Analisi delle registrazioni elettrocardiografiche a lungo termine per rilevare le aritmie nei topi

Summary

Qui presentiamo un protocollo passo-passo per un approccio semiautomatico per analizzare i dati dell'elettrocardiografia a lungo termine (ECG) murina per i parametri ECG di base e le aritmie comuni. I dati sono ottenuti da trasmettitori di telemetria impiantabili in topi vivi e svegli e analizzati utilizzando Ponemah e i suoi moduli di analisi.

Abstract

Le aritmie sono comuni e colpiscono milioni di pazienti in tutto il mondo. Le attuali strategie di trattamento sono associate a effetti collaterali significativi e rimangono inefficaci in molti pazienti. Per migliorare la cura del paziente, sono necessari concetti terapeutici nuovi e innovativi che mirano causalmente ai meccanismi di aritmia. Per studiare la complessa fisiopatologia delle aritmie, sono necessari modelli animali adatti e i topi hanno dimostrato di essere specie modello ideali per valutare l'impatto genetico sulle aritmie, per studiare i meccanismi molecolari e cellulari fondamentali e per identificare potenziali bersagli terapeutici.

I dispositivi di telemetria impiantabili sono tra gli strumenti più potenti disponibili per studiare l'elettrofisiologia nei topi, consentendo la registrazione continua dell'ECG per un periodo di diversi mesi in topi svegli che si muovono liberamente. Tuttavia, a causa dell'enorme numero di punti dati (>1 milione di complessi QRS al giorno), l'analisi dei dati di telemetria rimane impegnativa. Questo articolo descrive un approccio passo-passo per analizzare gli ECG e rilevare le aritmie nelle registrazioni di telemetria a lungo termine utilizzando il software, Ponemah, con i suoi moduli di analisi, ECG Pro e Data Insights, sviluppato da Data Sciences International (DSI). Per analizzare i parametri ECG di base, come la frequenza cardiaca, la durata dell'onda P, l'intervallo PR, l'intervallo QRS o la durata QT, è stata eseguita un'analisi automatica degli attributi utilizzando Ponemah per identificare le onde P, Q e T all'interno di finestre regolate individualmente attorno alle onde R rilevate.

I risultati sono stati quindi rivisti manualmente, consentendo la regolazione delle singole annotazioni. L'output dell'analisi basata sugli attributi e dell'analisi di riconoscimento dei pattern è stato quindi utilizzato dal modulo Data Insights per rilevare le aritmie. Questo modulo consente uno screening automatico delle aritmie definite individualmente all'interno della registrazione, seguito da una revisione manuale di sospetti episodi di aritmia. L'articolo discute brevemente le sfide nella registrazione e nel rilevamento dei segnali ECG, suggerisce strategie per migliorare la qualità dei dati e fornisce registrazioni rappresentative delle aritmie rilevate nei topi utilizzando l'approccio sopra descritto.

Introduction

Le aritmie cardiache sono comuni e colpiscono milioni di pazienti in tutto il mondo¹. L'invecchiamento della popolazione mostra un'incidenza crescente e quindi un grave onere per la salute pubblica derivante dalle aritmie cardiache e dalla loro morbilità e mortalità². Le attuali strategie di trattamento sono limitate e spesso associate a effetti collaterali significativi e rimangono inefficaci in molti pazienti 3,4,5,6. Sono urgentemente necessarie strategie terapeutiche nuove e innovative che colpiscano causalmente i meccanismi dell'aritmia. Per studiare la complessa fisiopatologia delle aritmie, sono necessari modelli animali adatti; I topi hanno dimostrato di essere una specie modello ideale per valutare l'impatto genetico sulle aritmie, per studiare i meccanismi molecolari e cellulari fondamentali e per identificare potenziali bersagli terapeutici ^7,8,9. La registrazione ECG continua è un concetto consolidato nella routine clinica di rilevamento delle aritmie¹⁰.

I dispositivi di telemetria impiantabili sono tra gli strumenti più potenti disponibili per studiare l'elettrofisiologia nei topi in quanto consentono la registrazione continua dell'ECG (un approccio comune è quello di impiantare gli elettrocateteri in una posizione di derivazione II) per un periodo di diversi mesi in topi svegli in movimento libero^11,12. Tuttavia, a causa dell'enorme numero di punti dati (fino a oltre 1 milione di complessi QRS al giorno) e della limitata conoscenza dei valori standard murini, l'analisi dei dati di telemetria rimane impegnativa. I trasmettitori di telemetria comunemente disponibili per i topi durano fino a 3 mesi, portando alla registrazione di fino a 100 milioni di complessi QRS. Ciò significa che i protocolli di analisi pragmatica sono molto necessari per ridurre il tempo trascorso con ogni singolo set di dati e consentiranno ai ricercatori di gestire e interpretare questa enorme quantità di dati. Per ottenere un segnale ECG pulito al momento della registrazione, l'impianto del trasmettitore deve essere ottimale: le posizioni dei cavi devono essere il più distanti possibile per consentire ampiezze del segnale più elevate.

Il lettore interessato può essere rimandato a un protocollo di McCauley et ^al.12 per ulteriori informazioni. Inoltre, per ridurre al minimo il rumore, le gabbie e i trasmettitori devono essere collocati in un ambiente silenzioso non soggetto a disturbi, come un armadio ventilato con fattori ambientali controllati (temperatura, luce e umidità). Durante il periodo sperimentale, il posizionamento dei cavi deve essere controllato regolarmente per evitare la perdita di segnale dovuta alla perforazione del piombo o a problemi di guarigione delle ferite. Fisiologicamente, c'è un'alterazione circadiana dei parametri ECG nei roditori come negli esseri umani, generando la necessità di un approccio standardizzato per ottenere parametri ECG basali da una registrazione continua. Piuttosto che calcolare i valori medi dei parametri ECG su un lungo periodo, l'analisi di un ECG a riposo simile a quello nell'uomo dovrebbe essere eseguita per ottenere parametri di base come la frequenza cardiaca a riposo, la durata dell'onda P, l'intervallo PR, la durata QRS o l'intervallo QT / QTc. Nell'uomo, un ECG a riposo viene registrato su 10 s, ad una frequenza cardiaca normale di 50-100 / min. Questo ECG comprende da 8 a 17 complessi QRS. Un'analisi di 20 complessi QRS consecutivi è raccomandata nel topo come "equivalente ECG a riposo". A causa dell'alterazione circadiana sopra menzionata, un approccio semplice è quello di analizzare due ECG a riposo al giorno, uno di giorno e uno di notte. A seconda del ciclo di accensione/spegnimento della luce nella struttura per animali, vengono selezionati i tempi adatti (ad esempio, 12:00/PM) e vengono ottenuti i parametri di base.

Successivamente, un grafico della frequenza cardiaca nel tempo viene utilizzato per rilevare tachi e bradicardia rilevanti, con l'esplorazione manuale consecutiva di questi episodi per ottenere una prima impressione. Questo grafico della frequenza cardiaca porta quindi ai parametri importanti della frequenza cardiaca massima e minima nel periodo registrato e alla variabilità della frequenza cardiaca nel tempo. Successivamente, il set di dati viene analizzato per le aritmie. Questo articolo descrive un approccio passo-passo per ottenere questi dati ECG di base da registrazioni di telemetria a lungo termine di topi svegli per un periodo di registrazione fino a tre mesi. Inoltre, descrive come rilevare le aritmie utilizzando il software, Ponemah versione 6.42, con i suoi moduli di analisi, ECG Pro e Data Insights, sviluppati da Data Sciences International (DSI). Questa versione è compatibile con Windows 7 (SP1, 64 bit) e Windows 10 (64 bit).

