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Nat Com:虚拟心脏减少心脏病

摘要 : 2016年5月11日,国际学术权威刊物自然出版集团旗下子刊《Nature communications》在线发表了的一项研究显示,遭受了心脏病的患者可以通过他们心脏的个性化的电脑模型来评估他们下一次出现心律失常的风险,心律失常是一种可以危及生命的心脏不规则跳动。

 2016年5月11日,国际学术权威刊物自然出版集团旗下子刊《Nature communications》在线发表了一项研究显示,遭受了心脏病的患者可以通过他们心脏的个性化的电脑模型来评估他们下一次出现心律失常的风险,心律失常是一种可以危及生命的心脏不规则跳动。这些3D电脑模型可以识别高风险的病人,从而让这些病人意识到他们可能需要做手术植入心脏除颤器。

尽管心律失常导致的心源性猝死是发达国家首要的死亡原因之一,现有的识别高风险患者的方法没有考虑到患者心脏几何形状的具体差异,从而治疗效果有限。

Natalia Trayanova和她的研究团队使用临床上的磁共振图像给41个经历过一次心脏病发作的患者心脏进行了详细的心电活动与几何形状的电脑建模。通过组合心脏肌肉壁的几何形状的计算结果和心电活动的稳定程度,研究者能够评估每个“虚拟心脏”的心律失常倾向。他们使用患者的临床数据追溯测试了这些研究结果,发现他们的方法在预测未来会对生命产生威胁的心律失常上的表现,比现有的临床指标表现的好很多。

虽然这种方法尚未在一项独立的患者队列研究中得到验证,研究者表示,这种非侵入性的个性化的风险评估工具有着预防心律失常带来的突发性心源性猝死的潜力,也有望较少很多不必要的心脏除颤器的植入。

原文链接:

Arrhythmia risk stratification of patients after myocardial infarction using personalized heart models

原文摘要:

Sudden cardiac death (SCD) from arrhythmias is a leading cause of mortality. For patients at high SCD risk, prophylactic insertion of implantable cardioverter defibrillators (ICDs) reduces mortality. Current approaches to identify patients at risk for arrhythmia are, however, of low sensitivity and specificity, which results in a low rate of appropriate ICD therapy. Here, we develop a personalized approach to assess SCD risk in post-infarction patients based on cardiac imaging and computational modelling. We construct personalized three-dimensional computer models of post-infarction hearts from patients’ clinical magnetic resonance imaging data and assess the propensity of each model to develop arrhythmia. In a proof-of-concept retrospective study, the virtual heart test significantly outperformed several existing clinical metrics in predicting future arrhythmic events. The robust and non-invasive personalized virtual heart risk assessment may have the potential to prevent SCD and avoid unnecessary ICD implantations.

来源: Nature Communications 浏览次数:2

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