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Dissertation presented in partial fulfillment of the requirements for the degrees of:
- Doctor of Science (PhD): Mathematik
- Doctor of Philosophy (PhD): Medizin
Institutionen:
- KU Leuven, Arenberg Graduiertenschule, Fakultät für Naturwissenschaften
- Leiden University Medical Center (LUMC), LUMC Graduiertenschule, Fakultät für Medizin
Promoteren und Copromoteren:
- Dr. Hans Dierckx (LUMC)
- Prof. Dr. Daniël A. Pijnappels (LUMC)
- Dr. Antoine A.F. de Vries (LUMC)
- Prof. Dr. Tom Van Doorsselaere (KU Leuven)
Mitglieder des Prüfungskomitees:
- Prof. Dr. Stefan Van Aelst (Vorsitzender, KU Leuven)
- Prof. Dr. Piet Claus (KU Leuven)
- Prof. Dr. Jasmina Magdalenić Zhukov (KU Leuven)
- Prof. Dr. Roeland Merks (Leiden University)
- Dr. Vincent Portero (LUMC)
- Prof. Dr. Maxime Sermesant (Inria, IHU Liryc, 3IA Côte d’Azur)
Zusammenfassung
Herzrhythmusstörungen wie Vorhof- und Kammertachykardie und -flimmern können auf verschiedene Arten behandelt werden. Diese Arrhythmien sind durch eine abnorme elektrische Aktivität im Herzen gekennzeichnet, in der das Gewebe wieder und wieder erregt wird, wie zum Beispiel in Spiralwellen. Ärzte können zwischen verschiedenen Methoden wählen, die von Medikamenten bis hin zu chirurgischen Eingriffen wie der Ablation oder der Implantation eines Schrittmachers oder Defibrillators reichen. Diese Entscheidungen hängen von einer Vielzahl von Faktoren ab, die letztlich alle darauf hinauslaufen, die elektrische Aktivität so zu beeinflussen, dass ein gesunder Herzrhythmus wiederhergestellt wird.
Es ist nicht immer klar, welche Behandlung für einen bestimmten Patienten die beste ist und welches Ergebnis zu erwarten ist. Die Diagnose und Behandlung der Ursache einer Arrhythmie, zum Beispiel durch Lokalisierung von wiederkehrender Erregung, ist ein komplexer Prozess, bei dem auch die einzigartige Anatomie und Physiologie jedes Patienten berücksichtigt werden sollte. Aus diesem Grund sind personalisierte Computermodelle des Herzens – so genannte kardiale digitale Zwillinge – vielversprechend für die Zukunft der Kardiologie.
Die Erstellung von Computermodellen der elektrischen Aktivität auf der Ebene einzelner Zellen des Herzmuskels ist nach wie vor eine Herausforderung. Die Reaktion einzelner Zellen auf Stimuli muss gemessen und dann zu einem Modell kombiniert werden, das dann auch in der Lage sein sollte, das Verhalten auf Gewebe- und Organebene vorherzusagen – was ein großer Sprung sein kann, der umfangreiche Validierung erfordert.
In dieser Dissertation erforschen wir computergestützte Methoden für die personalisierte Modellierung der Elektrophysiologie des Herzens. Wir erstellen Softwarepakete zur numerischen Simulation der Reaktions-Diffusions-Gleichungen für die elektrische Aktivität des Herzens. Wir entwickeln auch Methoden, um die Zentren von Spiralwellen im Herzen als Phasendefekte zu erkennen und zu untersuchen. Wir beschreiben die Entstehung von Herzrhythmusstörungen durch Quasiteilchen in Feynman-ähnlichen Diagrammen. Außerdem erstellen wir datengesteuerte Modelle für die Elektrophysiologie des Herzens direkt aus optischen Aufnahmen der elektrischen Spannung in Monolayern – Videos der Erregungswellen in zweidimensionalen Gewebeproben.
Während das reaktions-diffusions-basierte Softwarepaket für sehr detaillierte Simulationen der elektrischen Muster im Herzen verwendet werden kann, vereinfacht der neuartige datengesteuerte Ansatz die Erstellung von Modellen, die auf einzelne Gewebeproben ausgelegt sind, bei wesentlich geringeren Rechenkosten. Die Dynamik von Spiralwellen kann allein aus den Daten von radialen Wellen vorhergesagt werden. Der Phasendefekt-Ansatz bietet eine neue Möglichkeit zur Untersuchung von wiederkehrender Erregung im Herzen: Mit der Quasiteilchen-Beschreibung konnten wir tiefere Einblicke in die Mechanismen der Arrhythmiebildung gewinnen.
Die vorgestellten Methoden sind weitere Schritte auf dem Weg zur Erstellung vollständig personalisierter digitaler Zwillinge des Herzens. In Zukunft könnte die Methode zur Erstellung datengesteuerter Modelle genutzt werden, um ein allgemeines Modell der Erregungswellen im Herzen zu einem patientenspezifischen Modell zu verfeinern. In Verbindung mit dem Phasendefektansatz könnte dies zu verbesserten Diagnose- und Behandlungsstrategien für Herzrhythmusstörungen führen, die dann wirklich individuell sind.
Kapitel
Die Kapitel meiner Doktorarbeit sind leider nur in Englisch verfügbar.
- Introduction to computational modelling of cardiac excitation waves
- The Ithildin library for efficient numerical solution of anisotropic reaction-diffusion problems in excitable media
- Numerical methods for the detection of phase defect structures in excitable media
- Analysis of complex excitation patterns using Feynman-like diagrams
- Fast creation of data-driven low-order predictive cardiac tissue excitation models from recorded activation patterns
- Steps towards true cardiac digital twins
- Dankwort