Summary
心電図(ECG)は、心臓電気生理学を理解するための重要な変数です。運動には有益な効果がありますが、心血管疾患の状況では有害である可能性もあります。この原稿は、運動中のリアルタイムECGを記録する方法を提供し、マウスの心臓電気生理学への影響を調査するのに役立ちます。
Abstract
定期的な運動は心臓血管の健康に大きく貢献し、さまざまな代謝および電気生理学的プロセスに影響を与えます。ただし、遺伝性不整脈症候群などの特定の心臓病、たとえば不整脈性心筋症(ACM)や心筋炎では、身体運動が心臓に悪影響を及ぼし、不整脈誘発性の基質産生を引き起こす可能性があります。.現在、運動に関連する不整脈誘発性リモデリングの根底にある分子メカニズムはほとんど不明であるため、運動の頻度、期間、および強度が疾患の状況で安全であると考えられるかどうかは不明です。
提案手法は,トレッドミルトレーニングと心電図のリアルタイムモニタリングを組み合わせることにより,身体運動の不整脈促進性/抗不整脈性効果を研究することを可能にする.埋め込み型テレメトリデバイスは、安静時とトレッドミルトレーニング中の両方で最大3か月間、自由に動くマウスのECGを継続的に記録するために使用されます。分析モジュールを備えたデータ収集ソフトウェアは、トレーニング中およびトレーニング後の心拍数、P波持続時間、PR間隔、QRS間隔、安静時のQT時間などの基本的なECGパラメータを分析するために使用されます。さらに、心拍変動(HRV)パラメータと不整脈の発生が評価されます。簡単に言えば、この原稿は、マウスモデルにおける潜在的な不整脈誘発性リモデリングを含む、心臓電気生理学に対する運動誘発効果を実験的に調査するための段階的なアプローチを説明しています。
Introduction
定期的な身体活動は健康的な生活にとって重要です。ただし、特定の心血管疾患は、この常識的な合意が少なくとも疑わしい状況につながります。心筋炎の患者では、現在のデータは運動の悪影響さえ示しているため、これらの患者では一定期間すべての運動を一時停止することが推奨されます1,2,3。遺伝性不整脈症候群などの他の心血管疾患(CVD)では、適切な運動レベルに関するエビデンスが比較的少なく4,5,6,7、これらの症例の臨床カウンセリングは、主に若くて身体的に活動的な患者に対して非常に困難になっています。
収縮性の低下と心不全につながる有害なリモデリングと、不整脈と心臓突然死につながる不整脈誘発性リモデリングが、心臓への運動関連の有害な影響の特徴として示唆されています8。多くの研究は、さまざまな疾患の広い範囲にわたって中程度の運動の有益な効果を示しています9,10。しかし、広範なトレーニングは心臓に有害な影響を及ぼし、特に健康なアスリートの不整脈につながる可能性があります11。マラソンランナー12で実証されているように、脆弱な不整脈基質産生につながる構造リモデリングプロセスがこのパラドックス状況の根底にある可能性がありますが、健康な人と心血管疾患の患者の両方における運動関連の有害なリモデリングの特定のメカニズムはほとんど不明のままです。
動物、特にマウスにおいて、広範囲の心血管疾患を模倣するためにいくつかの適切なモデルが開発されている13、14。また、マウス15、16、17では、電動トレッドミルトレーニング、自主ホイールランニング(VWR)、水泳17、18など、さまざまな運動モデルとトレーニングプロトコルが確立されています。ECGモニタリングによる心臓電気生理学の評価は、古典的には、動物とある種の検出装置との間の直接的な伝導接続に依存する。したがって、例えば、鋭利な電極19を使用してECG記録を得るために動物を麻酔する必要があるか、または動物を拘束具20によって固定化する必要があるか、または、例えば、足電極21または導電性プラットフォーム22を使用する場合、基本的な分析のみを可能にする場合、モーションアーチファクトのためにデータ品質が低下する。したがって、上記のアプローチのいずれもトレーニングプロトコルと互換性がなく、その結果、マウスの有害なリモデリングにつながる運動関連のメカニズムに関する研究を妨げます。埋め込み型テレメトリデバイスはこれらのハードルを克服することができ、今日では、意識のある動物や動いている動物でin vivoでマウスの電気生理学を評価するための最も強力なツールであり、ゴールドスタンダードです23,24。現在の遠隔測定ハードウェアソリューションは、ケージ内のマウスを監視するために開発されており25、26、一般に、データ収集のためにレシーバーをケージの下に配置する必要があり、したがって、これらの状況外でのリアルタイムモニタリングを困難にする。ここでは、埋め込み型テレメトリデバイスを使用したマウスのトレッドミルトレーニング中のリアルタイムECG記録により、心臓電気生理学と不整脈形成に対する運動の影響を調べるアプローチを提供します。得られた全てのパラメータは、Tomsitsらによって前述されたように分析された23。
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Protocol
すべての動物の手順は、ミュンヘン大学の動物管理および倫理委員会のガイドラインに従って実施され、すべての手順はドイツのミュンヘンにあるバイエルン州政府によって承認されました(ROB-55.2-2532.Vet_02-16-200)。この研究では、4匹の雄の野生型社内飼育C57BL / 6Nマウスを使用しました。
1.送信機の準備と外科的移植
注:トランスミッタの調製と移植の詳細なプロトコルについては、McCauleyら26を参照してください。
- 送信機の準備
- 新しいトランスミッターは無菌であるため、直接使用してください。送信機を再利用する場合は、デバイスを生理食塩水に入れて血液汚れを取り除き、送信機とリード電極に付着している組織の破片を取り除きます。最初の洗浄に続いて、必要に応じて、送信機を1%の洗浄液( 材料表を参照)に4時間浸して、送信機をさらに洗浄します。
- 付属の磁石を近づけて送信機をアクティブにします。起動後、530 Hz AM周波数の無線デバイスを使用して送信機からの信号をテストします。鋭く明確なビープ音は送信機がアクティブになっていることを示しますが、非アクティブな送信機は信号を出しません。
- 外科的準備と移植
注意: すべての外科的処置は、清潔で無菌の条件下で実施する必要があります。- 使用前にすべての表面と再利用可能な機器を消毒し、ガーゼ、手袋などの滅菌使い捨て品を使用してください。
- 最適な長さに短くして送信機のリード線を準備し、マイナス(白)のリード線を約3.5 cmに、プラス(赤)のリード線を2.5 cmにします。電極の先端にある赤と白の絶縁シースを、導線の5〜7 mmを露出させるために小さな切り込みを入れて取り外します。
注:これらの長さは、体重が~25 gの9-12週齢のBALB/cまたはC57BL/6マウスに推奨されます。研究で使用された動物が大きい/重いかどうかを調整します。 - 送信機の重量とマウスの体重に注意してください。また、DSIが提供する送信機のシリアル番号と校正値に注意してください。
注:動物の体重は、麻酔薬と鎮痛薬の投与量を計算するために使用されます。初期体重は、手術後の動物の回復を評価するための基準としても使用されます。 - 1 L / minの100%酸素によって駆動される2%-3%イソフルラン(vol / vol)でフラッシュされたイソフルラン気化器に接続された誘導チャンバーでマウスを麻酔します。完全な麻薬症の発症を待ち、つま先のつまみとまぶたの反射をチェックして、麻薬症の適切な深さを確認してから先に進みます。
- 次に、麻酔動物を仰臥位に置き、軟膏( 材料表を参照)を使用して、処置中の目の乾燥を防ぎます。マウスの体温を37°Cに維持するために、手術室で清潔な条件下で外科的処置を行います。 直腸プローブを温度センサーとして挿入します。
