Kohortenmodellierung der menschlichen Vorhöfe für in silico Studien

• Antragsteller: Privatdozent Dr.-Ing. Axel Loewe
• Fachliche Zuordnung: Biomedizinische Systemtechnik ; Kardiologie, Angiologie ; Medizinische Physik, Biomedizinische Technik
• Förderung: Förderung seit 2024
• Projektkennung: Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) - Projektnummer 529821741

Computermodelle der Vorhöfe haben in elektrophysiologischen Multiskalen-Simulationen bereits Einblicke in die Mechanismen der Entstehung und Terminierung der pathologischen elektrischen Wellenausbreitung während Vorhofflimmern geliefert. Digitale Zwillinge zielen darauf ab, das Herz eines Patienten im Computer möglichst exakt nachzubilden, um z.B. personalisierte Strategien für die Ablationstherapie zu entwickeln und so ein optimales Behandlungsergebnis zu erzielen. Auf der anderen Seite bilden statistische Shape Models die Grundlage für Kohortenmodellierungsansätze. Sie ermöglichen die Generierung zahlreicher geometrischer Modelle der Vorhöfe, die der realen anatomischen Variabilität in einer Population gerecht werden. Solch virtuelle Patientenkohorten können durch Einbeziehung funktioneller Variabilität noch erweitert werden. Katheterablation und medikamentöse Therapie sind die derzeit wichtigsten Behandlungsstrategien für Vorhofflimmern. Für beide Optionen sind jedoch beträchtliche Rezidivraten zu beklagen. In dieser Arbeit werden wir daher die Wirksamkeit verschiedener Behandlungsoptionen durch computergestützte Modellierung in großen virtuellen Patientenkohorten untersuchen, um für Subgruppen optimale Strategien zu identifizieren. Umfassende Simulationen und Data Mining werden kombiniert, um systematische Zusammenhänge für eine optimale Wahl des Antiarrhythmikums und seiner Dosis sowie der Ablationsstrategie zu ermitteln, die am ehesten eine dauerhafte Heilung von Vorhofflimmern für ganze Untergruppen der Bevölkerung in Aussicht stellen. Es werden virtuelle Kohorten von Computermodellen erstellt, die sich durch anatomische Variabilität, zelluläre Heterogenität und unterschiedliches Ausmaße an Fibrose auszeichnen. Ein statistisches Modell der Vorhöfe dient als Grundlage für die Ableitung von insgesamt 400 anatomischen Modellen der Atrien mit unterschiedlichen Volumina des linken und rechten Vorhofs, Ausrichtungen der Lungenvenen und Ausprägungen der Herzohren. Indem wir jedes Vorhofmodell einem Arrhythmie-Induktionsprotokoll unterziehen, wird die Neigung zu Vorhofflimmern für jedes Modells quantifiziert. Darüber hinaus werden mehr als eine Million in silico EKGs im Sinusrhythmus und während Tachykardie die Grundlage für einen maschinellen Lernalgorithmus bilden, um ein nicht-invasives Maß für die Stratifizierung des Vorhofflimmer-Risikos in jeder Untergruppe zu liefern. Die simulierten Vorhofflimmer-Episoden werden weiterhin die Grundlage für die Untersuchung der Wirksamkeit verschiedener Behandlungsmöglichkeiten bilden. Dabei werden medikamentöse Antiarrhythmie-Therapien und Ablationsstrategien dahingehend untersucht, ob die gewählte Behandlungsoption die Arrhythmie beenden und ein Wiederauftreten verhindern kann. Die vorgeschlagene Kombination aus anatomischer und funktioneller Variabilität, die in großen virtuellen Patientenkohorten abgebildet wird, kann in Zukunft die Grundlage für zahlreiche weitere in silico Studien darstellen.

• DFG-Verfahren: Sachbeihilfen
• Mitverantwortlich(e): Professorin Dr. Constanze Schmidt