Desarrollo de simulaciones de fibrilación auricular ante la inclusión de características anatómicamente relevantes

Abstract

[ES] La fibrilación auricular es una de las principales causas de muerte en los países desarrollados, con una proyección hacia el aumento de casos a lo largo de los años. El problema de este tipo de arritmia es que los resultados de sus tratamientos pueden no ser satisfactorios, lo que se debe a los complejos mecanismos subyacentes de la arritmia, que todavía no se entienden completamente. Para conseguir el óptimo tratamiento para los pacientes, el uso de modelos in-silico se ha convertido en una herramienta muy importante, ya que permite la simulación de distintos comportamientos fibrilar para la anatomía específica de cada paciente. A este concepto de simulación personalizada se le llama digital twin y el objetivo del mismo es conseguir la reproducción en simulaciones del comportamiento fibrilar específico, así como reproducir el efecto de potenciales terapias. De esta forma, se puede asignar al paciente la terapia que más le convenga y que mejor resultado pueda dar para que no sea un problema recurrente, es decir, para que no tenga que cambiar de tratamiento, con la ventaja de poder realizar todo esto mediante métodos no invasivos. Esto implica que los modelos computacionales deben ser capaces de simular los comportamientos fibrilares específicos cumpliendo los tiempos clínicos. Sin embargo, no se sabe aún el nivel de detalle necesario para conseguir reproducir de forma fiel ese comportamiento reentrante en las simulaciones, y cada detalle adicional que se le incluye al modelo implica un coste humano y computacional extra en las simulaciones que puede ser innecesario. El objetivo de este trabajo es analizar si dos características anatómicamente relevantes, como son la dirección de fibras y las heterogeneidades iónicas, tienen un efecto importante en la simulación de generación y mantenimiento de patrones reentrantes. Para ello, se realizarán simulaciones en un modelo anatómico biauricular generado por Krueger et al, que consiste en una malla de tetraedros con aproximadamente 285000 nodos bajo dos protocolos de simulación, y usando el modelo de comportamiento celular de Koivumäki. El primero, un protocolo S1-S2 con una zona de estimulación para los pulsos S1 y otra zona para los pulsos S2 de tal forma que se consigue un patrón reentrante, y, por otro lado, un protocolo de pulsos con tan solo pulsos S1 realizado desde zonas distintas de la aurícula. A estas simulaciones se les incluye o suprime tanto la dirección de fibras como las heterogeneidades iónicas, teniendo diferentes escenarios de simulación. Las simulaciones se realizarán variando los tiempos de distancia entre pulsos S1, así como el tiempo en el que se realiza el pulso S2, en el caso del primer protocolo, y variando únicamente la distancia entre pulsos S1 en el caso del segundo protocolo de estimulación. En cada simulación realizada, se evaluará la presencia y mantenimiento de patrones arrítmicos, para evaluar el efecto de cada uno de los parámetros estudiados: dirección de fibras y heterogeneidades iónicas. Los resultados que se obtendrán permitirán decidir si la dirección de fibras y heterogeneidades iónicas son relevantes en los modelos in-silico.

[EN] Atrial fibrillation is one of the main causes of death in developed countries, with a projection of increasing cases over the years. The problem with this type of arrhythmia is that the results of its treatments may not be satisfactory, which is due to the complex underlying mechanisms of the arrhythmia, which are not yet fully understood. To achieve the optimal treatment for patients, the use of in-silico models has become a very important tool, since it allows the simulation of different fibrillar behaviors for the specific anatomy of each patient. This concept of personalized simulation is called digital twin and its objective is to achieve the reproduction in simulations of the specific fibrillar behavior, as well as to reproduce the effect of potential therapies. In this way, the patient can be assigned the therapy that best suits them and that can give the best results so that it is not a recurring problem, that is, so that they do not have to change treatment, with the advantage of being able to do all this through non-invasive methods. This implies that computational models must be able to simulate specific fibrillar behaviors while meeting clinical times. However, the level of detail necessary to faithfully reproduce this reentrant behavior in the simulations is not yet known, and each additional detail that is included in the model implies an extra human and computational cost in the simulations that may be unnecessary. The objective of this work is to analyze whether two anatomically relevant characteristics, such as fiber direction and ionic heterogeneities, have an important effect on the simulation of generation and maintenance of reentrant patterns. To do this, simulations will be carried out in a binaural anatomical model generated by Krueger et al, which consists of a mesh of tetrahedra with approximately 285,000 nodes under two simulation protocols, and using the Koivumäki cellular behavior model. The first, an S1-S2 protocol with a stimulation zone for the S1 pulses and another zone for the S2 pulses in such a way that a reentrant pattern is achieved, and, on the other hand, a pulse protocol with only S1 pulses carried out from areas other than the atrium. Both fiber direction and ionic heterogeneities are included or suppressed in these simulations, having different simulation scenarios. The simulations will be carried out by varying the distance times between S1 pulses, as well as the time in which the S2 pulse is performed, in the case of the first protocol, and varying only the distance between S1 pulses in the case of the second stimulation protocol. In each simulation carried out, the presence and maintenance of arrhythmic patterns will be evaluated, to evaluate the effect of each of the parameters studied: fiber direction and ionic heterogeneities. The results that will be obtained will allow us to decide if the fiber direction and ionic heterogeneities are relevant in the in-silico models.