- 連続イソフルラン(1.5%-2%)適用によって麻酔を維持する。鎮痛のためにフェンタニル(0.50 μg / g)を腹腔内注射します。.吸着器を換気装置に接続して、余分なガスが手術室に逃げないようにします(推奨)。
- 両腕に針ECG電極を挿入し、マウスの左脚に接地電極を挿入して、手術中のECGを監視し、ベースラインECGを取得するためのリードI ECG構成を取得します。
- 腹部と胸部を剃り、クロルヘキシジン/アルコールを使用して手術部位を消毒します( 材料表を参照)。ピンセットを使用して皮膚を引き締め、はさみを使用して1.5〜2 cmの腹側正中線腹部切開を行います(開腹術)。
- 図1に示すように、右上胸部と心臓下の左下胸部に電極リードを配置するための皮下ポケット(約1mm)を作ります。
- 送信機本体を腸の上の腹膜にそっと置きます。先ほど作った右上胸ポケットと左下胸ポケットの両ポケットから14G針を皮下に挿入し、電極位置決め用のトンネルを作ります。
- 赤と白の電極を針に通して、リードII構成に配置します。電極先端を6.0縫合糸で配置して固定し、左下胸に正極(赤)、右上胸に負極(白)を配置して固定します。
- 6.0縫合糸を使用してすべての切開部を縫合し、傷口に消毒剤( 材料表を参照)を塗布します。動物を回復ケージ(1匹の動物/ケージのみ)に移動し、熱源の下に置いて、麻薬が完全に回復するまで体温を維持します。完全に回復し、胸骨横臥を維持する能力の後にのみ、動物は必要に応じて会社に戻ることができます。
- 手術後に十分な量の鎮痛薬と抗生物質を動物に提供する。鎮痛剤としてカルプロフェン(5 μg / g)、抗生物質としてエンロフロキサシン(5 μg / g)を使用します。.定期的に創傷を監視して、炎症や創傷裂開の発生がないことを確認します。
- 術後の回復期間の7〜10日後、動物はトレッドミルトレーニングを受ける準備ができています。トレーニングを開始する前に、傷が適切に治癒し、マウスが健康であることを確認してください。
注:実験期間の終了後、テレメトリ送信機の使用は特定の安楽死方法を必要としません。方法の選択は、その後の分析と組織の状態に関するその特定の要件、ならびに地域の動物飼育規則と規制、およびそれぞれの地域の倫理委員会の承認に依存します。
2. データ取得
- 事前手配
- データ収集を開始するには、動物用ケージを信号受信機に置きます。信号受信機を、データ交換マトリクスと信号インターフェースで構成されるデータ収集システムに接続します。データ・アクイジション・システムを、データ可視化用のアクイジション・ソフトウェアを備えたコンピュータに接続します( 図2Aのセットアップの詳細を参照)。
- ソフトウェアを起動し、次の画面でユーザー名とパスワードライセンスを確認して、[ 続行]をクリックします。 [ハードウェア ]をクリックして、送信機と信号受信機デバイスをセットアップします。[ フィジオ Tel/HD (MX2) 構成の編集] を選択して、構成ウィンドウを開きます。
- 構成タブのリストビューで [MX2構成 ]を選択すると、使用可能なすべての送信機とそのシリアル番号が使用可能な列に表示されます。埋め込まれた送信機を使用可能なカラムから選択したカラムにクリックアンドドラッグします。
注:送信機が選択した列に表示されている場合は、左端の構成タブのMX2構成にも追加されます。 - 送信機のシリアル番号の横にある色付きのアイコンは、ステータスを示します。すべての送信機のステータスを確認:チェックマークの付いた緑色=送信機は同期され、準備ができています。感嘆符の付いた赤=送信機は現在利用できません、たとえば、現在別のシステムでの実験で構成されています。黄色 = 送信機が同期中か、受信機が接続されていません。公称データ転送を示す緑色のライトがあることを確認してください。
- 送信機を構成するには、追加した送信機のシリアル番号を選択し、[ 新しいインプラントの作成]をクリックします。インプラントモデルのドロップダウンメニューから ETA-F10 を選択して、インプラントの詳細を表示します。
- インプラントに関連付けられているレシーバーの左端のメニューからレシーバーのモデルとシリアル番号を選択します。このメニューの下に、接続および接続されている受信機のリストがチェックボックスとともに表示されます。
- ETAインプラントの検索をクリックして、埋め込まれた送信機に信号受信機を割り当てます。信号タイプメニューを開き、サンプルレート1,000HzのECGを選択します。 インプラントのパッケージの裏面に記載されている校正値を入力します。[保存して終了] を選択します。
- メニューバーの [設定 ]をクリックし、[ サブジェクトの設定]を選択します。件名の詳細を示すダイアログボックスが表示されます。件名設定に保存されるファイル名を入力します。
- 動物の性別を選択し、種のドロップダウンメニューから [マウス ]を選択します。分析ドロップダウンメニューを開き、 ECG (モジュール)を選択します。必要に応じて、デフォルトのラベル付けをECGに変更し、単位をmVに変更します。ECGの横にある トリガー を選択します。
- 右端のメニュー内のサブジェクト名の下にあるECGをクリックして、チャンネルの詳細メニューを開きます。数値(サイクル番号)、HR(心拍数)、またはPR-I、QT-I、RR-I、QRSなどの間隔などの目的のECGパラメータを選択します。パラメーター リストから。
- ディスプレイを設定するには、メニューバーの [設定 ]をクリックし、[ 実験の設定]を選択します。セットアップダイアログボックスが表示されます。右端のメニューから グラフ設定 を選択して、ECG信号などの生データとXYループ、HRトレンドなどの派生パラメータの両方を提供する最大16のグラフィカルウィンドウを定義します。ECGを表示するには、ページ1の[ ページを有効にする ]チェックボックスをオンにします。
- 同時リアルタイムECG記録によるトレッドミルトレーニング
- トレーニング中にリアルタイムのECGモニタリングを備えた2レーントレッドミルの 図2B に示すように、実験セットアップを準備します。
注意: トレーニングには5レーンのげっ歯類トレッドミル( 材料表を参照)をお勧めします。セットアップは、5つのランニングコンパートメントに分割されたコンベアベルトとタッチスクリーン付きコントロールユニットで構成されています。各ランニングコンパートメントは、コンベアベルトに取り付けられた蓋付きの透明なプレキシグラスボックスによって形成されています。各コンパートメントには電気ショックグリッドがあり、短い電気パルスが刺激として動物を走らせ続けます。各コンパートメントはコントロールユニットに個別に接続されており、コンパートメント固有の衝撃強度の調整が可能です。コントロールユニットは、走行距離、衝撃の数、衝撃の合計持続時間を表示できます。すべてのコンパートメントが同じコンベヤベルトを共有するため、速度と傾斜はすべてのコンパートメントに対して同時に調整することしかできません。 - トレーニング中に良好な信号伝達を可能にするには、 図2Bに示すように、信号受信機をボックスの上に置き、動物とのランニングレーンを確立します。走行レーン上の信号受信機の正確な位置は、信号/雑音比が異なるため、個々の動物によって異なります。
- 走行車線上の最適な位置が見つかるまで信号受信機を動かします。トレーニング中の動物でテスト実験を実行し、信号/ノイズ比が最適な位置をメモします。この最適な位置を実際の実験に使用してください。
注:信号受信機のサイズと走行車線の軸に垂直な受信機の配置( 図2Bを参照)により、この構成ではECGモニタリングで同時にトレーニングできるのは2匹の動物だけです。
