Analyse des enregistrements électrocardiographiques à long terme pour détecter les arythmies chez la souris

Résumé

Nous présentons ici un protocole étape par étape pour une approche semi-automatisée permettant d’analyser les données d’électrocardiographie à long terme (ECG) murine pour les paramètres ECG de base et les arythmies courantes. Les données sont obtenues par des transmetteurs de télémétrie implantables chez des souris vivantes et éveillées et analysées à l’aide de Ponemah et de ses modules d’analyse.

Résumé

Les arythmies sont fréquentes, affectant des millions de patients dans le monde. Les stratégies de traitement actuelles sont associées à des effets secondaires importants et restent inefficaces chez de nombreux patients. Pour améliorer les soins aux patients, des concepts thérapeutiques novateurs ciblant causalement les mécanismes de l’arythmie sont nécessaires. Pour étudier la physiopathologie complexe des arythmies, des modèles animaux appropriés sont nécessaires, et les souris se sont révélées être des espèces modèles idéales pour évaluer l’impact génétique sur les arythmies, étudier les mécanismes moléculaires et cellulaires fondamentaux et identifier des cibles thérapeutiques potentielles.

Les dispositifs de télémétrie implantables sont parmi les outils les plus puissants disponibles pour étudier l’électrophysiologie chez la souris, permettant un enregistrement ECG continu sur une période de plusieurs mois chez des souris éveillées en mouvement libre. Cependant, en raison du grand nombre de points de données (>1 million de complexes QRS par jour), l’analyse des données de télémétrie reste difficile. Cet article décrit une approche étape par étape pour analyser les ECG et détecter les arythmies dans les enregistrements de télémétrie à long terme à l’aide du logiciel Ponemah avec ses modules d’analyse, ECG Pro et Data Insights, développés par Data Sciences International (DSI). Pour analyser les paramètres ECG de base, tels que la fréquence cardiaque, la durée de l’onde P, l’intervalle PR, l’intervalle QRS ou la durée QT, une analyse automatisée des attributs a été effectuée à l’aide de Ponemah pour identifier les ondes P, Q et T dans les fenêtres ajustées individuellement autour des ondes R détectées.

Les résultats ont ensuite été examinés manuellement, ce qui a permis d’ajuster les annotations individuelles. Les résultats de l’analyse basée sur les attributs et de l’analyse de reconnaissance des formes ont ensuite été utilisés par le module Data Insights pour détecter les arythmies. Ce module permet un dépistage automatique des arythmies définies individuellement dans l’enregistrement, suivi d’un examen manuel des épisodes d’arythmie suspectés. L’article traite brièvement des défis liés à l’enregistrement et à la détection des signaux ECG, suggère des stratégies pour améliorer la qualité des données et fournit des enregistrements représentatifs des arythmies détectées chez la souris en utilisant l’approche décrite ci-dessus.

Introduction

Les arythmies cardiaques sont fréquentes, touchant des millions de patients dans le monde¹. Les populations vieillissantes présentent une incidence croissante et donc une charge majeure pour la santé publique résultant des arythmies cardiaques et de leur morbidité et mortalité². Les stratégies de traitement actuelles sont limitées et souvent associées à des effets secondaires importants et restent inefficaces chez de nombreux patients 3,4,5,6. Des stratégies thérapeutiques nouvelles et innovant....

Protocole

1. Préarrangements

1. Démarrez le logiciel Ponemah 6.42 et confirmez le nom d’utilisateur et le numéro de série de la licence du logiciel sur l’écran suivant en cliquant sur Continuer.
2. Charger l’expérience contenant l’ECG d’intérêt
   1. Si Ponemah est démarré pour la première fois, notez que la boîte de dialogue Prise en main de Ponemah s’ouvre, offrant trois options : 1) Créer une expérience, 2) Charger l’expérience, 3) Importer une expérience.
      1. Sélectionnez Charger l’expérience pour ouvrir un fichier. Une fois la boîte de dialogue Rechercher un dossier ouverte, sélectionnez ....

Résultats

L’enregistrement des ECG à long terme permet d’obtenir d’énormes ensembles de données. Les options pour des analyses plus approfondies sont multiples et dépendent du projet de recherche individuel. Ce protocole fournit une description de quelques lectures très basiques qui peuvent être utilisées par la plupart des chercheurs, en particulier pour des expériences de dépistage, par exemple, lors de la caractérisation d’une lignée de souris transgéniques ou lors de l’étude des effets d’un traitement spécifique dans .......

Discussion

L’ECG de surface est le principal outil de diagnostic pour les patients souffrant de troubles du rythme cardiaque, fournissant des informations sur de nombreux phénomènes électrophysiologiques. Néanmoins, une analyse suffisante des pathologies ECG de surface cardiaque nécessite la connaissance et la définition de paramètres physiologiques normaux. De nombreuses années de recherche épidémiologique ont conduit à un large consensus sur ce qui est physiologique chez l’homme et ont ainsi permis aux médecins du monde entier de.......

Matériaux

Liste des matériaux utilisés dans cet article

Nom	Entreprise	Numéro de catalogue	Commentaires
Ponemah Software	Data Science international		Logiciel d’analyse ECG