人体心脏电生理学个性化模型的新算法

来自莫斯科物理技术学院、喀山联邦大学和乔治华盛顿大学的研究人员提出了一种算法，用于生成描述人类心脏细胞电激发的患者特定数学模型。该研究发表在PLOS One上，着眼于两种可能的方法——一种使用电活动的实验记录，另一种基于基因表达谱。

每次心脏收缩都是由先前的电刺激引起的，即所谓的动作电位。后者由通过离子通道的电流产生。形成离子流的此类通道的数量随病理状况和健康患者心脏组织的个体特性而变化。当各种类型的离子流之间的平衡被破坏时，这可能会导致危险的心律失常和死亡。

由于激励传播涉及许多因素，因此在过去 50 年中，研究心律失常基本原理的研究一直依赖于数学模型。尽管开发这些模型背后付出了努力，但到目前为止它们很少用于临床实践，主要是因为它们描述了一个假设的普通患者。这个故事中报道的研究解决了将此类模型应用于真实个体患者的挑战性任务。

本文讨论的第一种方法依赖于动作电位的实验记录和使用专用计算机算法的后续模型优化。他们采用进化原理来找到使模型重现实验的参数。随机生成的模型会受到选择、交叉和变异的影响。许多科学团体之前的研究已经确定了这种方法面临的主要挑战。即，很难找到唯一的解决方案，因为导致相同动作电位波形的参数的众多不同组合。

来自 MIPT 人类生理学实验室的研究合著者 Andrey Pikunov 评论说：“我们在每个阶段都仔细检查和优化了算法的管道。例如，以前，模型参数相互独立地进行突变，而我们使用'向量突变，一次影响所有参数。这使得寻找正确模型参数的效率大大提高。连同其他修改，我们开发了一种算法，可以高精度地确定主要离子通道的电导率。”

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