- 走行車線上の最適な位置が見つかるまで信号受信機を動かします。トレーニング中の動物でテスト実験を実行し、信号/ノイズ比が最適な位置をメモします。この最適な位置を実際の実験に使用してください。
- トレッドミルトレーニングを次の2つのフェーズに分けます。
- 順応段階:動物が訓練条件に適応する時間。表1に示すように、 1 週間の順応プロトコルを実行し、説明されているように、ランニングの速度と毎日のトレーニング時間を指定します。
- トレーニングフェーズ:順応後、動物を一定の速度で1日あたり一定時間、合計X日間トレーニングします。このプロトコルでは、25 cm / sの一定速度と60分/日の持続時間で、3週間にわたって5日間のトレーニングレジームを実行します(表2)。5日間のトレーニングの後、次の週のトレーニングの前に2日間の休憩を取ります。
注:Xはトレーニングの合計日数を定義し、実験目的に基づいて定義されます。
- トレッドミルのスイッチを入れます。トレーニングプロトコルに従って、トレッドミルの傾斜、速度、衝撃強度を設定します。中程度のレベルのストレスにつながる5°の上向きの傾斜を使用します(推奨)。順応フェーズとトレーニングフェーズに同じ傾斜を使用します。
注意: トレッドミルの傾斜はトレーニング強度を定義します。希望の傾きを選択してください。トレーニングプロトコルは、実験の目的によって異なります。 - コントロールユニットの [設定 ]を押して、[ グリッドテスト]を選択します。これにより、グリッドサイズ選択画面が開きます。[ マウス] を選択します。グリッドテスト画面が表示され、衝撃テストとクリーニングテストの2つのサブテストが表示されます。スタートを押して衝撃試験を開始します。テストショックをユーザーに警告するメッセージが表示されます。テストを開始するには、画面をタッチして警告を確認します。
- トレッドミルに付属のスポンジアクセサリの導電性部分をトレッドミルのグリッドに配置します。 Pass という単語が画面に表示されるまで配置します。このようなすべてのグリッドをテストします。テストは、すべてのレーンが正常に通過すると自動的に終了しますが、ユーザーは停止ボタンを押すことでいつでも 停止 できます。
- クリーニングテストを続行するには、 >> ボタンと [開始 ]を押して、テストが実行されるのを待ちます。このテストは、すべてのレーンが合格するとすぐに自動的に停止します。テストが失敗すると、警告メッセージが画面に表示されます。メッセージをタップして結果を確認します。
注意: これらのテストは、グリッドの清浄度と機能を確認するために行われます。グリッドは、動物の良好な検出と、その後の必要に応じて電気刺激の正しい供給を確実にするために清潔でなければなりません。テストが失敗した場合は、グリッドを清掃し、すべてのケーブルが正しく接続されているかどうかを確認して、テストを繰り返します。 - 動物をランニングコンパートメントに移します。信号受信機を透明な箱の上に置き、接続ケーブル を介して データ交換マトリックスと信号インターフェースで構成されるデータ収集システムに接続し、データ収集ソフトウェアが稼働しているコンピューターに接続して、実験中にECG信号を表示します。
- スタートを押して実行モードに入ります。動物は、電力網と接触すると短い電気インパルスを受け取り、動物を走行車線に送ります。0.1mAの最小衝撃強度を使用してください。これは動物をやる気にさせるのに十分ですが、ECG記録には表示されません。やる気を維持するために、動物の視界内のランニングラインの外側にフードペレットを配置してみてください。
注意: 感電に対してメーカーから提供された範囲は0.1mA〜2mAです。衝撃強度の増加は、異なるマウス系統または異なる実験条件下で必要になる場合がありますが、可能な限り低い衝撃強度を使用することをお勧めします。または、全体的な感電を減らすために、綿のイヤフォンなどで動物をそっと押すか、圧縮空気を穏やかに吹き込むことで、動物を走行車線に留めるようにしてください。動物がよく訓練されていれば、不要な衝撃を避けるために、電気グリッドと走行レーンを発泡スチロールで分離することができます。 - 動物が訓練せず、電気ショックでもやる気を起こさせられない場合、実験の最初の15分以内に改善がない場合は、その日の訓練プロトコルから削除してください。
- 完了したら、トレーニング後5分間動物を休ませてからケージに戻します。 図2Aに示すように、透明なボックスから信号受信機を取り外し、ケージの下に戻します。不要な衝撃を避けるために、トレッドミルの電源を切ります。
- トレッドミルベルト、ランニングコンパートメント、および電気グリッドをノンアルコール洗浄剤で清掃します。クリーンレーンはより良いトレーニング結果につながります。
注意: 訓練中は、動物が汚れた車線を走るのをやめるので、常に車線を掃除することが重要です。綿のイヤフォンを使用して、トレーニング中に動物の糞を取り除きます。
- トレーニング中にリアルタイムのECGモニタリングを備えた2レーントレッドミルの 図2B に示すように、実験セットアップを準備します。
3.データ分析
注:個々の研究目的に応じて、さまざまなパラメータを取得して分析することができます。このプロトコルは2つの側面に焦点を当てています:Tomsits etal.23によって以前に記述されたアプローチを使用したトレーニング前、トレーニング中、およびトレーニング後の定量的ECG特性と不整脈の発生の分析。心拍変動(HRV)の分析27。
- 心電図分析
- 詳細な説明については、Tomsits et al.23を参照してください。簡単に言うと、ソフトウェアを起動し、ソフトウェアライセンスのユーザー名とシリアル番号を確認して、[ 続行]をクリックします。
- をクリックして、拡張子の付いたファイルを開きます。PnmExp で、[ 実験のロード] をクリックします。フォルダの参照ダイアログが開き、ファイルを選択して[ 開く]をクリックします。
- ツールバーの [アクション] / [レビューの開始] に移動し、[レビュー データの読み込み] ダイアログ ボックスを選択すると、以前に選択した実験内のすべての被験者とその記録された信号の概要が表示されます。
- 画面左側の [件名 ]パネルで名前の横にあるチェックボックスをクリックして、分析するファイルを選択します。ECGを分析するには、信号タイプパネルのECGの横にあるチェックボックスをオンにします。
- 記録全体を選択するか、時間範囲オプションを使用して範囲または期間を定義します。 [OK ]をクリックして、選択したデータセットをレビューにロードし、イベントとパラメーターのウィンドウを自動的に開きます。
- ECGを表示するには、メニューツールバーの グラフ設定 をクリックして新しいウィンドウを開きます。信号タイプで プライマリ を選択し、Time 0:00 :00:01と入力してから、それぞれのテキストボックスに入力して、目的の ラベリング、 表示単位、 および低 軸と 高軸 の制限を選択します。 [ページを有効にする ]チェックボックスをクリックして確認すると、定義されたECGトレースウィンドウが表示されます。
- ダブルクリックして、ECGのX軸とY軸の寸法を調整します。トレースを左クリックして波の注釈を表示し、トレースの各セグメント(P、Q、R、T)波を正しく認識して注釈を付けます。
注:注釈が正しくない場合は、 QRS、PT、詳細、ノイズ、マーク、メモ、精度などのいくつかのオプションを使用して、右クリックを使用して分析 /属性 オプションを最適化できます。詳細な説明については、Tomsits et al.23を参照してください。 - パラメータウィンドウから必要なECGパラメータを選択し、スプレッドシートまたは統計ソフトウェアにコピーしてさらに分析します。
