Competing mechanisms of stress-assisted diffusivity and stretch-activated currents in cardiac electromechanics

We numerically investigate the role of mechanical stress in modifying the conductivity properties of the cardiac tissue and its impact in computational models for cardiac electromechanics. We follow a theoretical framework recently proposed in [Cherubini, Filippi, Gizzi, Ruiz-Baier, JTB 2017], in the context of general reaction-diffusion-mechanics systems using multiphysics continuum mechanics and finite elasticity. In the present study, the adapted models are compared against preliminary experimental data of pig right ventricle fluorescence optical mapping. These data contribute to the characterization of the observed inhomogeneity and anisotropy properties that result from mechanical deformation. Our novel approach simultaneously incorporates two mechanisms for mechano-electric feedback (MEF): stretch-activated currents (SAC) and stress-assisted diffusion (SAD); and we also identify their influence into the nonlinear spatiotemporal dynamics. It is found that i) only specific combinations of the two MEF effects allow proper conduction velocity measurement; ii) expected heterogeneities and anisotropies are obtained via the novel stress-assisted diffusion mechanisms; iii) spiral wave meandering and drifting is highly mediated by the applied mechanical loading. We provide an analysis of the intrinsic structure of the nonlinear coupling using computational tests, conducted using a finite element method. In particular, we compare static and dynamic deformation regimes in the onset of cardiac arrhythmias and address other potential biomedical applications

Three-dimensional Multiscale Modelling and Simulation of Atria and Torso Electrophysiology

