2021년 5월 23일
여기에서는 기본 ECG 매개 변수 및 일반적인 부정맥에 대한 쥐의 장기 심전도 (ECG) 데이터를 분석하기위한 반자동 접근 방식에 대한 단계별 프로토콜을 제시합니다. 데이터는 살아 있는 마우스와 깨어 있는 마우스의 이식형 원격 측정 송신기로 얻고 Ponemah 및 해당 분석 모듈을 사용하여 분석합니다.
특히 부정맥을 선별할 때 대규모 ECG 데이터 세트를 분석하는 것은 매우 어렵고 노동 집약적입니다. 우리의 반자동 접근 방식은 마우스의 부정맥에 대한 훨씬 빠르고 편리한 스크리닝을 허용합니다. 이 반자동 접근 방식은 보다 정확한 결과로 이어집니다.
이 절차는 내 연구실의 박사 과정 학생 인 Aparna Chivukula가 시연 할 것입니다. 기본 ECG 매개 변수를 분석하여 시작하십시오. 주제 설정 또는 채널 세부 정보를 클릭하여 파생된 매개 변수를 선택합니다.
생쥐가 일주기 리듬을 따르기 때문에 하루에 두 번의 휴식 ECG를 분석합니다. 일주기 효과를 제어하기 위해 주간에 하나, 밤에 하나씩, 동물 시설의 조명 켜기 또는 끄기주기에 따라 적절한 시간을 선택합니다. 이 시점을 중심으로 정의된 합리적인 시간 내에 심박수 추세 그래프에서 신호 품질이 좋고 심박수가 안정적인 ECG 섹션을 선택합니다.
검증 마스크의 정확도를 확인하거나 20개의 연속 QRS 컴플렉스로 수동으로 조정하고 누락된 검증 표시를 추가합니다. 추가 계산 및 시각화를 위해 파생 매개변수 목록에서 이러한 20개의 연속 QRS 컴플렉스 값이 포함된 행을 표시하고 스프레드시트 또는 통계 소프트웨어에 복사합니다. 실험 데이터 인사이트를 클릭하여 데이터 인사이트를 열고 상단의 검색 패널을 확인합니다.
그런 다음 결과 패널을 표시합니다. 패널 아래쪽에 히스토그램으로 표시되는 검색 적중 횟수를 관찰합니다. 마우스의 정상적인 심박수가 분당 500-724 비트라고 가정하면 서맥을 감지하기 위해 검색 규칙 인 서맥을 정의하십시오.
검색 목록 내에서 마우스 오른쪽 버튼을 클릭하고 새 검색 만들기를 선택하여 검색 항목 대화 상자를 엽니다. 흰색 상자 내부를 마우스 오른쪽 버튼으로 클릭하고 새 절 추가를 선택합니다. 드롭다운 메뉴와 텍스트 필드를 사용하여 검색 규칙인 서맥 싱글을 500보다 작은 값으로 정의하고 확인을 클릭하여 이 검색 규칙을 목록에 추가합니다.
이 검색 규칙을 클릭하고 왼쪽의 관심 채널로 드래그하여 적용합니다. 서맥에는 둘 이상의 긴 RR 간격이 필요하므로 이를 설명하기 위해 추가 검색 규칙 서맥을 정의합니다. 확인을 클릭하여 이 검색 규칙을 목록에 추가합니다.
이 검색 규칙을 클릭하고 왼쪽의 관심 채널로 드래그하여 적용합니다. 서맥을 확인하고 잘못된 결과를 거부하려면 파형을 마우스 왼쪽 버튼으로 클릭하여 각 결과를 수동으로 검토하십시오. STRG 플러스 R을 눌러 선택한 결과를 거부하면 목록에서 사라집니다.
빈맥을 감지하는 검색 규칙을 정의하려면 검색 목록 내에서 마우스 오른쪽 버튼을 클릭하고 새 검색 만들기를 선택하여 검색 항목 대화 상자를 엽니다. 그런 다음 흰색 상자 안을 마우스 오른쪽 버튼으로 클릭하고 새 절 추가를 선택합니다. 드롭다운 메뉴와 텍스트 필드를 사용하여 검색 규칙인 단일 빈맥을 724보다 큰 값으로 정의하고 확인을 클릭하여 이 검색 규칙을 목록에 추가합니다.
