从记录的激活模式快速创建数据驱动的低级预测性心脏组织激发模型
Desmond Kabus1, Tim De Coster2, Antoine A F de Vries2
1Department of Mathematics, KU Leuven Campus Kortrijk (KULAK), Etienne Sabbelaan 53, 8500, Kortrijk, Belgium; Laboratory of Experimental Cardiology, Leiden University Medical Center (LUMC), Albinusdreef 2, 2333 ZA, Leiden, The Netherlands.
Computers in biology and medicine
|January 10, 2024
概括
研究人员现在可以创建精确的可刺激系统的计算模型,如心脏组织,仅使用组织级记录. 这种新方法简化了对诸如心律失常等现象的模型生成.
科学领域:
- 计算生物学 计算生物学
- 系统生物学 系统生物学
- 生物物理学的生物物理.
背景情况:
- 刺激系统,包括心脏组织,表现出复杂的现象,如心律失常.
- 当前的计算模型通常依赖于详细的单细胞离子电流测量.
- 可靠的数学模型对于理解,预测和控制这些系统至关重要.
研究的目的:
- 开发一种新的管道,从组织级记录中生成可激发系统的数学模型.
- 为了证明一种方法,绕过了广泛的单细胞数据的需要.
- 为了实现快速的,即时的模型生成和改进.
主要方法:
- 利用组织层次的随机节奏电影来通过指数加权移动平均线创建状态变量.
- 在增强状态空间中使用多项式回归来量化激发波动力学.
- 用空间梯度感应术语取代传统的扩散,以提高噪声稳定性.
主要成果:
- 成功生成了一个数学模型,仅使用组织级记录,在in-silico模型上演示.
- 通过从培养的人类心房肌细胞的光电压映射记录来验证管道.
- 模型创建管道在几分钟内完成,显示了效率和速度.
结论:
- 组织水平的记录足以生成可激发系统的准确数学模型.
- 开发的管道为计算模型创建提供了更快,更强大的方法.
- 这种方法有可能广泛用于生成个性化的预测模型,包括心脏数字双胞胎.
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