- 不整脈の検出
- 不整脈を検出するには、[実験/データインサイト]をクリックして、新しい データインサイト ウィンドウを開きます。
- カスタマイズされた検索ルールを定義して、検索パネルで記録をスクリーニングします。検索リスト内を右クリックした後、[ 新しい検索の作成 ] を選択して、新しい検索を作成します。
- 入力ダイアログのドロップダウンメニューで、それぞれの検索ルールを定義し、[ OK ]をクリックしてこの検索ルールをリストに追加します。検索ルールを適用するには、検索ルールをクリックして左側の目的のチャンネルにドラッグします。
- 結果パネルには、ルールが適用されるECG記録内の各セクションが表示されます。さまざまな検索ルールの詳細な概要については、Tomsits et al.23を参照してください。徐脈および頻脈の2つの例示的な規則については、以下の定義および説明を参照されたい。
注:これらの検索ルールでは、マウスの生理学的心拍数は、Kaeseら28 に従って、82〜110ミリ秒のサイクル長に対応する500〜724拍/分と定義されています。- 徐脈:2段階のアプローチでは、120ミリ秒を超える個々のRR間隔を特定します。徐脈は複数の細長いRR間隔を必要とするため、次のように、120ミリ秒を超える20の連続したRR間隔のみを徐脈として識別する追加の検索ルールを定義します:値としての徐脈シングル(HRcyc0)<500、およびシリーズとしての徐脈(徐脈-単一、1)>= 20。[ OK ] をクリックして、この検索ルールをリストに追加します。
- 頻脈に対する同じアプローチに従って、頻脈シングルを値(HRcyc0)>724として定義し、82ミリ秒より短い個々のRR間隔をすべて識別してから、追加の検索ルール頻脈をシリーズ(頻脈-単一、1)>=20として追加します。[ OK ] をクリックして、この検索ルールをリストに追加します。
- 心拍変動分析
注意: 心拍変動(HRV)分析は、データ収集ソフトウェアでは実行されないため、データ収集ソフトウェアから読み取り可能な形式でデータをエクスポートする必要があります。ここでは、広く使用されているヨーロッパのデータ形式(EDF)でデータをエクスポートするための簡単なステップバイステップガイドを提供します。- ソフトウェアを起動し、ユーザー名とシリアル番号を確認して、[ 続行]をクリックします。
- HRV分析などのECGトレースをエクスポートするには、[ 実験 ]をクリックして [EDFにエクスポート]を選択します。[EDFにエクスポート]ウィンドウで、動物番号を選択し、ECGを確認し、データをエクスポートする時間範囲を選択して、[ エクスポート]をクリックします。
注:ソフトウェアによって設定されたエクスポートされた時間範囲に制限はなく、より多くのデータは処理に時間がかかります。また、輸出を24時間などのセクションに分割し、必要に応じて後で再統合することもできます。 - HRV解析に使用する解析ソフトウェア( 材料表を参照)を起動し、[ ファイル ]をクリックし、[ 開く ]を選択して目的のEDFファイルをロードします。
- HRVをクリックして、[設定]を選択します。これにより、さまざまなパラメータを設定するためのウィンドウが開きます。[拍拍検出] で、HRV 分析を実行する種を選択します。種を選択すると、[分析]パネル内のヒストグラムビン幅、pRRしきい値、およびSDARR平均値の値が事前定義された標準に設定されます。
- [HRV] を選択し、[レポート ビュー] を選択します。結果を統計ソフトウェアにコピーして、さらに統計分析を行います。
- トレーニングフェーズでは、信号品質が大幅に低下する可能性があります。その場合は、後続の分析のために、PとQRSが表示されているサイクルを手動で選択します。不良データマークと明確なP波のないデータマークを分析から除外します。これは、経験豊富なECGアナリストの慎重な検討の下で行い、適切なデータポイントを排除しないようにします。
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Representative Results
個々の研究目的に応じて、得られたテレメトリデータのその後の分析は大きく異なります。ここでは、トレーニング期間中に記録された高品質のデータを取得することにより、この方法の実現可能性を実証し、トレーニング前、トレーニング中、トレーニング後のECGおよび心拍変動分析の例示的な結果を提供します。データは平均±平均標準誤差(SEM)として提示され、すべての統計分析は適切な統計ソフトウェアを用いて実施された( 材料表参照)。統計的有意性は、学生の t 検定によって評価されました。QT間隔は、Rousselらによって以前に議論されたように、式QTc = QT /(√(RR / 100))29を使用して修正されます。
トレーニング中のテレメトリECG記録の成功
このプロトコルを使用すると、 図3に示すように、トレーニング中に動物の明確なP、Q、R、S、T波でECGデータを取得できます。
1匹の動物からのすべての測定値は、同じ日から取得されました。ベースライン測定は、動物がまだ恒久的な住居にいる訓練の午前10時±10分前に行われました。トレーニング中の測定は、トレーニング3週目の60分間のトレーニングセッションの途中±3日目の10分間から行われ、トレーニング後の測定は、トレーニング後5分間の休息期間から恒久的なハウジングに再移される前に行われ、回復した測定値はトレーニング±10分後に行われました。分析に適したECGトレースのセクションは、読み出しに関してこれらの定義されたセクションから手動で選択されました(たとえば、 図4に示すデータの40サイクル)。
心電図由来パラメータの評価
データは、図4の一例の動物について示すように、運動前、運動中、運動後の生理学的変化を分析するために使用されます。心拍数(図4A)、PR間隔(図4B)、QRS持続時間(図4C)、およびQTc間隔(図4D)は、40回の連続したECGサイクルを平均することによって評価されます。心拍数は、動物が運動しているときに約800bpmに増加し、トレーニング後にベースラインに向かって徐々に回復します。PR間隔、QRS期間、およびQTc間隔は、ストレス下で短縮され、ストレスが終了するとベースラインに戻ります。1匹の動物からの例示的なデータが示されている。
頻脈の検出
頻脈および徐脈エピソードの検出のためにステップ3.2.4で説明したように検索定義を使用した。 図5A は、ベースラインでの洞調律を示す。トレーニング中の洞性頻脈の代表的な痕跡を 図5Bに示します。1匹の動物からの例示的なデータをここに示す。
心拍変動パラメータの評価によるデータ品質評価
HRV 分析は、ステップ 3.3 の説明に従って実行されます。HRV分析のための5分のセクションを 図6に示します。 図6A は、実験の過程における1匹の動物の心拍数を示す。心拍数はトレーニング中に増加し、トレーニング後に徐々にベースラインに戻り、この傾向は、 図6Bに示すようにRR間隔の中央値によっても視覚化できます。 図6C は、自動RRアノテーションによってベースライン時およびトレーニング中に得られたRR間隔(SDRR)の比較可能な標準偏差を示し、データ品質を実証する。得られたデータは3匹のマウスからのものである。SDRRは、すべてのインタービート間隔(IBI)の標準偏差であり、次の式を使用して、平均IBIの周りのIBI分散の正の平方根としてソフトウェアによって自動的に計算されます。
σx = 