A better understanding of the electrical activity of the heart under physiological and pathological conditions has always been key for clinicians and researchers. Over the last years, the information in the P-wave signals has been extensively analysed to un-cover the mechanisms underlying atrial arrhythmias by localizing ectopic foci or high-frequency rotors. However, the relationship between the activation of the different areas of the atria and the characteristics of the P-wave signals or body surface poten-tial maps are still far from being completely understood. Multiscale anatomical and functional models of the heart are a new technological framework that can enable the investigation of the heart as a complex system. This thesis is centred in the construction of a multiscale framework that allows the realistic simulation of atrial and torso electrophysiology and integrates all the anatom-ical and functional descriptions described in the literature. The construction of such model involves the development of heterogeneous cellular and tissue electrophysiolo-gy models fitted to empirical data. It also requires an accurate 3D representation of the atrial anatomy, including tissue fibre arrangement, and preferential conduction axes. This multiscale model aims to reproduce faithfully the activation of the atria under physiological and pathological conditions. We use the model for two main applica-tions. First, to study the relationship between atrial activation and surface signals in sinus rhythm. This study should reveal the best places for recording P-waves signals in the torso, and which are the regions of the atria that make the most significant contri-bution to the body surface potential maps and determine the main P-wave characteris-tics. Second, to spatially cluster and classify ectopic atrial foci into clearly differenti-ated atrial regions by using the body surface P-wave integral map (BSPiM) as a bi-omarker. We develop a machine-learning pipeline trained from simulations obtained from the atria-torso model aiming to validate whether ectopic foci with similar BSPiM naturally cluster into differentiated non-intersected atrial regions, and whether new BSPiM could be correctly classified with high accuracy.En la actualidad, una mejor compresión de la actividad eléctrica del corazón en condi-ciones fisiológicas y patológicas es clave para médicos e investigadores. A lo largo de los últimos años, la información derivada de la onda P se ha utilizado para intentar descubrir los mecanismos subyacentes a las arritmias auriculares mediante la localiza-ción de focos ectópicos y rotores de alta frecuencia. Sin embargo, la relación entre la activación de distintas regiones auriculares y las características tanto de las ondas P como de la distribución de potencial en la superficie del torso está lejos de entenderse completamente. Los modelos cardíacos funcionales y anatómicos son una nueva he-rramienta que puede facilitar la investigación relativa al corazón entendido como sis-tema complejo. La presente tesis se centra en la construcción de un modelo multiescala para la simula-ción realista de la electrofisiología cardíaca tanto a nivel auricular como de torso, integrando toda la información anatómica y funcional disponible en la literatura. La construcción de este modelo implica el desarrollo, en base a datos experimentales, de modelos electrofisiológicos heterogéneos tanto celulares como tisulares. Así mismo, es imprescindible una representación tridimensional precisa de la anatomía auricular, incluyendo la dirección de fibras y los haces de conducción preferentes. Este modelo multiescala busca reproducir fielmente la activación auricular en condiciones fisiológi-cas y patológicas. Su uso se ha centrado fundamentalmente en dos aplicaciones. En primer lugar, estudiar la relación entre la activación auricular en ritmo sinusal y las señales en la superficie del torso. Este estudio busca definir la mejor ubicación para el registro de las ondas P en el torso así como determinar aquellas regiones auriculares que contribuyen fundamentalmente a la formación y distribución de potenciales super-ficiales así como a las características de las ondas P. En segundo lugar, agrupar y cla-sificar espacialmente los focos ectópicos en regiones auriculares claramente diferen-ciables empleando como biomarcador los mapas superficiales de integral de la onda P (BSPiM). Se ha desarrollado para ello una metodología de aprendizaje automático en la que las simulaciones obtenidas con el modelo multiescala aurícula-torso sirven de entrenamiento, permitiendo validar si los focos ectópicos cuyos BSPiMs son similares se agrupan de forma natural en regiones auriculares no intersectadas y si BSPiMs nue-vos podrían ser clasificados prospectivamente con gran precisión.Avui en dia, una millor comprenssió de l'activitat elèctrica del cor en condicions fisio-lògiques i patològiques és clau per a metges i investigadors. Al llarg dels últims anys, la informació derivada de l'ona P s'ha utilitzat per intentar descobrir els mecanismes subjacents a les arítmies auriculars mitjançant la localització de focus ectòpics i rotors d'alta freqüència. No obstant això, la relació entre l'activació de diferents regions auri-culars i les característiques tant de les ones P com de la distribució de potencial en la superfície del tors està lluny d'entendre's completament. Els models cardíacs funcionals i anatòmics són una nova eina que pot facilitar la recerca relativa al cor entès com a sistema complex. La present tesi es centra en la construcció d'un model multiescala per a la simulació realista de la electrofisiologia cardíaca tant a nivell auricular com de tors, integrant tota la informació anatòmica i funcional disponible en la literatura. La construcció d'aquest model implica el desenvolupament, sobre la base de dades experimentals, de models electrofisiològics heterogenis, tant cel·lulars com tissulars. Així mateix, és imprescindible una representació tridimensional precisa de l'anatomia auricular, in-cloent la direcció de fibres i els feixos de conducció preferents. Aquest model multies-cala busca reproduir fidelment l'activació auricular en condicions fisiològiques i pa-tològiques. El seu ús s'ha centrat fonamentalment en dues aplicacions. En primer lloc, estudiar la relació entre l'activació auricular en ritme sinusal i els senyals en la superfí-cie del tors. A més a més, amb aquest estudi també es busca definir la millor ubicació per al registre de les ones P en el tors, així com, determinar aquelles regions auriculars que contribueixen fonamentalment a la formació i distribució de potencials superfi-cials a l'hora que es caracteritzen les ones P. En segon lloc, agrupar i classificar espa-cialment els focus ectòpics en regions auriculars clarament diferenciables emprant com a biomarcador els mapes superficials d'integral de l'ona P (BSPiM). És per això que s'ha desenvolupat una metodologia d'aprenentatge automàtic en la qual les simulacions obtingudes amb el model multiescala aurícula-tors serveixen d'entrenament, la qual cosa permet validar si els focus ectòpics, llurs BSPiMs són similars, s'agrupen de for-ma natural en regions auriculars no intersectades i si BSPiMs nous podrien ser classifi-cats de manera prospectiva amb precisió.Ferrer Albero, A. (2017). Three-dimensional Multiscale Modelling and Simulation of Atria and Torso Electrophysiology [Tesis doctoral no publicada]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/88402TESI