이 검색 규칙을 클릭하고 왼쪽의 관심 있는 채널로 드래그하여 적용합니다. 빈맥에는 둘 이상의 짧은 RR 간격이 필요하므로 이를 설명하기 위해 추가 검색 규칙인 빈맥을 정의하고 확인을 클릭하여 이 검색 규칙을 목록에 추가합니다. 이 검색 규칙을 클릭하고 왼쪽의 관심 채널로 드래그하여 적용합니다.
빈맥을 확인하고 잘못된 결과를 거부하려면 파형을 마우스 왼쪽 버튼으로 클릭하여 각 결과를 수동으로 검토하고 바로 가기 STRG와 R을 사용하여 선택한 결과를 거부합니다. 동방방 및 방실 차단을 감지하려면 검색 목록 내에서 마우스 오른쪽 버튼을 클릭하고 새 검색 만들기를 선택하여 검색 항목 대화 상자를 엽니다. 그런 다음 흰색 패널 내부를 마우스 오른쪽 버튼으로 클릭하고 새 절 추가를 선택합니다.
드롭다운 메뉴와 텍스트 필드를 사용하여 검색 규칙 일시 중지를 300보다 큰 값으로 정의하고 확인을 클릭하여 이 검색 규칙을 목록에 추가하고 이 검색 규칙을 클릭하고 왼쪽의 관심 있는 채널로 끌어 적용합니다. 일시 중지를 확인하려면 일시 중지가 동방 또는 심실 차단인지 결정하고 잘못된 결과를 거부하십시오. 파형을 마우스 왼쪽 버튼으로 클릭하여 각 결과를 수동으로 검토하고 STRG와 R을 눌러 선택한 결과를 거부하면 결과 목록에서 사라집니다.
이 접근법은 심박수 감소, 방실 및 심실 전도 증가, 신약으로 치료 한 마우스의 재분극 변화 기간을 감지 할 수있었습니다. 또한, 프로토콜은 정상적인 부비동 리듬, 부비동 일시 정지, 3 도의 방실 차단 및 심방 세동에서 나타나는 흔적의 형태로 부정맥 발생의 시간 경과를 결정하는 데 사용되었습니다. 최종 판독값은 다양하며 연구 설계 및 연구 주제에 따라 다릅니다.
심방 세동에서 총 질병 부담은 예후 마커로 확립되었으며이 프로토콜로 얻은 데이터로부터 계산할 수 있습니다.
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본 논문은 부정맥 검출을 위해 마우스의 장기 ECG 텔레메트리 데이터를 분석하는 반자동화된 단계별 프로토콜을 제시합니다. Ponemah 소프트웨어와 해당 소프트웨어의 ECG Pro 및 Data Insights 모듈을 사용하여, 자유롭게 움직이는 각성 상태의 마우스로부터 생성된 대규모 데이터셋에서 부정맥 이벤트의 식별 및 검증 과정을 효율화함으로써 분석 속도와 정확도를 모두 향상시켰습니다.
마우스의 장기 ECG 텔레메트리에 대한 고처리량 반자동 분석은 전임상 심장 안전성 및 부정맥 기전 연구의 결정적인 병목 현상을 해결합니다. 이 워크플로우는 질환 관련 모델에서 심장 전기생리학에 대한 강력하고 정량적인 평가를 가능하게 함으로써, 타겟 검증의 예측 신뢰도를 높이고 신약 치료제의 위험 조정된 진전을 지원합니다. 자동 검토와 수동 검토를 통합함으로써 신약 발굴 및 중개 연구 파이프라인 전반에서 데이터 무결성과 재현성을 보장합니다.
이 반자동 ECG 분석 워크플로우는 마우스 모델에서 심실 부정맥의 강력하고 정량적인 표현형 분석을 가능하게 함으로써 초기 발견, 리드 화합물 발굴 및 전임상 안전성 평가를 연결합니다.