図1:テレメトリトランスミッタとリードの位置決めの概略図。 マウスは仰臥位です。送信機は腹腔内に配置され、リード線はリードII構成で皮下に固定されます。バイオレンダーで作成されました。この図の拡大版を表示するには、ここをクリックしてください。
図2:実験のセットアップ 。 (A)信号受信機を動物ケージの下に置いたトレーニングの前後に、埋め込み型テレメトリを使用したECG記録のセットアップ。(B)トレッドミルトレーニング中のリアルタイムECGモニタリングのセットアップ。最適な信号品質のために、信号受信機は透明な箱の上に置かれます。バイオレンダーで作成されました。 この図の拡大版を表示するには、ここをクリックしてください。
図3:トレーニング中の代表的なECG。 正常な洞調律、P波、QRS、およびT波は大文字で示され、RR間隔はバーでマークされます。 この図の拡大版を表示するには、ここをクリックしてください。
図 4: 時間の経過に伴うテレメトリ。 トレンドグラフは、(A)心拍数(BPM)の代表的な結果を示しています。(B) PR 間隔 (ミリ秒)。(C) QRS 期間 (ミリ秒)。(D)QTc間隔(ミリ秒)前(ベースライン)、トレーニング中(トレーニング中)、トレーニング直後(トレーニング後)、および完全回復後(回復)。データは、40回の連続したECGサイクルを平均することによって1匹の動物から取得されます。 この図の拡大版を表示するには、ここをクリックしてください。
図5:トレーニング前とトレーニング中の代表的なECG 。 (A)トレーニング前の洞調律。(B)トレーニング中の洞性頻拍。データは1匹の動物からのものです。 この図の拡大版を表示するには、ここをクリックしてください。
図6:HRV分析によるデータ品質評価 。 (A)運動前(ベースライン)、運動中(トレーニング)、および運動後(トレーニング後)の1匹の動物の代表的な心拍数傾向。(B)トレーニング前(ベースライン)およびトレーニング中(トレーニング)および完全回復後(回復)のRR間隔の中央値は、SEM、対応のないスチューデント t検定の平均±として示され、*** p < 0.001。(C)トレーニング前(ベースライン)およびトレーニング中(トレーニング)および完全回復後(回復)のSDRRは、n=3であり、SEM±平均値として示されている。 この図の拡大版を表示するには、ここをクリックしてください。
| 5日間の順応段階 | ||
| 日 | 速度 (センチメートル/秒) | 時間(分) |
| 1 | 16.7 | 10 |
| 2 | 18.3 | 20 |
| 3 | 20 | 30 |
| 4 | 21.7 | 40 |
| 5 | 23.3 | 50 |
| 備考:15分ごとに2分の休憩間隔 | ||
表1: 順応段階でのトレーニング体制。
| 5日間のトレーニングフェーズ | ||
| 日 | 速度 (センチメートル/秒) | 時間(分) |
| 1 | 25.0 | 60 |
| 2 | 25.0 | 60 |
| 3 | 25.0 | 60 |
| 4 | 25.0 | 60 |
| 5 | 25.0 | 60 |
| 備考:15分ごとに2分の休憩間隔 | ||
表2:トレーニング段階でのトレーニング体制。
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Discussion
現在のガイドラインでは、心血管危険因子の重要な修飾因子であることが実証されているため、定期的な身体活動を推奨しています30。中程度の身体活動が一次予防と二次予防の両方で心房細動(AF)を予防する可能性があるという証拠も増えています31,32,33。それどころか、マラソンランナーなどの持久力アスリートはAFを発症するリスクが高く、持久力トレーニングにも悪影響を与える可能性があることを示しています34,35。不整脈のリスクとトレーニング強度の間のこのようなU字型の関係は、他の点では健康なアスリート9,36,37,38および基礎となる心臓病の患者のAFについて明確に示されていますが、トレーニング強度と不整脈形成に関してはほとんど知られていません4,5,6,7。
この制限を克服し、患者ケアを改善するために、心臓電気生理学に対する運動関連の影響に関するさらなる研究が必要です。多くの動物種における異なるモデルの訓練に応答して基本的なメカニズムと分子/細胞適応を調査するために開発されています15。すべてのモデル/種の内在的な利点だけでなく制限も考慮すると、研究者は個々の研究課題ごとに最適なものを選択する必要があります。電気生理学および不整脈研究に関しては、マウス13、14、39、40およびブタモデル13、14、41、42、43が広く使用されている。電動トレッドミルを使用したトレーニングプロトコルが豚で開発されていますが、(i)実験前に時間と労力のかかるコンディショニングと実験中の豚のコンプライアンスを維持するための刺激を必要とする豚の座りがちな行動、および(ii)高齢の豚でのトレーニングや長期間にわたるトレーニングを妨げる可能性のある体のサイズと体重など、多くの重要な課題があります15。44。マウスでは、電動トレッドミルトレーニング、VWR、水泳など、いくつかの運動プロトコルが開発されています17,18。VWRはげっ歯類の自然なランニングパターンを模倣し、水泳やトレッドミルトレーニングなどの強制的な運動方法と比較してストレスが少ないですが、特定の欠点もあります45。VWRの自発的な性質により、運動の強度、時間、または頻度を制御することができないため、適切に制御された実験が妨げられます。水泳モデルでは、トレーニングの期間および強度を容易に調整することができ、必要な機器は単純で低コストで利用可能であり、この方法はほとんどの研究室で確立することができる46。これらの利点にもかかわらず、水泳モデルで電気生理学を研究することは、現在水泳中にECGを監視するオプションがないため、困難です。このプロトコルに記載されているアプローチは、埋め込み型遠隔測定システムとトレッドミル運動モデルとを組み合わせて、したがって、電気生理学研究の文脈における他のトレーニングモデルの限界を克服する47,48。トレッドミルを使用すると、強度(傾斜、傾斜、走行速度)や持続時間など、さまざまな運動条件を制御できます。さらに、持久力運動トレーニング、インターバルトレーニング、急性運動など、さまざまなトレーニングプロトコルを研究することができます。このプロトコルに従って、マウスがトレッドミルで実行されている間、埋め込み型テレメトリ送信機を使用してECGを記録および監視することも可能になりました。
マウスは通常、数分間だけ喜んで走ることを考えると、小さな棒で背中を叩いたり、圧縮空気を吹き付けたり、電気刺激したりするなどの刺激が必要です。しかし、これらの刺激は心理的ストレスを誘発する可能性があり、実験データの質に大きな影響を与える可能性があります。したがって、順応段階でマウスをトレッドミルに適応させ、速度を着実に増やし、前述のように最小からゼロの衝撃強度を使用することで、これらのストレス要因を最小限に抑えることを試みました15,17,45。
一般に、ECGを記録する場合、特に身体活動中は、モーションアーティファクトが大きな問題になります。提案されたプロトコルに従って、研究者は高品質のECG信号を取得できるため、P、Q、R、S、Tを明確に区別して注釈を付けることができます(図3)。したがって、心拍数、心拍変動、PR間隔、QRS持続時間、QT持続時間などのさまざまなECGパラメータを、自動化されたソフトウェアアルゴリズムを使用して、トレーニング前、トレーニング中、およびトレーニング後に確実に評価できます。また、頻脈性不整脈、徐脈性不整脈、または休止などの不整脈を検出することができる。自律神経系の心臓への影響を調べるために通常行われる心拍変動分析27,28は、十分なR波アノテーションに依存しているため、図6に示すように、自動アノテーションによって安静時およびトレーニング中に得られる同様に低いSDRR値によってデータ品質を検証できます。