Conditions for propagation and block of excitation in an asymptotic model of atrial tissue

Detailed ionic models of cardiac cells are difficult for numerical simulations because they consist of a large number of equations and contain small parameters. The presence of small parameters, however, may be used for asymptotic reduction of the models. Earlier results have shown that the asymptotics of cardiac equations are non-standard. Here we apply such a novel asymptotic method to an ionic model of human atrial tissue in order to obtain a reduced but accurate model for the description of excitation fronts. Numerical simulations of spiral waves in atrial tissue show that wave fronts of propagating action potentials break-up and self-terminate. Our model, in particular, yields a simple analytical criterion of propagation block, which is similar in purpose but completely different in nature to the `Maxwell rule' in the FitzHugh-Nagumo type models. Our new criterion agrees with direct numerical simulations of break-up of re-entrant waves.Comment: Revised manuscript submitted to Biophysical Journal (30 pages incl. 10 figures

Incorporating Inductances in Tissue-Scale Models of Cardiac Electrophysiology

In standard models of cardiac electrophysiology, including the bidomain and monodomain models, local perturbations can propagate at infinite speed. We address this unrealistic property by developing a hyperbolic bidomain model that is based on a generalization of Ohm's law with a Cattaneo-type model for the fluxes. Further, we obtain a hyperbolic monodomain model in the case that the intracellular and extracellular conductivity tensors have the same anisotropy ratio. In one spatial dimension, the hyperbolic monodomain model is equivalent to a cable model that includes axial inductances, and the relaxation times of the Cattaneo fluxes are strictly related to these inductances. A purely linear analysis shows that the inductances are negligible, but models of cardiac electrophysiology are highly nonlinear, and linear predictions may not capture the fully nonlinear dynamics. In fact, contrary to the linear analysis, we show that for simple nonlinear ionic models, an increase in conduction velocity is obtained for small and moderate values of the relaxation time. A similar behavior is also demonstrated with biophysically detailed ionic models. Using the Fenton-Karma model along with a low-order finite element spatial discretization, we numerically analyze differences between the standard monodomain model and the hyperbolic monodomain model. In a simple benchmark test, we show that the propagation of the action potential is strongly influenced by the alignment of the fibers with respect to the mesh in both the parabolic and hyperbolic models when using relatively coarse spatial discretizations. Accurate predictions of the conduction velocity require computational mesh spacings on the order of a single cardiac cell. We also compare the two formulations in the case of spiral break up and atrial fibrillation in an anatomically detailed model of the left atrium, and [...].Comment: 20 pages, 12 figure

Modeling the Heart as a Communication System

Electrical communication between cardiomyocytes can be perturbed during arrhythmia, but these perturbations are not captured by conventional electrocardiographic metrics. We developed a theoretical framework to quantify electrical communication using information theory metrics in 2-dimensional cell lattice models of cardiac excitation propagation. The time series generated by each cell was coarse-grained to 1 when excited or 0 when resting. The Shannon entropy for each cell was calculated from the time series during four clinically important heart rhythms: normal heartbeat, anatomical reentry, spiral reentry, and multiple reentry. We also used mutual information to perform spatial profiling of communication during these cardiac arrhythmias. We found that information sharing between cells was spatially heterogeneous. In addition, cardiac arrhythmia significantly impacted information sharing within the heart. Entropy localized the path of the drifting core of spiral reentry, which could be an optimal target of therapeutic ablation. We conclude that information theory metrics can quantitatively assess electrical communication among cardiomyocytes. The traditional concept of the heart as a functional syncytium sharing electrical information cannot predict altered entropy and information sharing during complex arrhythmia. Information theory metrics may find clinical application in the identification of rhythm-specific treatments which are currently unmet by traditional electrocardiographic techniques.Comment: 26 pages (including Appendix), 6 figures, 8 videos (not uploaded due to size limitation

