Учёные из Университета Джонса Хопкинса разработали методику создания цифрового двойника (виртуальной копии) сердца с помощью генетических данных пациента, что позволяет более точно определить области сердца, требующие операции у пациентов с аритмогенной кардиомиопатией правого желудочка (АКПЖ). Об этом сообщает Bizmedia.kz.
Врачи создали виртуальные копии сердца для лечения аритмии
Подписывайтесь
Bizmedia.kz — в Телеграм, Инстаграм, Фейсбук, GoogleNews и Твитере.
Подписывайтесь, чтобы ничего не пропустить.
Исследователи из Университета Джонса Хопкинса разработали метод, с помощью которого можно создавать цифровые двойники (виртуальные копии) сердца, используя генетические данные пациента. Этот подход позволил более точно выявлять области сердца, требующие операции, у пациентов с аритмогенной кардиомиопатией правого желудочка (АКПЖ). Исследование было опубликовано в журнале eLife.
АКПЖ — это наследственное заболевание сердца, которым страдает около одного человека из тысячи, преимущественно молодые люди. Оно связано с 10% случаев внезапной смерти у людей моложе 65 лет. Часто АКПЖ приводит к развитию желудочковой тахикардии — нарушению ритма сердца. Стандартным методом лечения является катетерная аблация, при которой врач удаляет сердечную ткань, ответственную за нарушение ритма.
В рамках нового исследования учёные создали виртуальные копии сердца для 16 пациентов с АКПЖ на основе мутаций, связанных с развитием заболевания. Все пациенты уже прошли катетерную аблацию.
Исследователи использовали модели, чтобы определить, как разница в структуре сердца или электрической активности человека может вызывать желудочковую тахикардию. Они подтвердили, что эти модели могут предсказывать местоположение областей сердца, требующих абляцию. Любые результаты моделирования совпали с выводами врачей, которые проводили процедуру.
Учёные утверждают, что их метод может быть использован на практике для определения наилучших мест для катетерной аблации. Это может сократить время процедуры, снизить вероятность повторного обращения и повысить эффективность метода за счёт персонализированного подхода к пациенту, основанного на его генетических данных.