ההתפתחות המהירה של טכנולוגיות מידע, חבילות תוכנה לסימולציה ומכשור רפואי בשנים האחרונות מספקת הזדמנות לאיסוף כמות גדולה של מידע קליני. יצירת כלים חישוביים מקיפים ומפורטים הפכה, אם כן, לחיונית לעיבוד מידע ספציפי משפע הנתונים הזמינים.
מנקודת מבטם של הרופאים, יש חשיבות עליונה להבחין בין פנוטיפים "נורמליים" לעומת "לא נורמליים" בחולה ספציפי כדי להעריך את התקדמות המחלה, תגובות טיפוליות וסיכונים עתידיים. מודלים חישוביים עדכניים שיפרו באופן משמעותי את ההבנה האינטגרטיבית של התנהגות שרירי הלב בקרדיומיופתיות היפרטרופיות (HCM) ומורחבות (DCM)1. חיוני להשתמש במודל ברזולוציה גבוהה, מפורט ומדויק אנטומית של פעילות חשמלית בלב שלם, המחייב זמני חישוב מסיביים, תוכנות ייעודיות ומחשבי-על 1,2,3. מתודולוגיה למודל לב תלת-ממדי אמיתי פותחה לאחרונה באמצעות מודל חומר אלסטי ואורתוטרופי ליניארי המבוסס על ניסויי הולצפפל, שיכולים לחזות במדויק את שדה הובלת האותות החשמליים והתזוזה בתוך לב4. פיתוח גישות חדשניות של מודלים אינטגרטיביים יכול להיות כלי יעיל להבחנה בין סוג וחומרת הסימפטומים בחולים עם הפרעות מולטיגניות ולהערכת מידת הפגיעה בפעילות גופנית רגילה.
עם זאת, ישנם אתגרים חדשים רבים עבור מודלים ספציפיים למטופל. התכונות הפיזיקליות והביולוגיות של הלב האנושי אינן ניתנות לקביעה מלאה. מדידות לא פולשניות כוללות בדרך כלל נתונים רועשים שמהם קשה להעריך פרמטרים ספציפיים עבור המטופל הבודד. חישוב בקנה מידה גדול דורש זמן רב כדי לרוץ, בעוד מסגרת הזמן הקלינית מוגבלת. יש לנהל את הנתונים האישיים של המטופלים באופן כזה שניתן יהיה לעשות שימוש חוזר במטה-נתונים שנוצרו מבלי להתפשר על סודיות המטופל. למרות אתגרים אלה, מודלים רב-ממדיים של לב יכולים לכלול רמת פירוט מספקת כדי להשיג תחזיות העוקבות מקרוב אחר תגובות חולפות שנצפו, ובכך לספק הבטחה ליישומים קליניים פוטנציאליים.
עם זאת, ללא קשר למאמץ המדעי המשמעותי של מספר מעבדות מחקר ולכמות המשמעותית של תמיכה במענקים, נכון לעכשיו, יש רק חבילת תוכנה אחת זמינה מסחרית לסימולציות לב רב-ממדיות ושלמות, הנקראת SIMULIA Living Heart Model5. הוא כולל סימולציה אלקטרו-מכנית דינמית, גיאומטריה של הלב המעודן, מודל זרימת דם ואפיון מלא של רקמת הלב, כולל מאפיינים פסיביים ואקטיביים, טבע סיבי ומסלולים חשמליים. מודל זה מיועד לשימוש ברפואה מותאמת אישית, אך אפיון החומר הפעיל מבוסס על מודל פנומנולוגי שהוצג על ידי Guccione et al.6,7. לכן, SIMULIA אינו יכול לתרגם באופן ישיר ומדויק את השינויים במאפיינים התפקודיים של חלבון התכווצות שנצפו במחלות לב רבות. שינויים אלה נגרמים על ידי מוטציות וחריגות אחרות ברמה המולקולרית והתת-תאית6. השימוש המוגבל בתוכנת SIMULIA למספר קטן של יישומים בקליניקה הוא דוגמה מצוינת למאבקים של ימינו בפיתוח מודלים רב-ממדיים של לב אנושי ברמה גבוהה יותר. מצד שני, היא מניעה את הפיתוח של דור חדש של חבילות תוכנית רב-ממדיות שיכולות לעקוב אחר ההשפעות של מוטציות מקנה המידה המולקולרי לסולם האיברים.
המטרה העיקרית של אלקטרופיזיולוגיה של הלב היא לקבוע את התפשטות האות בתוך פלג הגוף העליון ואת התכונות של כל התאים 4,5,6. פרויקט SILICOFCM8 מנבא התפתחות מחלות קרדיומיופתיה באמצעות נתוני הדמיה ביולוגיים, גנטיים וקליניים ספציפיים לחולה. היא מושגת באמצעות מודלים רב-ממדיים של המערכת הסרקומרית הריאליסטית, הפרופיל הגנטי של המטופל, כיוון סיבי השריר, אינטראקציה בין נוזל למבנה וצימוד אלקטרופיזיולוגי. ההשפעות של עיוות החדר השמאלי, תנועת המסתם המיטרלי והמודינמיקה מורכבת נותנות התנהגות תפקודית מפורטת של מצבי הלב בחולה ספציפי.
מאמר זה מדגים את השימוש בפלטפורמת SILICOFCM עבור מודל פרמטרי של החדר השמאלי (LV) שנוצר באופן אוטומטי מתמונות אולטרסאונד ספציפיות למטופל באמצעות מודל לב בעל מבנה נוזל עם צימוד אלקטרומכני. ניתוחי תצוגה אפיקלית ותצוגת מצב M של LV נוצרו באמצעות אלגוריתם למידה עמוקה. לאחר מכן, באמצעות מחולל הרשת, מודל האלמנטים הסופיים נבנה באופן אוטומטי כדי לדמות תנאי גבול שונים של המחזור המלא עבור התכווצות LV9. בפלטפורמה זו, משתמשים יכולים לדמיין ישירות את תוצאות הסימולציה כגון נפח לחץ, מתח לחץ ודיאגרמות זמן עבודה שריר הלב, כמו גם אנימציות של תחומים שונים כגון תזוזות, לחצים, מהירות ומתחי גזירה. פרמטרי קלט ממטופלים ספציפיים הם גיאומטריה מתמונות אולטרסאונד, פרופיל מהירות בתנאי זרימת גבול הקלט והפלט עבור LV, וטיפול תרופתי ספציפי (למשל, אנטרסטו, דיגוקסין, mavacamten וכו ').