Protocol

1. Predisposizioni

1. Avviare il software Ponemah 6.42 e confermare il nome utente e il numero di serie della licenza software nella schermata seguente facendo clic su Continua.
2. Caricare l'esperimento contenente l'ECG di interesse
   1. Se Ponemah viene avviato per la prima volta, nota che si apre la finestra di dialogo Inizia a Ponemah , che offre tre opzioni: 1) Crea esperimento, 2) Carica esperimento, 3) Importa esperimento.
      1. Seleziona Carica esperimento per aprire un file. Una volta aperta la finestra di dialogo Cerca cartella , seleziona il file dell'esperimento con estensione (". PnmExp"), e caricare il file cliccando su Apri.
      2. Per aprire un set di dati registrato in Ponemah 5.x o Dataquest ART, utilizzare la funzione Importa esperimento .
         NOTA: se il software viene riaperto, l'ultimo esperimento viene caricato automaticamente nella finestra principale per un'ulteriore revisione. Nel menu sotto Esperimento, vengono offerte le stesse tre opzioni della finestra di dialogo Inizia a Ponemah: 1) Crea esperimento, 2) Apri esperimento, 3) Importa esperimento.
3. Fare clic su Azioni / Avvia revisione dalla barra degli strumenti e andare alla finestra di dialogo Dati revisione caricamento , che fornisce una panoramica di tutti i soggetti dei topi e dei rispettivi segnali registrati all'interno dell'esperimento caricato (Figura 1A).
   1. Seleziona la registrazione riferita al mouse che verrà analizzata cliccando sulla casella di controllo accanto al numero del mouse nel pannello di sinistra Soggetti.
   2. Seleziona la casella di controllo accanto a ECG nel pannello centrale Tipi di segnale.
   3. Determinare la durata del segnale che verrà analizzato con il pannello di estrema destra Time Range. Osservare le seguenti tre opzioni: Intero esperimento, che caricherà tutti i dati ECG dal mouse selezionato; Segmenti Parser, che caricheranno solo i dati contenuti nei segmenti Parser aggiunti durante una precedente sessione di revisione; Intervallo di tempo, che consente di caricare un intervallo di tempo specifico inserendo una data di inizio e di fine specifica o inserendo una durata temporale.
   4. Per salvare la selezione, utilizzare la finestra di dialogo Caricamento definizioni nell'angolo superiore sinistro, che consente anche il caricamento delle selezioni salvate in precedenza.
      NOTA: la dimensione dei dati selezionati verrà indicata da una barra verde o rossa in base alla dimensione del file nell'angolo superiore destro sotto Dimensioni dati. Attualmente, il software consente di caricare fino a 3 GB di dati per la revisione; 3 GB di dati possono equivalere a una registrazione continua di 24 ore di 3-4 giorni.
   5. Fare clic su OK per caricare il set di dati selezionato in Review.
4. Dopo aver cliccato OK, osservano che il Recensione di Ponemah Si apre insieme a diverse finestre separate. Sebbene il Avvenimenti e Parametri Le finestre vengono aperte e visualizzate per impostazione predefinita, selezionare manualmente altre finestre necessarie in base ai grafici di interesse sotto il pulsante Grafici/Impostazione grafico barra degli strumenti.
   NOTA: Se Avvenimenti e Parametri non si aprono per impostazione predefinita, possono essere attivati da Finestra/Parametri e Finestra/Eventi.
   1. Prendere nota della finestra di dialogo Impostazione grafico, che consente di impostare fino a 16 finestre grafiche che forniscono sia dati grezzi (ad esempio, segnali ECG) che parametri derivati (ad esempio, loop XY) (Figura 1B).
   2. Selezionare la casella di controllo Abilita pagina per visualizzare l'analisi ECG. Nell'elenco seguente, scegli la riga che include il mouse desiderato (sotto Oggetto) e il tipo di dati (sotto Presentazione) facendo clic sulla rispettiva casella di controllo a sinistra. Utilizzare le seguenti impostazioni: Tipo, Primario; Etichetta, fino a 11 caratteri visualizzati nella barra del titolo della finestra; Ora, 0:00:00:01 che indica i secondi come unità utilizzata.
      1. Immettere le informazioni appropriate nelle caselle di testo Etichetta, Unità, Bassa e Alta .
         NOTA: Abilitare altre due pagine, Andamento della frequenza cardiaca e Modello, che sono utili per l'analisi dei parametri ECG di base e per il rilevamento dell'aritmia.
   3. Nella pagina Andamento frequenza cardiaca, attivare un'altra pagina grafico e definire come tendenza per tracciare la frequenza cardiaca (FC) nel tempo. Utilizzare le seguenti impostazioni per tracciare l'HR per tutti i dati caricati in Tipo di revisione, Tendenza; Ingresso, ECG; Presentazione, HR; Etichetta, HR Trend; Unità, bpm; Bassa: 50; Altezza: 1000.
      NOTA: I modelli sono cicli ECG con segni posizionati con precisione che possono essere utilizzati come cicli ECG rappresentativi per l'analisi del riconoscimento dei pattern. Consentono la selezione di un piccolo numero di cicli rappresentativi e l'abbinamento di questi modelli all'intero ECG, annotando così tutti gli altri cicli di conseguenza.
      1. Per utilizzare la funzione modello, creare una libreria di modelli (un file in cui sono memorizzati i modelli ) per ogni argomento. A tale scopo, selezionare l'opzione Impostazione modello/Libreria modelli (Figura 2A).
      2. Selezionare Nuovo... dal menu a discesa in Libreria modelli per creare una nuova libreria di modelli.
         NOTA: nel menu a discesa sono disponibili alcune altre opzioni: Nessuna associazione dissocia qualsiasi libreria di modelli configurata in precedenza dall'oggetto. Sfoglia associa una libreria di modelli esistente configurata durante una sessione di revisione precedente.
      3. Quindi, configura un grafico modello, seleziona Imposta/Imposta esperimento/Imposta grafico e seleziona una pagina da utilizzare come pagina grafico modello. Selezionare la casella di controllo Abilita pagina, selezionare Modello per il tipo e assicurarsi che l'Input rifletta la selezione Oggetto/Canale dell'utente. Digitare le informazioni appropriate nelle caselle di testo Etichetta, Unità, Bassa e Alta e fare clic sul pulsante OK per visualizzare una finestra grafica per ogni pagina grafica configurata in Impostazione grafica, come illustrato nella Figura 2B.
         NOTA: verrà visualizzata una pagina di impostazione del grafico per le impostazioni del modello, come illustrato nella Figura 2B. In base alla pagina selezionata nella finestra di dialogo di impostazione del grafico, le barre del titolo delle finestre sono etichettate dalle pagine 1 a 16, in base al numero di pagine abilitate (esempi per le pagine 1, 2, 3 sono mostrati rispettivamente nella Figura 3A, nella Figura 3B e nella Figura 3C).
5. Apportare alcune importanti modifiche nella finestra di tracciamento ECG (Figura 3A).
