分析长期心电图记录以检测小鼠心律失常
2021年5月23日
本文介绍了一种半自动分析小鼠长期心电图（ECG）数据的分步实验方案，用于获取基本 ECG 参数及常见心律失常的分析结果。数据通过植入式遥测发射器在清醒、自由活动的小鼠中采集，并使用 Ponemah 及其分析模块进行处理。
分析大型心电图数据集，尤其是在筛查各种心律失常时，具有很大挑战性且耗费大量人力。我们开发的半自动化方法可显著加快小鼠心律失常的筛查速度，并提高操作的便捷性。该半自动化方法能够获得更准确的结果。
该操作将由我实验室的博士生 Aparna Chivukula 演示。首先分析基本的心电图参数。点击“受试者设置”或“通道详情”以选择任意衍生参数。
由于小鼠具有昼夜节律，每天应采集两份静息状态下的心电图，分别在白天和夜间进行，以控制昼夜节律的影响，具体时间应根据动物房照明开启或关闭的周期来确定。选择心电图中信号质量良好、且在该时间点前后合理时间段内心率趋势图显示心率稳定的片段进行分析。
确认验证掩码的准确性，或手动调整为连续20个QRS波群，并添加缺失的验证标记。为进行后续计算和可视化，在衍生参数列表中选中包含这连续20个QRS波群数值的行，并将其复制到电子表格或统计软件中。单击“实验数据洞察”以打开数据洞察界面，并查看顶部的搜索面板。
然后显示结果面板。观察面板底部以直方图形式显示的搜索命中次数。鉴于小鼠的正常心率为每分钟 500 至 724 次，定义一个名为“心动过缓”的搜索规则，以检测心动过缓。
在搜索列表中单击右键，选择“创建新搜索”以打开搜索条目对话框。在白色框内单击右键，选择“添加新条件”。利用下拉菜单和文本字段，将搜索规则定义为“Bradycardia Single”，其值小于 500，然后单击“确定”将此搜索规则添加到列表中。
通过单击并拖动此搜索规则至左侧的目标通道来应用该规则。由于心动过缓需要超过一个长RR间期，因此需定义另一个名为“Bradycardia”的搜索规则以满足此条件。单击“Okay”以将此搜索规则添加到列表中。
通过单击并拖动此搜索规则至左侧的目标通道来应用该规则。为确认心动过缓并排除假阳性结果，需通过左键单击波形手动逐一审查每个结果。按 STRG 加 R 键可拒绝选定结果，该结果将从列表中消失。
为了定义用于检测心动过速的搜索规则，可在搜索列表中单击右键，然后选择“创建新搜索”以打开搜索条目对话框。接着在白色框内单击右键，选择“添加新条件”。利用下拉菜单和文本字段，将搜索规则“Tachycardia Single”定义为数值大于 724，然后单击“确定”以将此搜索规则添加到列表中。
通过单击并拖动此搜索规则至左侧的目标通道来应用该规则。由于心动过速需要出现多个短RR间期，需额外定义一个名为“Tachycardia”的搜索规则以满足此条件，然后单击“Okay”将此搜索规则添加到列表中。通过单击并拖动此搜索规则至左侧的目标通道来应用该规则。
为确认心动过速并排除假阳性结果，需通过鼠标左键单击波形手动复查每一项结果，并使用快捷键 STRG 加 R 排除选定的结果。为检测窦房传导阻滞和房室传导阻滞，需在搜索列表内单击鼠标右键，选择“创建新搜索”以打开搜索条目对话框。然后在白色面板内单击鼠标右键，选择“添加新条件”。
使用下拉菜单和文本字段，将搜索规则定义为“暂停”，其值大于 300，然后单击“确定”以将此搜索规则添加到列表中。通过将该搜索规则点击并拖动至左侧感兴趣的通道，以应用此规则。为确认一次暂停，请判断该暂停是窦房传导阻滞还是房室传导阻滞，并剔除误报结果。通过左键单击波形，手动逐一审查每个结果，按 STRG 加 R 键以拒绝所选结果，该结果将从结果列表中消失。
该方法可检测经新药处理的小鼠出现的心率降低、房室传导和心室传导增强，以及复极化异常。此外，该方案可用于确定心律失常发生的时间进程，其形式表现为正常窦性心律、窦性停搏、三度房室传导阻滞和心房颤动的波形图。最终的检测指标多样，取决于研究设计和研究主题。
在心房颤动中，总疾病负担已被确立为一种预后标志物，可通过本方案获得的数据进行计算。
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概述
本文介绍了一种半自动化的逐步操作方案，用于分析小鼠的长期心电图遥测数据以检测心律失常。该方法利用 Ponemah 软件及其 ECG Pro 和 Data Insights 模块，简化了心律失常事件的识别与验证流程，显著提高了在自由活动、清醒小鼠所产生的大规模数据集中的分析速度与准确性。
