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《用于虚拟治疗评估的心脏数字孪生流程》是一篇关于心脏数字孪生技术在虚拟治疗评估中应用的研究论文。该研究由牛津大学和昆士兰科技大学的研究人员共同完成，旨在通过自动化流程生成心脏数字孪生，以实现对心脏疾病表型的研究和对治疗反应的预测。

 

人类心脏解剖和电生理功能的显著差异推动了在开发心脏疗法时对精准医学方法的需求。心脏数字孪生是一种新兴的范式，它描述了一套工具，这些工具可以连续、连贯地整合患者数据，生成与“孪生”一起进化的虚拟心脏，以帮助实现心脏病学中精确医学的愿景。为了使这种心脏数字孪生技术对治疗开发有用，计算建模选择应确保关键治疗目标在数学上得到足够详细的表示，以便（1）治疗效果的虚拟预测是机理性的、相关的和可信的；（2）考虑到由于数字孪生中可识别性水平不同而引起的任何参数不确定性。此外，随着超大规模计算和大数据在医疗中的应用，心脏数字孪生技术应该很容易扩展，以便在计算机模拟临床试验中生成虚拟队列。本文提出了一种基于常规采集的心脏磁共振（CMR）成像数据和标准12导联心电图（ECG）的个性化心室解剖和电生理功能的自动化流程（管道）。

 

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药物电生理安全性和有效性评估基于其对心脏激活和复极特性的影响。心电图对这些特性的信息进行编码：心电图的QRS复合波反映了激活模式，而ST-T心电图段包括复极和动作电位时程（APD）的空间异质性信息。复极异质性由亚细胞离子电流动力学的复杂相互作用支撑，这种相互作用会被多非利特等抗心律失常药物改变。因此，在虚拟药物评估的背景下，不能明确描述这些离子电流的现象学模型具有有限相关性。然而，使用金标准反应-扩散方程或反应-扩散-艾肯模型模拟电紧张耦联与基于人的离子电流动力学的高计算成本限制了数字孪生生成流程的可扩展性。因此，本文提出了一种策略，该策略利用现象学和生物物理详细模型的优势，使可扩展和相关的心脏数字孪生能够用于治疗评估。

 

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心脏数字孪生流程（管道）通过集成CMR和ECG数据，推断个体化的心脏电生理特性，实现了虚拟治疗评估的自动化。该流程（管道）不仅能够生成与临床数据高度匹配的虚拟心脏模型，还能够通过模拟药物反应来验证药物的安全性和有效性。该研究展示了心脏数字孪生技术在个性化医疗中的潜力，并为未来的临床应用提供了坚实的基础。

 

本项研究方法的主要步骤包括：

 

1、数据收集：从健康女性受试者处收集CMR和12导联ECG数据。

 

2、模型推断：使用反应-艾肯模型推断个性化的激活和复极特性。

 

3、参数不确定性传播：通过推断的心室模型群体而非单一模型来表示参数不确定性，并传播到治疗评估中。

 

4、模型转换：从反应-艾肯模型到单域模型的转换，以实现更现实的心脏电生理模拟。

 

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本文的主要贡献包括：

 

1、创建新型数字孪生管道：提出了一种新颖的管道，用于从临床心脏磁共振成像（CMR）和12导联心电图（ECG）数据生成具有个性化激活和复极特性的心脏数字孪生。这为实现精准医学中的个性化治疗测试奠定了基础。

 

2、反应-艾肯模型的实现：开发了基于人类的反应-艾肯模型，以实现快速的数字孪生生成。这种模型能够捕捉人类心室电生理学，并允许将其转换为单域模型，以支持快速的、虚拟治疗评估。

 

3、参数不确定性传播：管道能够传播参数不确定性，以便在虚拟治疗测试中考虑这些不确定性。这确保了模拟结果的可信度和相关性。

 

4、有效的转换策略：开发了一种有效的策略，将反应-艾肯模型转换为单域模型，从而在降低计算成本的同时，实现更现实的药物安全性和疗效评估。

 

5、开放源码工具：本研究开发的所有工具都是开源的，文档齐全，并已公开发布，供研究人员和临床应用使用。

 

6、实验和临床证据汇编：汇编了关于心室动作电位时程（APD）和复极梯度的实验和临床证据，以支持模型的开发和验证。

 

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总之,本文描述的心脏数字孪生管道是一个重要的里程碑,为精准心脏病学的实现奠定了基础。开源工具的公开也有助于推动该领域的进一步发展。未来,随着计算能力的提升和更多临床数据的积累,这种数字孪生技术将在个性化治疗、虚拟临床试验等方面发挥日益重要的作用。