   1. Regolare l'asse Y che rappresenta l'ampiezza dell'ECG facendo doppio clic all'interno della finestra di ricalco ECG per selezionare Ridimensionamento. Qui, selezionate Ridimensionamento automatico o regolate manualmente utilizzando Valore asse alto e Valore asse basso.
   2. Per regolare l'asse X che rappresenta l'ora, fare clic sulle rispettive icone della barra degli strumenti: Zoom avanti per espandere l'intervallo di tempo (ad esempio, vengono visualizzati meno complessi QRS), Zoom indietro per comprimere l'intervallo di tempo (ad esempio, vengono visualizzati più complessi QRS).
   3. Per visualizzare DT (Delta Time) e RT (Real Time) nell'angolo in basso a sinistra, fare clic con il pulsante sinistro del mouse sul tracciato ECG con il cursore (una linea nera verticale) per posizionare e visualizzare le informazioni in tempo reale nella posizione del cursore sotto RT.
   4. Poiché DT mostra un intervallo di tempo scelto dall'utente, fare clic con il pulsante destro del mouse sulla finestra, sia per posizionare il cursore che per selezionare Ripristina ora delta all'interno della finestra di dialogo visualizzata. Fare clic con il pulsante sinistro del mouse su un'altra posizione all'interno dell'analisi ECG per misurare l'intervallo di tempo tra gli intervalli di tempo selezionati visualizzati come Tempo delta (DT).
6. Assicurarsi che ogni segmento del tracciamento (onda P, Q, R, T) sia riconosciuto e annotato correttamente per l'analisi ECG. Per raggiungere questo obiettivo, definire e analizzare Attributi con un clic destro all'interno della finestra ECG e fare clic sull'icona Analizza/Attributi opzione.
   NOTA: Il Attributi dell'analisi ECG dialogo si apre come mostrato nella Figura 4A. Nella parte superiore di questa finestra di dialogo, diverse opzioni (QRS, PT, Avanzato, Rumore, Marchi, Note, Precisione) consentono la regolazione di varie impostazioni (spiegate di seguito).
   1. Fare clic sulla scheda QRS per regolare l'identificazione R e QS.
      1. Soglia di rilevamento QRS: applica la percentuale inserita al picco di derivata più grande illustrato all'interno della finestra della forma d'onda.
         NOTA: Definire un valore ottimale per eliminare il sottorilevamento (ad esempio, alcune onde R potrebbero non essere rilevate) e l'oversensing dei picchi (ad esempio, altri picchi, come le onde T, possono essere interpretati erroneamente come onde R). La soglia (regione evidenziata in rosa nella Figura 4A) dovrebbe intersecarsi con la derivata dell'ECG. Idealmente, i valori degli attributi, che aiutano a identificare i complessi QRS e a distinguere tra cicli chiari ed eventi di rumore, dovrebbero essere mantenuti a livelli costanti (o quasi costanti) tra tutte le registrazioni di un progetto per consentire la comparabilità su diversi animali per progetto. Dopo aver stabilito i valori ottimali, mantenere le impostazioni degli attributi per l'intera registrazione.
      2. Deflessione R minima: assicurarsi che la variazione di ampiezza R (basata sui valori minimi/massimi del segnale e non sui livelli isoelettrici) superi questo valore prima di annotarla come onda R.
         NOTA: la deflessione Min R dovrebbe essere idealmente superiore al rumore e inferiore alla deflessione prevista dell'onda R. Un valore basso può causare il rilevamento del rumore e quindi il rilevamento eccessivo, un valore elevato può causare il sottorilevamento.
      3. Frequenza cardiaca massima: assicurarsi che il valore immesso qui sia superiore alla frequenza cardiaca massima prevista.
         NOTA: un valore basso può causare un sottorilevamento, un valore elevato può causare un rilevamento eccessivo poiché i cicli rumorosi hanno una maggiore probabilità di essere contrassegnati come onde R.
      4. Frequenza cardiaca minima: assicurarsi che il valore immesso qui sia vicino alla frequenza cardiaca più bassa prevista.
         NOTA: regolare i limiti di frequenza cardiaca per ogni registrazione singolarmente in base all'ampiezza del segnale e al grado di rumore. I ricercatori devono essere consapevoli che una vasta gamma di frequenze cardiache può causare il mancato rilevamento delle aritmie; Un intervallo ristretto di frequenza cardiaca, tuttavia, può causare un sovrarilevamento estremo (ad esempio, migliaia di episodi identificati come "tachicardia", che non consentono più un'analisi significativa).
      5. Regolare la polarizzazione di picco per rilevare le onde R positive e negative.
         NOTA: Un Peak Bias positivo favorisce il rilevamento di onde R positive; un Peak Bias negativo favorisce il rilevamento delle onde R negative.
      6. Intra cardiaco: utilizzare questa impostazione nei casi in cui l'onda P cambia rapidamente e quando la sua derivata può superare la derivata dell'onda R con conseguente falsa annotazione dell'onda P come onda R.
      7. Baseline Recovery Threshold: Impostare questo valore, che rappresenta un "periodo di blanking" attorno all'onda R, per impedire al software di cercare onde Q o S poiché piccoli artefatti potrebbero altrimenti causare false annotazioni di onde Q o S.
         NOTA: ad esempio, un valore pari a 0 comporterà la ricerca di onde Q/S dal picco dell'onda R, un valore di 70 comporterà la ricerca di onde Q/S solo dopo il recupero del 70% dell'altezza dell'onda R.
   2. Fare clic sulla scheda PT per le impostazioni per il rilevamento delle onde P e T.
      1. Intervallo QT massimo: regolare questo intervallo per definire l'intervallo in corrispondenza del quale verrà accettata un'onda T rilevata.
      2. Finestra T da S: regolare questa impostazione per definire l'intervallo di ricerca per un'onda T a partire dall'onda S a destra.
      3. Finestra T da R: regolare questa impostazione per definire l'intervallo di ricerca per un'onda T a partire dall'onda R a sinistra.
      4. Finestra P da R: regolare questa impostazione per definire l'intervallo di ricerca per un'onda P a partire dall'onda R a sinistra.
      5. Direzione T: imposta entrambe come impostazione predefinita per cercare le onde T positive e negative poiché questa impostazione definisce se vengono cercate solo onde T positive, solo negative o entrambe positive/negative.
      6. Direzione P: imposta entrambe come impostazione predefinita per cercare le onde P positive e negative poiché questa impostazione definisce se vengono cercate solo le onde P positive, solo negative o entrambe positive/negative.
      7. Posizionamento P: regolate questa impostazione per spostare il segno P verso (valore alto) o lontano (valore basso) dal picco dell'onda P.
      8. Posizionamento T: regolare questa impostazione per spostare il segno T verso (valore alto) o lontano (valore basso) dal picco dell'onda P.
      9. Fine alternativa di T: regola questa impostazione per cercare un'onda T alternativa oltre la prima onda T potenziale. Immettete un valore più basso per selezionare la prima onda T e un valore più alto per selezionare l'onda T alternativa.