すべての実験手法と同様に、この方法には落とし穴がないわけではなく、いくつかの重要なステップが含まれています。滅菌条件と短い手術時間は、伝達物質の移植、適切な創傷治癒、および手術後の動物の迅速な回復を成功させるための要件です。縫合糸はきつすぎてはいけません、さもなければそれらは皮膚壊死を引き起こします。一般に、外科的処置は実践的な経験を必要とし、結果は時間とともに改善されます。リードの位置決めは記録された主ベクトルに影響を与え、急峻なリード2つの位置で最良の結果が得られ、その結果、P波とR波の振幅が高くなり、これが後のECG分析の重要な要件となります。すべての動物が喜んで訓練するわけではないため、マウスの訓練は難しい場合があります。トレッドミル環境への導入、コンベヤーベルト速度のゆっくりとした増加、食物ペレットなどの良好なトレーニング行動の積極的な強化など、適切に設計された順応プロトコルは、動物がよりよく訓練するように調整し、実験中に潜在的に干渉する刺激の必要性を減らすのに役立ちます。データ品質に影響を与える可能性があるため、すべての刺激を最小限に抑えることが重要です。ただし、最も重要なステップは、取得されるデータの品質を直接決定するため、トレッドミルトレーニング中のテレメトリレシーバーの最適な配置です。受信機の位置は、テレメトリデバイスとリードの正確な位置、および個々の動物の走行パターンによって異なるため、同時にトレーニングする動物のペアごとに決定する必要があります。位置は試行錯誤によって発見され、リアルタイムで信号品質を視覚的に判断します。実験を開始する前に、分析するすべてのECG特性がはっきりと見える必要があります。マウスの心拍数が高いことを考えると、短い記録期間でも多くのデータポイントが蓄積されます。これと全体的な信号振幅の低さは、当然のことながら、人間や大型動物よりもげっ歯類の信号対雑音比が低くなるため、以前に説明したように、データ分析は非常に困難になります23。テレメトリとトレッドミルトレーニングを実行するために必要な高価な機器に加えて、このプロトコルの主な制限は、外科的処置とデータ分析に対する高い技術的要求であり、この分野の初心者へのアクセスを制限します。
要するに、ECGは心臓電気生理学と不整脈形成を研究するための素晴らしいツールです。ヒトでは、運動中のECGを記録するためのストレステストが日常的に行われており、心臓電気生理学に対するトレーニング関連の影響を評価することができます。マウスは研究で最も一般的に使用される種であり、いくつかの運動プロトコルが開発されていますが、トレーニング中のリアルタイムのECGを監視することはこれまで不可能でした。我々の提案するプロトコルは、マウスの運動期間中のECG記録を初めて取得することを可能にする。これにより、研究者は、有益な心臓適応と不適応で不整脈のリモデリングにつながる運動関連のメカニズムの両方を研究することができ、最終的には将来の患者ケアの改善につながります。
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Disclosures
著者は開示するものは何もありません。
Acknowledgments
この研究は、ドイツ研究財団(DFG;血管医学の臨床医科学者プログラム(PRIME)、MA 2186 / 14-1からP.トムシッツ)、ドイツ心臓血管研究センター(DZHK; 81X2600255からS.クラウス)、コロナ財団(S199 / 10079/2019からS.クラウス)、および心血管疾患に関するERA-NET(ERA-CVD; 01KL1910からS.クラウス)。資金提供者は原稿の準備に何の役割も果たしていませんでした。
Materials
| Name | Company | Catalog Number | Comments |
| 14-gauge needle | Sterican | 584125 | |
| Any mouse | e.g. Jackson Laboratories | ||
| Bepanthen | Bayer | 1578675 | |
| Carprofen 0.005 mg/µL | Zoetis | 53716-49-7 | |
| Data Exchange Matrix 2.0 (MX2) | Data Science International | Manages communication between PhysioTel and PhysioTel HD telemetry implants and the acquisition computer. | |
| Enrofloxacin 25 mg/ml | Baytril | 400614.00.00 | |
| Fentanyl 0.5 mg/10 mL | Braun Melsungen | ||
| Fine forceps | Fine Science Tools | 11295-51 | |
| Five Lane Treadmill for Mouse | Panlab - Harvard Apparatus | 76-0896 | Includes treadmill unit, touchscreen control unit, a sponge , and cables |
| Iris scissors | Fine Science Tools | 14084-08 | |
| Isoflurane 1 mL/mL | Cp-Pharma | 31303 | |
| Isoflurane vaporizer system | Hugo Sachs Elektronik | 34-0458, 34-1030, 73-4911, 34-0415, 73-4910 | Includes an induction chamber, a gas evacuation unit and charcoal filters |
| LabChart Pro 8.1.16 | ADInstruments | ||
| Magnet | Data Science International | ||
| Modified Bain circuit | Hugo Sachs Elektronik | 73-4860 | Includes an anesthesia mask for mice |
| Modular connectors | Data Science International | Connecting cables between Reciever, Signal Interface and Matrix 2.0 (MX2) | |
| Novafil s 5-0 | Medtrocin/Covidien | 88864555-23 | |
| Octal BioAmp | ADInstruments | FE238-0239 | Amplifier for recording Surface ECG |
| Octenisept | Schülke | 121418 | |
| Oxygen 5 L | Linde | 2020175 | Includes a pressure regulator |
| PhysioTel ETA-F10 transmitter | Data Science International | ||
| PhysioTel receiver RPC-1 | Data Science International | Signal reciever | |
| Ponemah 6.42 | Data Science International | ECG Analysis Software | |
