Understanding the Role of Fibrosis in Atrial Arrhythmogenesis: Towards Biomarker Discovery through Personalized Computational Models

Vorhofflimmern (VHF) ist die häufigste Herzrhythmusstörung und ein wesentlicher Treiber der Gesundheitskosten. Die Entstehung und Aufrechterhaltung von VHF werden maßgeblich durch Fibrose im Vorhof beeinflusst, jedoch stellt die präzise Identifikation patientenspezifischer fibrotischer Muster weiterhin eine große klinische und technische Herausforderung dar. Aktuelle bildgebende und elektroanatomische Mapping Verfahren liefern nur limitierte und indirekte Informationen über das fibrotische Substrat, was die Entwicklung personalisierter Therapiestrategien einschränkt.

Ziel dieses Projekts ist die Entwicklung datengetriebener Methoden zur Rekonstruktion realistischer, patientenspezifischer Fibrose Verteilungen im Vorhof aus klinischen Elektrogrammen und lokaler Aktivierung, sowie die Untersuchung ihres Einflusses auf die kardiale Elektrophysiologie. Hierzu werden kardiale digitale Zwillinge, Hochleistungsrechnen und maschinelles Lernen kombiniert um virtuelle Kohorten anatomisch genauer Vorhofmodelle mit vielfältigen fibrotischen Mustern und zugehörigen simulierten klinischen Signalen zu erzeugen. Dieses Datenset wird verwendet um Deep-Learning-Modelle zu trainieren, die den Zusammenhang zwischen elektrischen Messdaten und zugrunde liegender Fibrosestruktur erlernen um Fibrose Verteilungen in übergreifenden Anatomien rekonstruieren können.
Die so gewonnenen personalisierten digitalen Zwillinge werden anhand klinischer Daten kalibriert, validiert und zur Untersuchung der Mechanismen zwischen Fibrose und elektrischer Remodellierung, Identifikation neuer VHF-Biomarker, sowie simulationsgestützten Optimierung von Katheterablationen eingesetzt. Durch die enge Integration klinischer Daten, physikbasierter Modellierung und maschinellen Lernens leistet dieses Projekt einen wesentlichen Beitrag zur Verbesserung digitaler Zwillinge in der Kardiologie und Unterstützung präzisionsmedizinischen Therapieplanung bei Vorhofflimmern.

 

Projektförderung

Förderung EUR 490.000,-