      10. Sensibilità di picco: regola questo parametro per eliminare piccoli picchi quando identifichi le onde P e T. Utilizzalo insieme all'identificazione dei picchi.
          NOTA: un valore pari a 0 definisce la sensibilità massima; Un valore pari a 100 definisce la sensibilità minima. Il valore minimo di sensibilità di picco dipende dalla qualità del segnale. Se il livello di rumore è basso e/o le onde P e T sono chiaramente distinguibili, queste onde sono ben attivate, anche quando la sensibilità di picco è 100. Generalmente, la sensibilità di picco e l'identificazione dei picchi non necessitano di regolazioni a meno che il segnale non sia rumoroso e l'algoritmo di analisi stia riscontrando problemi con il rilevamento delle onde P e T. In tal caso, i migliori risultati si ottengono regolando il parametro in passi di 25.
      11. Identificazione picco: utilizzare questo parametro insieme a Sensibilità di picco per definire la soglia per l'identificazione delle onde P e T. Abbassare fino a 0 Sensibilità di picco se non vengono identificate piccole onde P/T. Se le onde P/T non vengono identificate anche quando la sensibilità di picco è impostata su 0, quindi abbassare l'identificazione dei picchi, regolare con passi di 25.
      12. Segmento ST elevato: utilizzare questo attributo se l'onda T è molto vicina al complesso QRS risultando in un segmento ST elevato.
          NOTA: Poiché i topi mancano di un segmento ST distinto, con un'onda T che si verifica direttamente dopo il complesso QRS, questa impostazione non deve essere utilizzata nei topi.
   3. Fare clic sulla scheda Attributi avanzati per impostare i filtri passa-basso/alto, per definire il punto J per determinare l'elevazione/depressione ST (non utile nei topi), per impostare i fattori di correzione per la misurazione del QT e per definire i complessi QRS aritmici in base all'altezza dell'onda R e alla durata del complesso QRS.
      NOTA: utilizzare le impostazioni predefinite predefinite in questa scheda. Se il segnale è influenzato, ad esempio, da interferenze elettromagnetiche, regolare le impostazioni del filtro qui, che possono aiutare a migliorare la qualità del segnale. La definizione di "complessi aritmici QRS" non migliora l'accuratezza nel rilevare i battiti di cattura ventricolare prematura rispetto al metodo qui suggerito (ogni PVC comporterà anche una pausa e viene quindi rilevato da questo approccio). Le altre impostazioni sono rilevanti solo per domande di ricerca molto specifiche e quindi non sono descritte in dettaglio qui.
   4. Utilizzare la scheda Disturbo per regolare gli attributi e identificare il rumore.
      1. Fare clic sulla casella di controllo Abilita rilevamento rumore per identificare il rumore e impostare Indicatori di dati non validi.
      2. Fare clic sulla casella di controllo Abilita rilevamento abbandono per impostare indicatori di dati non validi intorno ai dati definiti come dropout in base al valore del segnale massimo/minimo. Regola il tempo minimo dei dati validi, che definisce il tempo tra due segmenti di dropout considerati anche come dropout anche se il segnale è buono.
      3. Regolare la soglia dei dati non validi per definire il livello di rumore al di sopra del quale il segnale ECG non può essere analizzato correttamente.
         NOTA: questo segmento rumoroso di dati verrà incluso tra i contrassegni di dati non validi e non verrà analizzato. Nessun parametro derivato dall'ECG sarà riportato per questi segmenti di "dati errati".
      4. Specificare la frequenza cardiaca minima di rumore al di sotto della quale le frequenze cardiache vengono considerate come rumore.
   5. Utilizzare la scheda Indicatori per attivare e disattivare i contrassegni di convalida.
      NOTA: Si consiglia di attivare sempre Segna numeri ciclo, che aggiungerà un numero continuo a ciascuna onda R identificata. Questo aiuterà a navigare attraverso la registrazione ECG.
   6. Utilizzare la scheda Note per immettere le note che verranno visualizzate nel file di registro sperimentale.
   7. Utilizzare la scheda Precisione per definire la precisione con cui vengono riportati i parametri.
   8. Impostate gli attributi e fate clic su Ricalcola per visualizzare gli effetti delle regolazioni effettuate nella finestra Forma d'onda come anteprima.
   9. Se (in una situazione ideale) tutte le onde ECG sono annotate correttamente, fare clic su OK per confermare le impostazioni degli attributi, che apre la finestra di dialogo Effetti e ambito delle modifiche. Per analizzare l'ECG, fare clic sulle caselle di controllo Rianalizza il canale e L'intero canale e confermare facendo clic su OK.
7. A seconda delle impostazioni di input nella finestra di dialogo Attributi, prendere nota dei segni di convalida visualizzati nell'analisi ECG. Esegui manualmente la registrazione e controlla se i segni di convalida e i contrassegni di dati errati sono impostati correttamente. Utilizza Data Insights per controllare i segni R ed ECG Pro per controllare i segni P e T.
   1. Se molti indicatori non sono corretti, modificare Attributi e rianalizzare la registrazione.
      NOTA: impostazioni specifiche possono essere applicate a segmenti specifici di dati quando la morfologia dell'ECG è diversa dal resto della registrazione. Il manuale del software Ponemah fornisce valori standard per gli attributi di analisi ECG per diverse specie in Manuale del software Ponemah / Moduli di analisi / Elettrocardiogramma / Finestra di dialogo Attributi. Per cominciare, questi valori possono essere utilizzati e quindi regolati manualmente, fino a quando non vengono contrassegnate abbastanza o (in una situazione ideale) tutte le onde ECG.
   2. Eseguire la pulizia manuale se solo alcuni segni non sono corretti. Spostare ogni segno di convalida (ad eccezione dei segni d'onda R) nella posizione corretta facendo clic con il pulsante sinistro del mouse, tenendo premuto e spostando il rispettivo segno. Fare clic con il pulsante destro del mouse all'interno della registrazione ECG per aggiungere ulteriori segni di convalida o contrassegnare le onde R aritmiche. Fare clic con il pulsante destro del mouse su un segno impostato in modo errato per eliminare questo marchio.
8. Fare clic su Azioni/Velocità di registrazione (o premere F8) per impostare la velocità di registrazione, che definisce la frequenza con cui i dati derivati vengono registrati nella vista elenco dei parametri derivati o tracciati nei grafici che utilizzano i parametri derivati. Per l'analisi dei parametri ECG di base e dell'aritmia, utilizzare Epoch 1 come impostazione standard, che imposta la velocità di registrazione per ciascun ciclo.
   NOTA: La velocità di registrazione può essere aumentata in qualsiasi momento durante l'acquisizione o la revisione.

