Gemelos digitales electrofisiológicos personalizados con medidas no invasivas en pacientes con fibrilación auricular

[ES] La fibrilación auricular (FA) es la arritmia cardíaca sostenida más frecuente y se asocia a un incremento del riesgo de ictus, insuficiencia cardíaca y mortalidad. Su mantenimiento depende de una interacción compleja entre la anatomía auricular, el remodelado electrofisiológico y la presencia de regiones capaces de sostener actividad reentrante o focal. Esta complejidad, junto con la elevada variabilidad interindividual, limita la eficacia de estrategias terapéuticas convencionales como la ablación, especialmente en pacientes con FA persistente o crónica. Los gemelos digitales (DT) cardíacos personalizados constituyen una herramienta prometedora para estudiar la dinámica eléctrica auricular de forma específica para cada paciente. El objetivo de este Trabajo Fin de Máster es desarrollar y analizar DTs anatómicos y electrofisiológicos de la aurícula izquierda en pacientes con FA, integrando información anatómica obtenida mediante tomografía computarizada y datos de la dinámica de activación auricular no invasivos derivados de electrocardiografía de imagen (ECGI). A partir de las imágenes de tomografía computarizada (TC) se generaron modelos tridimensionales personalizados de la aurícula izquierda. Posteriormente, se incorporó información estructural relativa a la orientación de fibras y tipos de tejido auricular, obteniendo un modelo anatómico completo para la simulación electrofisiológica. Sobre estos modelos se realizaron simulaciones de FA empleando un modelo celular auricular humano y diferentes configuraciones de remodelado eléctrico. Para cada paciente se compararon simulaciones con remodelado homogéneo, representativo de FA crónica, frente a simulaciones personalizadas en las que el grado de remodelado se adaptó espacialmente en función del cycle length estimado mediante ECGI. Los resultados simulados se compararon con los mapas experimentales obtenidos de forma no invasiva, evaluando la capacidad del modelo personalizado para reproducir la distribución espacial de la dinámica auricular. Finalmente, el DT personalizado se empleó para analizar el efecto de distintas estrategias de ablación sobre la inducibilidad arrítmica, comparando una aproximación anatómica convencional con una estrategia guiada por marcadores eléctricos obtenidos de forma no invasiva.

[EN] Atrial fibrillation (AF) is the most common sustained cardiac arrhythmia and is associated with an increased risk of stroke, heart failure, and mortality. Its maintenance depends on a complex interaction between atrial anatomy, electrophysiological remodeling, and the presence of regions capable of sustaining reentrant or focal activity. This complexity, together with high interindividual variability, limits the effectiveness of conventional therapeutic strategies such as ablation, particularly in patients with persistent or chronic AF. Personalized cardiac digital twins (DTs) represent a promising tool for studying atrial electrical dynamics in a patient-specific manner. The aim of this Master’s Thesis is to develop and analyze anatomical and electrophysiological DTs of the left atrium in patients with AF, integrating anatomical information obtained from computed tomography and non-invasive data on atrial activation dynamics derived from electrocardiographic imaging (ECGI). Based on computed tomography (CT) images, personalized three-dimensional models of the left atrium were generated. Subsequently, structural information related to fiber orientation and atrial tissue types was incorporated, resulting in a complete anatomical model for electrophysiological simulation. AF simulations were then performed on these models using a human atrial cell model and different electrical remodeling configurations. For each patient, simulations with homogeneous remodeling, representative of chronic AF, were compared with personalized simulations in which the degree of remodeling was spatially adapted according to the cycle length estimated from ECGI. The simulated results were compared with non-invasively obtained experimental maps, evaluating the ability of the personalized model to reproduce the spatial distribution of atrial dynamics. Finally, the personalized DT was used to analyze the effect of different ablation strategies on arrhythmia inducibility, comparing a conventional anatomical approach with a strategy guided by noninvasively obtained electrical markers.