| Powerlab | ADInstruments | 3516-1277 | Suface ECG Acquisition hardware device. Includes ECG electrode leads |
| Prism 8.0.1 | Graph Pad | ||
| Radio Device (Sony AF/AM) | Sony | ||
| Signal Interface | Data Science International | Acquires and synchronizes digital signals with telemetry data in Ponemah v6.x. | |
| Spring scissors | Fine Science Tools | 91500-09 | |
| Surgical platform | Kent Scientific | SURGI-M | |
| Tergazyme 1% | Alconox | 13051.0 | Commercial cleaning solution |
| Tweezers | Kent Scientific | INS600098-2 |
References
- Halle, M., et al. Myocarditis in athletes: A clinical perspective. European Journal of Preventive Cardiology. , (2020).
- Maron, B. J., et al. Eligibility and disqualification recommendations for competitive athletes with cardiovascular abnormalities: Task force 3: Hypertrophic cardiomyopathy, arrhythmogenic right ventricular cardiomyopathy and other cardiomyopathies, and myocarditis: A scientific statement from the American Heart Association and American College of Cardiology. Circulation. 132 (22), 273-280 (2015).
- Caforio, A. L. P., et al. Current state of knowledge on aetiology, diagnosis, management, and therapy of myocarditis: a position statement of the European Society of Cardiology Working Group on Myocardial and Pericardial Diseases. European Heart Journal. 34 (33), 2636-2648 (2013).
- Eberly, L., Garg, L., Vidula, M., Reza, N., Krishnan, S. Running the risk: Exercise and arrhythmogenic cardiomyopathy. Current Treatment Options in Cardiovascular Medicine. 23 (10), 64 (2021).
- Lang, C. N., Steinfurt, J., Odening, K. E. Avoiding sports-related sudden cardiac death in children with congenital channelopathy: Recommendations for sports activities. Herz. 42 (2), 162-170 (2017).
- Maron, B. J., et al. Recommendations for physical activity and recreational sports participation for young patients with genetic cardiovascular diseases. Circulation. 109 (22), 2807-2816 (2004).
- Martinez-Sole, J., et al. Facts and gaps in exercise influence on arrhythmogenic cardiomyopathy: New insights from a meta-analysis approach. Frontiers in Cardiovascular Medicine. 8, 702560 (2021).
- Sharma, S., Merghani, A., Mont, L. Exercise and the heart: the good, the bad, and the ugly. European Heart Jorunal. 36 (23), 1445-1453 (2015).
- Guasch, E., Mont, L. Diagnosis, pathophysiology, and management of exercise-induced arrhythmias. Nature Reviews. Cardiology. 14 (2), 88-101 (2017).
- Konhilas, J. P., et al. Exercise can prevent and reverse the severity of hypertrophic cardiomyopathy. Circulation Research. 98 (4), 540-548 (2006).
- Trivedi, S. J., et al. Differing mechanisms of atrial fibrillation in athletes and non-athletes: alterations in atrial structure and function. European Heart Journal. Cardiovascular Imaging. 21 (12), 1374-1383 (2020).
- Clauss, S., et al. MicroRNAs as biomarkers for acute atrial remodeling in marathon runners (The miRathon study--A sub-study of the Munich marathon study). PLoS One. 11 (2), 0148599 (2016).
- Clauss, S., et al. Animal models of arrhythmia: classic electrophysiology to genetically modified large animals. Nature Reviews. Cardiology. 16 (8), 457-475 (2019).
- Schüttler, D., et al.
- Poole, D. C., et al. Guidelines for animal exercise and training protocols for cardiovascular studies. American Journal of Physiology. Heart and Circulatory Physiology. 318 (5), 1100-1138 (2020).