2. Analisi dei parametri ECG di base

NOTA: Oltre ai contrassegni di convalida/dati non validi, il software misura e calcola automaticamente anche una grande varietà di parametri derivati che vengono poi riportati nell'elenco dei parametri derivati.

1. Fare clic su Subject Setup/Channel Details (Imposta soggetto/Dettagli canale) per selezionare uno qualsiasi dei parametri derivati.
   NOTA: Nell'elenco dei parametri derivati, ogni parametro è collegato al numero del rispettivo complesso QRS.
   1. Fare doppio clic su una riga nella tabella Parametri per visualizzare i cicli ECG corrispondenti al centro della finestra grafica ECG primaria e trovare e visualizzare facilmente la morfologia dei cicli ECG corrispondenti ai parametri derivati nei dati grezzi selezionati.
      NOTA: È possibile sincronizzare in entrambe le direzioni: dalla tabella al grafico e anche dall'elemento grafico alla tabella. Quando la velocità di registrazione è 1 Epoca, la sincronizzazione viene eseguita per ogni singolo ciclo. Questo è facile da controllare dal numero di ciclo (NUM) nella tabella Parametri e nel grafico. Soprattutto nelle registrazioni lunghe, questa funzione di sincronizzazione tra le tabelle e la grafica è molto utile.
2. Per tenere conto dell'alterazione circadiana dei parametri ECG, piuttosto che calcolare i valori medi dei parametri ECG su un lungo periodo, analizzare un ECG a riposo simile a quello negli esseri umani per ottenere parametri ECG di base come frequenza cardiaca a riposo, durata dell'onda P, intervallo PR, durata QRS o intervallo QT / QTc. Analizza 20 complessi QRS consecutivi nel mouse come "equivalente ECG a riposo".
   NOTA: Nell'uomo, un ECG a riposo viene registrato oltre 10 s ad una frequenza cardiaca normale di 50-100 / min. Questo ECG comprende da 8 a 17 complessi QRS.
   1. Mentre i topi seguono un ritmo circadiano, analizzano due ECG a riposo al giorno, uno di giorno e uno di notte per controllare gli effetti circadiani. Selezionare gli orari adatti in base al ciclo di accensione / spegnimento della luce nella struttura per animali, ad esempio 12:00 / PM.
   2. Selezionare una sezione dell'ECG con una buona qualità del segnale e una frequenza cardiaca stabile nel grafico HR Trend entro un intervallo di tempo ragionevole definito intorno a questo punto temporale (ad esempio, ±30 min).
   3. Conferma l'accuratezza dei segni di convalida o regola manualmente in 20 complessi QRS consecutivi. Aggiungere i segni di convalida mancanti.
   4. Per ulteriori calcoli e visualizzazioni, contrassegnare le righe contenenti i valori di questi 20 complessi QRS consecutivi nell'elenco dei parametri derivati e copiarle su un foglio di calcolo o un software di statistica.

3. Rilevamento dell'aritmia utilizzando il riconoscimento dei pattern (modulo ECG PRO)

NOTA: Il modulo ECG PRO di Ponemah utilizza complessi QRS selezionati come modelli per ulteriori analisi. I modelli ECG dei modelli vengono confrontati con tutti i complessi QRS all'interno della registrazione per calcolare la percentuale di somiglianza ("match") e riconoscere le aritmie (ad esempio, battiti di cattura prematura atriale o ventricolare). Il numero di complessi QRS da marcare dipende dalla variabilità dell'ampiezza QRS all'interno della registrazione. In alcuni casi, la selezione e la marcatura di un complesso QRS fornisce una somiglianza dell'80% con la rispettiva registrazione, segnando la maggior parte dei cicli QRS. Tuttavia, questo è un caso ideale e durante l'analisi, il numero di complessi QRS che devono essere contrassegnati come modelli è solitamente più alto.

1. Contrassegna i complessi QRS come modelli fino a raggiungere almeno una corrispondenza dell'80% o superiore. Inoltre, utilizzare la corrispondenza del modello per contrassegnare le onde P, Q, S e T se queste non sono riconosciute o non sono adeguatamente riconosciute dopo le impostazioni degli attributi (sezione 1.7).
   NOTA: i segni R devono essere identificati per i cicli prima dell'analisi con ECG PRO. Ciò richiede che i marchi R siano preservati dall'acquisizione o che l'analisi basata sugli attributi debba essere eseguita prima di eseguire l'analisi ECG PRO. Gli altri segni (P, Q, S e T) non devono essere presenti per l'analisi ECG PRO.
2. Dopo aver completato la configurazione del modello (come descritto in 1.4.4), selezionare un'onda ECG desiderata (con contrassegnata R). Se necessario, regolare i marchi di convalida per riflettere accuratamente le posizioni appropriate dei marchi ECG di interesse. Fare clic con il pulsante destro del mouse sul ciclo nel pannello Visualizza nella finestra Ricalco ECG , selezionare Aggiungi ciclo e Analizza [Modello singolo] e prendere nota del ciclo visualizzato nella finestra Modello .
   NOTA: potrebbe essere necessario eseguire una scalabilità automatica per entrambi gli assi X e Y per visualizzare il ciclo completo. I voti ECG possono essere spostati all'interno della pagina Grafico modello .
3. Fate clic con il pulsante destro del mouse sul pannello Visualizza della finestra Modello (Template) e selezionate Aggiungi ciclo e analizza (Single Template) per avviare la finestra di dialogo Analisi maschera illustrata nella Figura 4B. Selezionare la regione di corrispondenza del modello desiderata con cui verranno confrontati tutti gli altri cicli ECG. Se necessario, modificare le impostazioni avanzate per la regione di corrispondenza desiderata.
   NOTA: è possibile selezionare più regioni di corrispondenza in base all'output desiderato dell'analisi (i parametri derivati di interesse).
4. Selezionare un intervallo di dati su cui eseguire l'analisi.
   NOTA: l'intervallo di dati consente la rianalisi dei dati visibili nel grafico, dei dati dal bordo sinistro dell'area visibile dal grafico primario in avanti fino alla fine del set di dati caricato, dei dati all'interno dei segmenti parser o dell'intero canale.
5. Selezionare il tipo di cicli da analizzare.
   1. Selezionare Tutto per confrontare la libreria modelli con Tutti i cicli con un segno R valido.
   2. Selezionare Non corrispondenti per ignorare i cicli corrispondenti in precedenza e confrontare la libreria di modelli solo con i cicli non corrispondenti.
      NOTA: questo è utile quando si aggiungono altri modelli alla libreria di modelli per una maggiore copertura delle corrispondenze, poiché il tempo di elaborazione è più breve.
6. Selezionare il metodo di corrispondenza desiderato. Quando si selezionano più regioni di corrispondenza e ciclo intero, utilizzare il modello che, in media, corrisponde meglio al ciclo per posizionare i segni. Quando si utilizza la regione, per ottenere la migliore corrispondenza per ogni regione di corrispondenza, inserire i contrassegni da modelli diversi.
7. Selezionate OK per eseguire l'analisi.
   NOTA : è possibile aggiungere cicli di modelli aggiuntivi alla libreria di modelli e l'analisi del modello può essere eseguita nuovamente fino a raggiungere la percentuale di corrispondenza del dialogo desiderata. In questo modo vengono regolate nuovamente le onde in tutti i cicli corrispondenti al modello.
8. Salva le librerie di modelli tramite Modelli/Salva quando la sessione di revisione è chiusa.
9. Per rilevare l'aritmia utilizzando la corrispondenza del modello, taggare i modelli che hanno morfologia diversa da quella delle onde fisiologiche dopo aver eseguito la corrispondenza del modello (come descritto nella sezione 3.1.) facendo clic con il pulsante destro del mouse e selezionando Aggiungi tag modello e selezionare un tipo di ciclo (ad esempio, ectopico atriale, ectopico ventricolare). Analizza questi tag utilizzando Data Insights.

