针对致心律失常性右心室心肌病中心律失常消融的基因型特异性数字孪生模型

《Communications Medicine》：Genotype-specific digital twins for arrhythmia ablation targeting in arrhythmogenic right ventricular cardiomyopathy

　　

摘要

背景

致心律失常性右心室心肌病（ARVC）是一种严重的遗传性心脏病，主要影响年轻的运动员，患者发生室性心动过速（VT）和猝死的风险很高。导管射频消融是目前治疗VT的最先进方法；然而，其在ARVC中的疗效受到高复发率的限制。本研究旨在开发一种个性化方法，以改善ARVC的消融效果。

方法

我们开发了一个基于非侵入性数字孪生的框架，称为GenDIRECT，该框架可以在患者特定的心脏模型上模拟心脏电活动，以预测最佳的VT消融靶点。这项回顾性研究包括了30名患有两种常见ARVC基因型（GE和PKP2）的患者。其中，25名患者接受了首次临床消融，5名患者在初次消融后的12个月内接受了再次消融。将预测的靶点与接受初次和/或再次消融的患者的实际消融病灶进行了比较。

结果

研究结果显示，在初次消融成功的患者中（n = 25），GenDIRECT预测的消融靶点与实际消融病灶高度吻合（Dice得分 = 89.47%），并且相关病灶体积显著较小（p = 5.39×10^?5）。在需要再次消融的VT复发患者中（n = 5），预测的靶点对应于初次和再次消融的合并病灶。GenDIRECT指导的消融靶点在所有模拟中均消除了VT的诱发能力。

结论

GenDIRECT通过识别全面的患者特异性靶点，有潜力指导ARVC的临床VT消融手术。这种方法可能提高手术效果，减少心律失常的复发，并降低再次消融及后续住院的需求。