Digitale Herzzwillinge könnten die Planung der Behandlung von Vorhofflimmern verbessern

Eine universitätsübergreifende Arbeit unter der Leitung von Forschern der Queen Mary University of London, veröffentlicht im Zeitschrift für Physiologie zeigt, wie bessere „digitale Zwillinge“ Ärzten helfen könnten, Menschen mit Vorhofflimmern zu behandeln.

Vorhofflimmern (AF) ist eine der Hauptursachen für Schlaganfälle und ein unregelmäßiger, zitternder Herzschlag, von dem mehr als 1,5 Millionen Menschen im Vereinigten Königreich betroffen sind. Die häufigste Behandlung ist ein Verfahren namens Ablation, bei dem Ärzte Wärme- oder Kälteenergie verwenden, um die kleinen Bereiche des Herzgewebes zu zerstören, die den chaotischen Rhythmus auslösen. Es funktioniert, aber nicht bei jedem und nicht immer beim ersten Mal.

Eine wiederholte Ablation kommt bei persistierendem Vorhofflimmern häufig vor, unter anderem weil die Erkrankung mit komplexen, verteilten elektrischen Veränderungen einhergeht, die sich in einem einzigen Eingriff nur schwer abbilden lassen.

Um Chirurgen bei der genaueren Planung zu unterstützen, erstellen Forscher personalisierte digitale Modelle der Herzen einzelner Patienten, quasi einen „digitalen Zwilling“, der simulieren kann, wie sich Vorhofflimmern bei dieser bestimmten Person verhält, und genau identifizieren kann, wo die gefährlichen Stromkreise lauern, bevor der Eingriff überhaupt beginnt, und das Ergebnis vorhersagen kann.

Die Studie ergab, dass die Genauigkeit dieser personalisierten Modelle entscheidend von der Art der klinischen Daten abhängt, die zu ihrer Erstellung verwendet wurden.

Das Team erstellte detaillierte digitale 3D-Herzmodelle für neun Patienten und kalibrierte jedes Modell auf drei verschiedene Arten: mithilfe von MRT-Scans, die Herznarben erkennen, mithilfe von Messungen der elektrischen Spannung, die während eines Herzkartierungsverfahrens aufgezeichnet wurden, und mithilfe der Leitungsgeschwindigkeit, einem Maß dafür, wie schnell sich das elektrische Signal des Herzens über verschiedene Geweberegionen ausbreitet.

Entscheidend ist, dass elektrische Daten, sowohl Spannung als auch Leitungsgeschwindigkeit, durchweg mehr und unterschiedliche Ziele identifizierten als MRT-Daten, was darauf hindeutet, dass Modelle, die ausschließlich auf Bildgebung basieren, möglicherweise mit einem unvollständigen Bild arbeiten.

Die Ergebnisse deuten eindeutig darauf hin, dass die Kombination aller drei Datentypen in einem einzigen Hybridmodell der vielversprechendste Weg für die Zukunft ist und legen die wissenschaftliche Grundlage dafür.

Wir haben festgestellt, dass MRT-Scans des Herzens wertvoll sind, aber sie erzählen nicht die ganze Geschichte. Diese Studie verglich drei Arten klinischer Daten, Bildgebungsdaten und zwei Arten elektroanatomischer Kartierungsdaten, und stellte fest, dass jede eine andere Dimension des Verhaltens von Vorhofflimmern in einem einzelnen Herzen erfasst. Sich auf eine einzige Quelle zu verlassen bedeutet, dass ein Teil des Bildes verloren geht. Die Kombination aller drei in einem einzigen personalisierten Modell ist der vielversprechendste Weg zu einer genaueren, gezielteren Ablation bei Patienten mit persistierendem Vorhofflimmern.“

Dr. Mahmoud Ehnesh, Hauptautor, Postdoktorand, Queen Mary University of London

Die leitende Autorin Dr. Caroline Roney, Dozentin für Computational Medicine an der Queen Mary University of London, sagte: „Wenn Sie an anhaltendem unregelmäßigem Herzschlag (Vorhofflimmern) leiden und eine Ablation in Betracht ziehen, kann die personalisierte Computermodellierung eines Tages Chirurgen dabei helfen, Ihren Eingriff genauer zu planen, aber diese Technologie befindet sich noch in der Forschungsphase und ist noch nicht Teil der routinemäßigen klinischen Versorgung.“

Das Team arbeitet daran Vergleichende multimodale Kalibrierung patientenspezifischer Vorhofflimmermodelle Dazu gehörten Forscher der Queen Mary University of London, des Royal Brompton & Harefield Hospital (Guy’s and St Thomas‘ NHS Foundation Trust), des Imperial College London, des King’s College London, der University of Leeds und der IHU Liryc (Bordeaux).

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