4. Rilevamento dell'aritmia: un approccio manuale semplificato utilizzando Data Insights

NOTA: Per l'analisi delle aritmie, è necessaria una corretta annotazione delle onde P e R. Tuttavia, anche se le onde P chiare sono visibili all'interno del tracciamento ECG, queste onde P a volte non vengono adeguatamente identificate anche dopo aver regolato le impostazioni dell'attributo . Poiché le onde R sono solitamente adeguatamente riconosciute e annotate, di seguito viene proposto un approccio pratico per un'ulteriore analisi dell'aritmia utilizzando Data Insights. Per una panoramica generale sul rilevamento delle aritmie utilizzando Data Insights e le sue ricerche specifiche predefinite per specie, il lettore interessato può essere rimandato a Mehendale et ^al.13.

1. Apri Data Insights facendo clic su Esperimento/Data Insights.
   1. Osservare il pannello Cerca nella parte superiore della finestra di dialogo Data Insights .
      NOTA: sulla sinistra del pannello, mostra quale regola di ricerca viene applicata a quale canale/argomento e il numero di riscontri che utilizzano questa regola di ricerca. Al centro sono elencate tutte le regole di ricerca e, sulla destra, viene visualizzata la definizione specifica di una regola di ricerca selezionata.
   2. Osservare il pannello Risultati visualizzato nella parte inferiore del pannello Cerca .
      NOTA: Per ogni ricerca hit, viene mostrata la sezione ECG corrispondente (in alto) insieme a una tabella che indica il tempo all'interno della registrazione e i risultati di ciascun parametro di ricerca (al centro).
   3. Osservare il numero di risultati di ricerca visualizzati come istogramma nella parte inferiore del pannello.
2. Dato che la frequenza cardiaca normale di un topo è 500-724/min¹⁴, definire una regola di ricerca bradicardia per rilevare la bradicardia .
   1. Fare clic con il pulsante destro del mouse all'interno dell'elenco di ricerca e selezionare Crea nuova ricerca per aprire la finestra di dialogo Cerca voce .
   2. Fare clic con il pulsante destro del mouse all'interno della casella bianca e selezionare Aggiungi nuova clausola.
   3. Utilizzando i menu a discesa e i campi di testo, definire la regola di ricerca Bradycardia-single come Value(HR _cyc0) < 500. Fare clic su OK per aggiungere questa regola di ricerca all'elenco. Applica questa regola di ricerca facendo clic e trascinandola sul canale di interesse a sinistra.
      NOTA: La regola di ricerca Bradycardia-single identifica ogni singolo intervallo RR che è superiore a 120 ms (= meno di 500/min.).
   4. Poiché la bradicardia richiede più di un intervallo RR lungo, definire una regola di ricerca aggiuntiva Bradicardia come Serie(Bradicardia-singola, 1)>=20. Fare clic su OK per aggiungere questa regola di ricerca all'elenco. Applica questa regola di ricerca facendo clic e trascinandola sul canale di interesse a sinistra.
      NOTA: Nel pannello Risultati viene visualizzata ogni sezione all'interno della registrazione ECG costituita da almeno 20 complessi QRS con una frequenza cardiaca inferiore a 500/min.
   5. Per confermare la bradicardia e rifiutare risultati falsi (ad esempio, a causa del sottorilevamento dell'onda R), rivedere manualmente ogni risultato. Fare clic con il pulsante sinistro del mouse sulla forma d'onda e premere STRG+R per rifiutare il risultato selezionato, che scomparirà dall'elenco dei risultati.
      NOTA: i risultati rifiutati vengono salvati in Risultato/Rifiuta.
3. Per rilevare la tachicardia, definire una regola di ricerca tachicardia.
   1. Fare clic con il pulsante destro del mouse all'interno dell'elenco di ricerca e selezionare Crea nuova ricerca per aprire la finestra di dialogo Cerca voce .
   2. Fare clic con il pulsante destro del mouse all'interno della casella bianca e selezionare Aggiungi nuova clausola.
   3. Utilizzando i menu a discesa e i campi di testo, definire la regola di ricerca Tachycardia-single come Value(HR _cyc0)>724. Fare clic su OK per aggiungere questa regola di ricerca all'elenco. Applica questa regola di ricerca facendo clic e trascinandola sul canale di interesse a sinistra.
      NOTA: La regola di ricerca tachicardia-singolo identifica ogni singolo intervallo RR inferiore a 82 ms (= più di 724 /min).
   4. Poiché la tachicardia richiede più di un breve intervallo RR, definire una regola di ricerca aggiuntiva Tachicardia come Serie(Tachicardia-singola, 1)>=20. Fare clic su OK per aggiungere questa regola di ricerca all'elenco. Applica questa regola di ricerca facendo clic e trascinandola sul canale di interesse a sinistra.
      NOTA: il pannello Risultati visualizza ogni sezione all'interno della registrazione ECG costituita da almeno 20 complessi QRS con una frequenza cardiaca superiore a 724/min.
   5. Per confermare la tachicardia e rifiutare risultati falsi (ad esempio, a causa del rilevamento eccessivo dell'onda R), rivedere manualmente ogni risultato. Fare clic con il pulsante sinistro del mouse sulla forma d'onda e utilizzare la scorciatoia STRG+R per rifiutare il risultato selezionato, che scomparirà dall'elenco dei risultati.
4. Per rilevare blocchi senoatriali e atrioventricolari, definire una regola di ricerca Pausa.
   1. Fare clic con il pulsante destro del mouse all'interno dell'elenco di ricerca e selezionare Crea nuova ricerca per aprire la finestra di dialogo Cerca voce .
   2. Fare clic con il pulsante destro del mouse all'interno del pannello bianco e selezionare Aggiungi nuova clausola.
   3. Utilizzando i menu a discesa e i campi di testo, definire la regola di ricerca Pause come Value(RR-I_cyc0)>300. Fare clic su OK per aggiungere questa regola di ricerca all'elenco. Applica questa regola di ricerca facendo clic e trascinandola sul canale di interesse a sinistra.
      NOTA: il pannello Risultati visualizza ogni sezione all'interno della registrazione ECG con una pausa di almeno 300 ms.
   4. Per confermare una pausa, per decidere se la pausa è un blocco senoatriale o atrioventricolare e per rifiutare risultati falsi (ad esempio, a causa del sottorilevamento dell'onda R), rivedere manualmente ciascun risultato. Fare clic con il pulsante sinistro del mouse sulla forma d'onda e premere STRG+R per rifiutare il risultato selezionato, che scomparirà dall'elenco dei risultati.
   5. Per rilevare il ritmo ectopico, esegui prima la corrispondenza del modello a questi ritmi (ad esempio, ectopico ventricolare), quindi cerca tutti i cicli corrispondenti a questo modello in Data Insights.
5. Fare clic con il pulsante destro del mouse all'interno dell'elenco di ricerca e selezionare Crea nuova ricerca per aprire la finestra di dialogo Cerca voce .
   1. Fare clic con il pulsante destro del mouse all'interno della casella bianca e selezionare Aggiungi nuova clausola.
   2. Fai clic su Valore utilizzando il menu a discesa e seleziona Modello. Sul lato destro, seleziona il tag del modello creato in precedenza.
      NOTA: il pannello Risultati visualizza ogni sezione all'interno della registrazione ECG con il ciclo corrispondente al modello.
   3. Per confermare i risultati e rifiutare i risultati falsi (ad esempio, a causa del sottorilevamento dell'onda R), rivedere manualmente ogni risultato. Fare clic con il pulsante sinistro del mouse sulla forma d'onda e premere STRG+R per rifiutare un determinato ciclo, che scomparirà dall'elenco dei risultati.
      NOTA: tutte le istruzioni di ricerca create possono essere importate e salvate con nomi di file appropriati. Tutte le tabelle dei risultati possono essere salvate ed esportate in formato foglio di calcolo / ASCII per ulteriori analisi statistiche.

