$$\rightleftharpoonup{xx}$$
$$\longleftharp{xx}$$,
$$\longrightharp{xx}$$,
Arytmie są powszechne, dotykają miliony pacjentów na całym świecie. Obecne strategie leczenia wiążą się ze znacznymi skutkami ubocznymi i pozostają nieskuteczne u wielu pacjentów. Aby poprawić opiekę nad pacjentem, potrzebne są nowatorskie i innowacyjne koncepcje terapeutyczne ukierunkowane przyczynowo na mechanizmy arytmii. Aby zbadać złożoną patofizjologię arytmii, niezbędne są odpowiednie modele zwierzęce, a myszy okazały się idealnymi gatunkami modelowymi do oceny genetycznego wpływu na arytmie, do badania podstawowych mechanizmów molekularnych i komórkowych oraz do identyfikacji potencjalnych celów terapeutycznych.
Wszczepialne urządzenia telemetryczne są jednymi z najpotężniejszych dostępnych narzędzi do badania elektrofizjologii u myszy, umożliwiając ciągły zapis EKG przez okres kilku miesięcy u swobodnie poruszających się, obudzonych myszy. Jednak ze względu na ogromną liczbę punktów danych (>1 miliona kompleksów QRS dziennie) analiza danych telemetrycznych pozostaje wyzwaniem. W tym artykule opisano krok po kroku podejście do analizy EKG i wykrywania arytmii w długoterminowych zapisach telemetrycznych za pomocą oprogramowania Ponemah, z modułami analitycznymi, ECG Pro i Data Insights, opracowanym przez Data Sciences International (DSI). Aby przeanalizować podstawowe parametry EKG, takie jak tętno, czas trwania fali P, interwał PR, odstęp QRS lub czas trwania QT, przeprowadzono automatyczną analizę atrybutów przy użyciu Ponemah w celu identyfikacji fal P, Q i T w indywidualnie dostosowanych oknach wokół wykrytych załamków R.
Wyniki zostały następnie ręcznie przejrzane, co pozwoliło na dostosowanie poszczególnych adnotacji. Dane wyjściowe z analizy opartej na atrybutach i analizy rozpoznawania wzorców zostały następnie wykorzystane przez moduł Data Insights do wykrywania arytmii. Moduł ten umożliwia automatyczne badanie przesiewowe pod kątem indywidualnie zdefiniowanych arytmii w obrębie nagrania, a następnie ręczny przegląd podejrzewanych epizodów arytmii. W artykule pokrótce omówiono wyzwania związane z rejestracją i wykrywaniem sygnałów EKG, zaproponowano strategie poprawy jakości danych oraz przedstawiono reprezentatywne zapisy arytmii wykrytych u myszy przy użyciu podejścia opisanego powyżej.