Nonlinear physics of electrical wave propagation in the heart: a review

The beating of the heart is a synchronized contraction of muscle cells (myocytes) that are triggered by a periodic sequence of electrical waves (action potentials) originating in the sino-atrial node and propagating over the atria and the ventricles. Cardiac arrhythmias like atrial and ventricular fibrillation (AF,VF) or ventricular tachycardia (VT) are caused by disruptions and instabilities of these electrical excitations, that lead to the emergence of rotating waves (VT) and turbulent wave patterns (AF,VF). Numerous simulation and experimental studies during the last 20 years have addressed these topics. In this review we focus on the nonlinear dynamics of wave propagation in the heart with an emphasis on the theory of pulses, spirals and scroll waves and their instabilities in excitable media and their application to cardiac modeling. After an introduction into electrophysiological models for action potential propagation, the modeling and analysis of spatiotemporal alternans, spiral and scroll meandering, spiral breakup and scroll wave instabilities like negative line tension and sproing are reviewed in depth and discussed with emphasis on their impact in cardiac arrhythmias.Peer ReviewedPreprin

Mapping of the electrical activity of human atria. Multiscale modelling and simulations

La fibrilación auricular es una de las arritmias cardíacas más comunes observadas en la práctica clínica. Por lo tanto, es de vital importancia desarrollar nuevas tecnologías destinadas a diagnosticar y acabar con este tipo de arritmia, para mejorar la calidad de vida de los pacientes y reducir los costes de los sistemas nacionales de salud. En los últimos años ha aumentado el uso de las nuevas técnicas de mapeo auricular, basadas en sistemas multi-electrodo para mapear la actividad eléctrica en humanos. Dichas técnicas permiten localizar y ablacionar los impulsores de la fibrilación auricular, como son las fuentes focales o los rotores. Sin embargo, todavía existe incertidumbre sobre su precisión y los procedimientos experimentales para su análisis están limitados debido a su carácter invasivo. Por lo tanto, las simulaciones computacionales son una herramienta muy útil para superar estas limitaciones, al permitir reproducir con fidelidad las observaciones experimentales, dividir el problema bajo estudio en sub-estudios más simples, y realizar investigaciones preliminares imposibles de llevar a cabo en el práctica clínica. Esta tesis doctoral se centra en el análisis de la precisión de los sistemas de mapeo multi-electrodo a través de modelos y simulaciones computacionales. Para ello, desarrollamos modelos realistas multi-escala con el objetivo de simular actividad eléctrica auricular reentrante, en primer lugar en una lámina de tejido auricular, y en segundo lugar en las aurículas completas. Posteriormente, analizamos los efectos de las configuraciones geométricas multi-electrodo en la precisión de la localización de los rotores, mediante el uso de agrupaciones multi-electrodo con distancias inter-electrodo equidistantes, así como a través de catéteres de tipo basket con distancias inter-electrodo no equidistantes. Después de calcular los electrogramas unipolares intracavitarios, realizamos mapas de fase, detecciones de singularidad de fase para rastrear los rotores, y mapas de frecuencia dominantes. Finalmente, descubrimos que la precisión de los sistemas de mapeo multi-electrodo depende de su posición dentro de la cavidad auricular, de la distancia entre los electrodos y el tejido, de la distancia inter-electrodo, y de la contribución de las fuentes de campo lejano. Además, como consecuencia de estos factores que pueden afectar a la precisión de los sistemas de mapeo multi-electrodo, observamos la aparición de rotores falsos que podrían contribuir al fracaso de los procesos de ablación de la fibrilación auricular.Atrial fibrillation is one of the most common cardiac arrhythmias seen in clinical practice. Therefore, it is of vital importance to develop new technologies aimed at diagnosing and terminating this kind of arrhythmia, to improve the quality of life of patients and to reduce costs to national health systems. In the last years, new atrial mapping techniques based on multi-electrode systems are increasingly being used to map the atrial electrical activity in humans and localise and target atrial fibrillation