Representative Results

La registrazione di ECG a lungo termine si traduce in enormi set di dati. Le opzioni per ulteriori analisi sono molteplici e dipendono dal singolo progetto di ricerca. Questo protocollo fornisce una descrizione di alcune letture di base che possono essere utilizzate dalla maggior parte dei ricercatori, in particolare per esperimenti di screening, ad esempio, quando si caratterizza una linea di topi transgenici o quando si studiano gli effetti di un trattamento specifico in un modello di malattia. Un progetto precedente prevedeva lo studio di un nuovo farmaco candidato per determinare se possedeva effetti cardiotossici analizzando i parametri ECG nel tempo. I trasmettitori di telemetria sono stati impiantati 20 giorni prima del trattamento e le registrazioni ECG sono state avviate 10 giorni prima del trattamento per consentire una sufficiente guarigione della ferita e l'acclimatazione del topo. Prima del trattamento, l'ECG è stato studiato ogni tre giorni; entro la prima settimana dopo il trattamento, l'ECG è stato studiato ogni giorno, dopo di che l'ECG è stato analizzato ogni sette giorni fino alla fine della registrazione tre settimane dopo il trattamento.

Questo approccio ha permesso di rilevare periodi di riduzione della frequenza cardiaca, aumento della conduzione atrioventricolare (intervallo PR) e ventricolare (durata QRS), nonché ripolarizzazione alterata (intervallo QTc) nei topi trattati con il nuovo farmaco, come mostrato in Figura 5. Questo primo passo è servito come "screening" che ha permesso l'identificazione di periodi di tempo all'interno della registrazione che potenzialmente contenevano aritmie. Un esame più dettagliato dell'ECG ha rivelato pause sinusali che causano una riduzione della frequenza cardiaca due giorni dopo il trattamento e vari gradi di blocchi atrioventricolari (AV) che causano una riduzione della frequenza cardiaca sei giorni dopo il trattamento. Quest'ultimo risultato è stato ulteriormente supportato dagli intervalli di PR prolungati in questo momento. Per ottenere questi parametri ECG, 20 complessi QRS dovrebbero essere analizzati per punto temporale e potrebbero quindi non essere in grado di rilevare episodi di aritmia parossistica in altri punti temporali.

Per risolvere questo problema, è consigliabile cercare specificamente gli episodi di bradicardia e tachicardia, nonché le pause utilizzando il modulo ECG Pro seguito dalla revisione manuale degli episodi rilevati. Questo approccio consente il rilevamento di tutte le aritmie rilevanti e la determinazione del tipo specifico di aritmia all'interno dell'intera registrazione. Ad esempio, in questo studio è stato rilevato un episodio di tachicardia, che è stato identificato come fibrillazione atriale.

Come precedentemente dimostrato, questo approccio consente inoltre di determinare il decorso temporale dell'insorgenza dell'aritmia, ad esempio il tempo al primo blocco AV dopo la deplezione dei macrofagi¹⁴. Le tracce rappresentative, come mostrato nella figura 6, sono ottenute come descritto sopra (Figura 6A: ritmo sinusale normale; Figura 6B: pausa sinusale; Figura 6C: AV-block I°, Figura 6D: AV-block II° type Mobitz 1; Figura 6E: Blocco AV II° tipo Mobitz 2; Figura 6F: Blocco AV III°; Figura 6G: fibrillazione atriale).

Figura 1: Caricamento e revisione dei dati in Ponemah. (A) Finestra di dialogo Dat di revisione del carico che fornisce una panoramica di tutti i mouse e segnali registrati all'interno dell'esperimento caricato. (B) Finestra di dialogo di impostazione del grafico per impostare finestre grafiche che forniscono sia dati grezzi (ad esempio, segnali ECG) che parametri derivati. Fare clic qui per visualizzare una versione ingrandita di questa figura.

Figura 2: Impostazione del modello in Ponemah . (A) Finestra Impostazione modello per configurare e selezionare una nuova libreria di modelli o sfogliare già configurata. (B) Pagina di impostazione del grafico per le impostazioni del modello. Fare clic qui per visualizzare una versione ingrandita di questa figura.

Figura 3: Tracciati ECG. (A) Screenshot delle finestre contenenti la traccia ECG; (B) grafico della frequenza cardiaca; e (C) Finestra modello. Fare clic qui per visualizzare una versione ingrandita di questa figura.

Figura 4: Analisi degli attributi di un tracciato ECG. (A) Una finestra di dialogo Attributi di analisi ECG. Nella parte superiore di questa finestra di dialogo, diverse schede (QRS, PT, Avanzate, Rumore, Marchi, Note, Precisione) consentono la regolazione di varie impostazioni. Le impostazioni sono presentate nella parte centrale della finestra di dialogo. Nella parte inferiore della finestra di dialogo, il tracciamento ECG viene visualizzato nella finestra della forma d'onda. Nella parte superiore della finestra della forma d'onda, viene mostrato il tracciamento ECG; in basso, viene mostrata la derivata del tracciamento ECG, inclusa una visualizzazione delle soglie di impostazione di cui sopra. Nell'esempio qui presentato, viene definita una soglia di rilevamento QRS del 40%, indicata dallo sfondo rosa in basso. (B) Finestra di dialogo Analisi modello: selezionare la regione di corrispondenza del modello desiderata con cui verranno confrontati tutti gli altri cicli ECG. In questo esempio, l'onda T viene selezionata come regione di corrispondenza per l'analisi con una corrispondenza minima dell'85%. Ciò significa che se la regione T non corrisponde con almeno l'85% di confidenza, il ciclo non verrà contrassegnato come corrispondenza. Fare clic qui per visualizzare una versione ingrandita di questa figura.

Figura 5: Parametri ECG di base nel tempo in una coorte di intervento farmacologico. Pannello blu: notturno, pannello giallo: diurno. Da sinistra a destra: frequenza cardiaca, intervallo PR, durata QRS, intervallo QTc. Fare clic qui per visualizzare una versione ingrandita di questa figura.

Figura 6: Tracce ECG rappresentative. (A) Ritmo sinusale normale, (B) pausa sinusale, (C) blocco AV I°, (D) blocco AV II° tipo Mobitz 1, (E) blocco AV II° tipo Mobitz 2, (F) blocco AV III°, (G) fibrillazione atriale. Barre della scala = 100 ms. Abbreviazione: AV = atrioventricolare. Fare clic qui per visualizzare una versione ingrandita di questa figura.