关键研究组成部分
科学领域
- 心脏电生理学
- 临床前动物模型
- 心律失常研究
背景
- 心律失常十分常见，目前的治疗方法常伴有显著的副作用或疗效有限。
- 研究心律失常机制需要可靠的动物模型；小鼠是进行遗传学和机制研究的理想选择。
- 植入式遥测技术可实现对小鼠的连续、长期心电图监测。
- 对大量心电图数据进行人工分析费时费力且具有挑战性。
研究目的
- 提供一种可重复的半自动化工作流程，用于检测小鼠心电图遥测数据中的心律失常。
- 演示如何使用Ponemah软件进行高效且准确的心电图分析。
- 促进在临床前研究中识别心律失常事件，并提高数据质量。
使用的方法
- 使用可植入式遥测设备对自由活动的小鼠进行连续心电图记录。
- 在Ponemah中通过自动属性分析识别心电图参数（P、Q、R、T波及间期）。
- 手动审查和调整自动标注，以确保准确性。
- 在Data Insights中设置自定义搜索规则，以检测心动过缓、心动过速和传导阻滞。
- 手动验证检测到的心律失常事件，排除假阳性结果。
主要结果
- 与手动方法相比，该半自动化方案显著加快了心律失常筛查速度。
- 可准确检测小鼠心电图中的心动过缓、心动过速、窦房传导阻滞、房室传导阻滞以及心房颤动。
- 该方案可用于评估药物对心率、传导和复极化的影响。
- 采用此方法可实现对心律失常负荷的计算，例如总心房颤动持续时间。
结论
- 所述工作流程可提高从大型小鼠心电图数据集中检测心律失常的效率和准确性。
- 结合自动分析与人工复核，可确保心律失常事件的可靠识别。
- 本方案支持针对心律失常机制及治疗干预的高级临床前研究。
常见问题
行业重要性概述
高通量、半自动化的长期小鼠心电图遥测分析，解决了临床前心脏安全性和心律失常机制研究中的关键瓶颈问题。该工作流程通过在与疾病相关的模型中实现对心脏电生理的可靠定量评估，提高了靶点验证的预测可信度，并支持新型治疗药物的基于风险评估的推进。结合自动分析与人工复核，可确保在发现研究和转化研究流程中的数据完整性与可重复性。
生物制药研发中的战略应用
早期发现与靶点验证
- 可在基因工程小鼠模型中探究心律失常机制并验证功能靶点。
- 通过量化与候选靶点相关的电生理表型，支持生物学风险评估。
- 有助于提升早期心脏安全性评价和机制研究的预测可靠性。
筛选与检测方法开发
- 为下游化合物筛选和药理学评估准备经过验证的定量心电图数据集。
- 标准化心律失常检测标准，并通过自动和人工复核支持结果的可重复性。
- 实现对药物对心脏传导和心律影响的可扩展、高通量筛选。
转化与临床前研究
- 将临床前心律失常负荷指标与疾病进展及治疗有效性的转化生物标志物相统一。
- 实现从机制发现到心脏毒性临床前验证的连贯性。
- 支持基于有利心脏安全性特征的风险调整决策，推动候选药物的进一步开发。
流程与工作流整合
这种半自动化的 ECG 分析工作流程通过实现对小鼠模型中心律失常的稳健、定量表型分析，连接了早期发现、先导物识别和临床前安全性评估。
- Discovery Biology：通过量化基因修饰小鼠中的心律失常表型，支持假设验证和机制性风险降低。
- Screening：提供可重复的定量心电图输出，用于化合物评估和安全性筛选。
- Analytics：提供统计结果和心律失常负荷指标，用于比较实验条件和药物效应。
- Translational Research：将临床前心律失常终点与临床生物标志物对齐，以提高转化连续性。
- Enterprise Reuse：建立可重复使用、可扩展的心脏电生理学研究平台，支持多个项目的协同应用。
运营与企业影响
- 科学价值：提高心脏靶点验证的预测可信度，降低机制上的不确定性。
- 操作价值：标准化并加速心电图（ECG）数据分析，提升可重复性和可扩展性。
- 战略价值：支持更优的立项/终止决策，降低后期心脏安全性风险。
- 项目组合影响：支持基于心脏安全性特征的风险调整后候选药物优先排序与推进。
实施注意事项
- 需要具备在小型动物模型中进行心电图解读和心律失常表型分析的专业知识。
- 需要能够使用可植入式遥测系统及专用分析软件（Ponemah、ECG Pro、Data Insights）。
- 需要跨团队统一搜索规则和人工审核流程的标准，以确保结果可重复。
- 针对不同小鼠品系或疾病模型可能需要调整方法，以保证数据质量。
- 人工审核对于排除假阳性结果、维持数据完整性仍至关重要。
