datele privind viteza de conducere într-un singur model. Prin integrarea acestor surse complementare, „gemenii digitali” pot oferi o imagine mai completă asupra fiecărui pacient și pot sprijini strategii de ablație mai țintite și mai eficiente. Deși această tehnologie este încă în fază de cercetare și nu este utilizată în practica medicală curentă, ea reprezintă un pas important către tratamente mai personalizate pentru pacienții cu FiA persistentă.
Citește și:
- Hipertensiunea arterială poate conduce la fibrilație atrială: relația de cauzalitate este confirmată de cel mai amplu studiu de asociere la nivelul întregului genom
- #ESCCongress. Renunțarea la fumat imediat după diagnosticul de fibrilație atrială conduce la o scădere a riscului de AVC cu 30%
- STUDIU. Consumul de băuturi cu zahăr adăugat sau îndulcitori artificiali crește riscul de fibrilație atrială
Acest material a fost realizat cu sprijinul inteligenței artificiale și revizuit editorial de echipa Raportuldegardă.ro.