Figura 7: Diagramma di flusso dell'analisi. Abbreviazione: HR = frequenza cardiaca. Fare clic qui per visualizzare una versione ingrandita di questa figura.

Discussion

L'ECG di superficie è lo strumento diagnostico primario per i pazienti affetti da disturbi del ritmo cardiaco, fornendo approfondimenti su molti fenomeni elettrofisiologici. Tuttavia, un'analisi sufficiente delle patologie ECG di superficie cardiaca richiede la conoscenza e la definizione dei normali parametri fisiologici. Molti anni di ricerca epidemiologica hanno portato ad un ampio consenso su ciò che è fisiologico negli esseri umani e quindi hanno permesso ai medici di tutto il mondo di distinguere chiaramente il patologico. Tuttavia, l'analisi dei dati ECG di superficie è una grande sfida nei modelli murini; distinguere tra risultati ECG fisiologici e patologici può essere difficile a causa della comprensione incompleta e della definizione dei parametri ECG di base^15,16. Nel 1968, Goldbarg et al. furono i primi a descrivere l'ECG in topi sani¹⁷. Oltre a mostrare frequenze cardiache e schemi ECG di base, come l'intervallo PR e la durata del QRS, hanno descritto le principali differenze tra animali anestetizzati e svegli e le differenze tra vari anestetici e diverse razze murine, che è stato successivamente confermato da altri gruppi^16,17.

Questi primi dati sottolineano perché l'interpretazione dei dati ECG murini è delicata e complicata. Con il crescente interesse per i modelli murini per la ricerca sull'aritmia negli ultimi decenni, ulteriori ricerche si sono concentrate sull'elettrofisiologia del topo e hanno generato prove sui modelli di attivazione e ripolarizzazione nel cuore del topo. Il lettore interessato può essere rimandato ad un recente articolo di Boukens et al. per una revisione dettagliata dell'ECG murino e delle sue correnti sottostanti¹⁵. Kaese et al. hanno fornito una panoramica sui valori standard dell'ECG murino e sulle principali differenze tra tracce ECG umane e murine¹⁸. La prima grande differenza è la frequenza cardiaca: i topi sani svegli hanno una frequenza cardiaca di 550-725 battiti al minuto, intervalli PR di 30-56 ms, una durata QRS di 9-30 ms e una fase di ripolarizzazione che è molto distinta da quella osservata negli esseri umani¹⁴. Inoltre, l'ECG murino mostra regolarmente la presenza di onde J e un'onda T piccola e meno distintiva, rendendo difficile l'analisi del segmento ST e dell'intervallo QT ^18,19. Nel complesso, i modelli murini sono diventati l'organismo modello più utilizzato per la ricerca cardiovascolare, comprese le aritmie⁸.

Prendendo in considerazione le differenze interspecie sopra descritte che molto probabilmente influenzano anche l'aritmogenesi, questi modelli possono fornire preziose informazioni. L'analisi dei parametri ECG di base, come la frequenza cardiaca e la durata dei diversi intervalli, può essere eseguita in modo affidabile utilizzando software come Ponemah, LabChart o ECGAuto tra molti altri con i rispettivi algoritmi di analisi. Esempi di visualizzazione dei dati sono illustrati nella Figura 5. Il rilevamento dell'aritmia, tuttavia, è molto più delicato e non esistono approcci ampiamente consolidati per l'analisi ECG a lungo termine murina per le aritmie. Sono stati utilizzati diversi approcci per superare le difficoltà tecniche e metodologiche associate al rilevamento dell'aritmia delle registrazioni ECG a lungo termine nei topi. Questi approcci vanno dal solo utilizzo di brevi registrazioni per l'analisi manuale per le aritmie²⁰ a semplici considerazioni che accettano l'inesattezza come descritto da Thireau et ^al.21. Questi ricercatori hanno eseguito analisi della variabilità della frequenza cardiaca semplicemente escludendo tutte le sezioni della loro registrazione con intervalli R-R non contenuti nell'intervallo medio R-R ± 2 deviazioni standard per escludere tutte le aritmie, i battiti ectopici e gli artefatti senza alcuna revisione manuale. Questo è il motivo di questo approccio semimanuale che utilizza Ponemah e i suoi moduli di analisi consecutivi, ECG Pro e Data Insights. Questa soluzione software può essere utilizzata per analizzare una vasta gamma di segnali fisiologici, che vanno dall'ECG nei grandi mammiferi ai dati sulla pressione sanguigna o sulla temperatura in specie molto piccole.

Il software viene fornito con molte risorse su come analizzare diversi tipi di dati. Tuttavia, sebbene funzioni abbastanza bene con i segnali ECG di animali più grandi, la bassa ampiezza del segnale e quindi l'elevato rumore dei segnali derivati da specie, come topi vivi e svegli, possono portare a una serie di difficoltà utilizzando un approccio comune all'analisi. Il rumore spesso maschera le onde P o T e quindi disabilita l'uso della maggior parte delle regole di ricerca predefinite all'interno di Data Insights. È necessario prestare attenzione a definire i valori ottimali della soglia di rilevamento QRS e a mantenere i valori degli attributi utilizzati per identificare i complessi QRS e distinguere tra cicli chiari ed eventi di rumore. Un'alta percentuale della soglia di rilevamento QRS può causare un sottorilevamento (cioè, alcune onde R potrebbero non essere rilevate), mentre una bassa percentuale può causare oversensing (cioè, altri picchi, come le onde T, possono essere interpretati erroneamente come onde R). Inoltre, le domande specifiche nella ricerca sull'aritmia nei topi non sono comprensibilmente l'argomento principale dei materiali forniti da DSI e trovare informazioni specifiche può essere difficile. All'interno di questo protocollo, viene utilizzato un approccio semplice e pragmatico per definire diverse aritmie estrapolando definizioni umane stabilite.

Ad esempio, nei dati ECG umani a lungo termine, una pausa più lunga di 3 s è considerata significativa²². Ciò si traduce in una frequenza cardiaca umana di 20 / min., che rappresenta un terzo della frequenza cardiaca fisiologica minima di 60 / min. Come descritto da Kaese et ^al.18, la frequenza cardiaca fisiologica minima murina è pari a 550 / min., facendo 200 / min. circa un terzo di quella frequenza. Secondo la definizione umana, si può presumere che pause superiori a 0,3 s siano significative nei topi. Inoltre, è un approccio semplice e pragmatico descrivere le differenze nei parametri di base come modifiche relative al rispettivo controllo. Questo prende in considerazione le differenze tra le singole linee di topo ed è un modo elegante per identificare la probabile patologica senza fare affidamento su (spesso manca) valori normali stabiliti. Questo semplice approccio, riassunto nella Figura 7, è adatto a tutti i gruppi che studiano le aritmie cardiache in modelli murini utilizzando dispositivi di telemetria impiantabili. Porta alla valutazione dei parametri ECG generali, nonché ai dati sulla frequenza cardiaca nel tempo e al rilevamento di un'ampia varietà di aritmie. Pertanto, questo articolo tenta di fornire un approccio passo-passo per l'analisi ECG e aritmia e aggiunge in modo significativo alle linee guida e ai manuali che sono già stati pubblicati.

Materials

Name	Company	Catalog Number	Comments
Ponemah Software	Data Science international		ECG Analysis Software