- Pynn, M., Schafer, K., Konstantinides, S., Halle, M. Exercise training reduces neointimal growth and stabilizes vascular lesions developing after injury in apolipoprotein e-deficient mice. Circulation. 109 (3), 386-392 (2004).
- Wang, Y., Wisloff, U., Kemi, O. J. Animal models in the study of exercise-induced cardiac hypertrophy. Physiological Research. 59 (5), 633-644 (2010).
- Massett, M. P., Matejka, C., Kim, H. Systematic review and meta-analysis of endurance exercise training protocols for mice. Frontiers in Physiology. 12, 782695 (2021).
- Ha, T. W., Oh, B., Kang, J. O. Electrocardiogram recordings in anesthetized mice using lead II. Journal of Visualized Experiments: JoVE. (160), e61583 (2020).
- Mongue-Din, H., Salmon, A., Fiszman, M. Y., Fromes, Y. Non-invasive restrained ECG recording in conscious small rodents: a new tool for cardiac electrical activity investigation. Pflugers Archiv: European Journal of Physiology. 454 (1), 165-171 (2007).
- Chu, V., et al. Method for non-invasively recording electrocardiograms in conscious mice. BMC Physiology. 1, 6 (2001).
- Sato, S. Multi-dry-electrode plate sensor for non-invasive electrocardiogram and heart rate monitoring for the assessment of drug responses in freely behaving mice. Journal of Pharmacological and Toxicological Methods. 97, 29-35 (2019).
- Tomsits, P., et al. Analyzing long-term electrocardiography recordings to detect arrhythmias in mice. Journal of Visualized Experiments: JoVE. (171), e62386 (2021).
- Gkrouzoudi, A., Tsingotjidou, A., Jirkof, P. A systematic review on the reporting quality in mouse telemetry implantation surgery using electrocardiogram recording devices. Physiology & Behavior. 244, 113645 (2022).
- Russell, D. M., McCormick, D., Taberner, A. J., Malpas, S. C., Budgett, D. M. A high bandwidth fully implantable mouse telemetry system for chronic ECG measurement. Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society. Annual International Conference. 2011, 7666-7669 (2011).
- McCauley, M. D., Wehrens, X. H.
- Thireau, J., Zhang, B. L., Poisson, D., Babuty, D. Heart rate variability in mice: a theoretical and practical guide. Experimental Physiology. 93 (1), 83-94 (2008).
- Kaese, S., Verheule, S. Cardiac electrophysiology in mice: a matter of size. Frontiers in Physiology. 3, 345 (2012).
- Roussel, J., et al. The complex QT/RR relationship in mice. Scientific Reports. 6, 25388 (2016).
- Visseren, F. L. J., et al. ESC Guidelines on cardiovascular disease prevention in clinical practice: Developed by the Task Force for cardiovascular disease prevention in clinical practice with representatives of the European Society of Cardiology and 12 medical societies With the special contribution of the European Association of Preventive Cardiology (EAPC). European Heart Journal. 42 (34), 3227 (2021).
- Buckley, B. J. R., Lip, G. Y. H., Thijssen, D. H. J. The counterintuitive role of exercise in the prevention and cause of atrial fibrillation. American Journal of Physiology. Heart and Circulatory Physiology. 319 (5), 1051-1058 (2020).
- Elliott, A. D., et al. Association between physical activity and risk of incident arrhythmias in 402 406 individuals: evidence from the UK Biobank cohort. European Heart Journal. 41 (15), 1479-1486 (2020).
- Qureshi, W. T., et al. Cardiorespiratory fitness and risk of incident atrial fibrillation: Results from the Henry Ford Exercise Testing (FIT) project. Circulation. 131 (21), 1827-1834 (2015).
- Abdulla, J., Nielsen, J. R. Is the risk of atrial fibrillation higher in athletes than in the general population? A systematic review and meta-analysis. Europace: European pacing, arrhythmias, and cardiac electrophysiology of the European Society of Cardiology. 11 (9), 1156-1159 (2009).
- Centurion, O. A., et al. The association between atrial fibrillation and endurance physical activity: How much is too much. Journal of Atrial Fibrillation. 12 (3), 2167 (2019).
- Calvo, N., et al. Emerging risk factors and the dose-response relationship between physical activity and lone atrial fibrillation: a prospective case-control study. Europace: European pacing, arrhythmias, and cardiac electrophysiology of the European Society of Cardiology. 18 (1), 57-63 (2016).
- Khan, H., et al. Cardiorespiratory fitness and atrial fibrillation: A population-based follow-up study. Heart Rhythm. 12 (7), 1424-1430 (2015).
- Morseth, B., et al. Physical activity, resting heart rate, and atrial fibrillation: the Tromso Study. European Heart Journal. 37 (29), 2307-2313 (2016).
- Hulsmans, M., et al. Macrophages facilitate electrical conduction in the heart. Cell. 169 (3), 510-522 (2017).
- Xiao, L., et al. Ibrutinib-mediated atrial fibrillation attributable to inhibition of C-terminal Src kinase. Circulation. 142 (25), 2443-2455 (2020).
- Clauss, S., et al. Characterization of a porcine model of atrial arrhythmogenicity in the context of ischaemic heart failure. PLoS One. 15 (5), 0232374 (2020).
- Renner, S., et al. Porcine models for studying complications and organ crosstalk in diabetes mellitus. Cell and Tissue Research. 380 (2), 341-378 (2020).
- Schuttler, D., et al. A practical guide to setting up pig models for cardiovascular catheterization, electrophysiological assessment and heart disease research. Lab Animal (NY). 51 (2), 46-67 (2022).
- De Wijs-Meijler, D. P., et al. Surgical placement of catheters for long-term cardiovascular exercise testing in swine. Journal of Visualized Experiments: JoVE. (108), e53772 (2016).
- Borzsei, D., et al. Multiple applications of different exercise modalities with rodents. Oxidative Medicine and Cellular Longevity. 2021, 3898710 (2021).
- Kaplan, M. L., et al. Cardiac adaptations to chronic exercise in mice. The American Journal of Physiology. 267 (3), Pt 2 1167-1173 (1994).
- Fewell, J. G., et al. A treadmill exercise regimen for identifying cardiovascular phenotypes in transgenic mice. The American Journal of Physiology. 273 (3), Pt 2 1595-1605 (1997).
- Kemi, O. J., Loennechen, J. P., Wisloff, U., Ellingsen, O. Intensity-controlled treadmill running in mice: cardiac and skeletal muscle hypertrophy. Journal of Applied Physiology. 93 (4), Bethesda. Md. 1301-1309 (2002).