drivers in the form of focal sources or rotors. However, significant concerns remain about their accuracy and experimental approaches to analyse them are limited due to their invasive character. Therefore, computer simulations are a helpful tool to overcome these limitations since they can reproduce with fidelity experimental observations, permit to split the problem to treat into more simple substudies, and allow the possibility of performing preliminary investigations impossible to carry out in the clinical practice. This PhD thesis is focused on the analysis for accuracy of the multielectrode mapping systems through computational models and simulations. For this purpose, we developed realistic multiscale models in order to simulate atrial electrical reentrant activity, first in a sheet of atrial tissue and, then, in the whole atria. Then, we analysed the effects of the multi-electrode geometrical configurations on the accuracy of localizing rotors, by using multi-electrode arrays with equidistant inter-electrode distances, as well as multi-electrode basket catheters with non-equidistant inter-electrode distances. After computing the intracavitary unipolar electrograms, we performed phase maps, phase singularity detections to track rotors, and dominant frequency maps. We finally found out that the accuracy of multi-electrode mapping systems depends on their position inside the atrial cavity, the electrode-to-tissue distance, the inter-electrode distance, and the contribution of far field sources. Furthermore, as a consequence of these factors, false rotors might appear and could contribute to failure of atrial fibrillation ablation procedures.La fibril·lació auricular és una de les arítmies cardíaques més comuns observades en la pràctica clínica. Per tant, és de vital importància desenvolupar noves tecnologies destinades a diagnosticar i acabar amb aquest tipus d'arítmia, per tal de millorar la qualitat de vida dels pacients i reduir els costos dels sistemes nacionals de salut. En els últims anys, ha augmentat l'ús de les noves tècniques de mapeig auricular, basades en sistemes multielèctrode per a mapejar l'activitat elèctrica auricular en humans. Aquestes tècniques permeten localitzar i ablacionar els impulsors de la fibril·lació auricular, com són les fonts focals o els rotors. No obstant això, encara hi ha incertesa sobre la seua precisió i els procediments experimentals per al seu anàlisi estan limitats a causa del seu caràcter invasiu. Per tant, les simulacions computacionals són una eina molt útil per a superar aquestes limitacions, en permetre reproduir amb fidelitat les observacions experimentals, dividir el problema sota estudi en subestudis més simples, i realitzar investigacions preliminars impossibles de dur a terme en el pràctica clínica. Aquesta tesi doctoral es centra en l'anàlisi de la precisió del sistemes de mapeig multielèctrode mitjançant els models i les simulacions computacionals. Per a això, desenvolupàrem models realistes multiescala per tal de simular activitat elèctrica auricular reentrant, en primer lloc en una làmina de teixit auricular, i en segon lloc a les aurícules completes. Posteriorment, analitzàrem els efectes de les configuracions geomètriques multielèctrode en la precisió de la localització dels rotors, mitjançant l'ús d'agrupacions multielèctrode amb distàncies interelèctrode equidistants, així com catèters de tipus basket amb distàncies interelèctrode no equidistants. Després de calcular els electrogrames unipolars intracavitaris, vam realitzar mapes de fase, deteccions de singularitat de fase per a rastrejar els rotors, i mapes de freqüència dominants. Finalment, vam descobrir que la precisió dels sistemes de mapeig multielèctrode depèn de la seua posició dins de la cavitat auricular, de la distància entre els elèctrodes i el teixit, de la distància interelèctrode, i de la contribució de les fonts de camp llunyà. A més, com a conseqüència d'aquests factors, es va observar l'aparició de rotors falsos que podrien contribuir al fracàs de l'ablació de la fibril·lació auricular.Martínez Mateu, L. (2018). Mapping of the electrical activity of human atria. Multiscale modelling and simulations [Tesis doctoral no publicada]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/104604TESI

Atrial arrhythmogenicity of KCNJ2 mutations in short QT syndrome: Insights from virtual human atria

Gain-of-function mutations in KCNJ2-encoded Kir2.1 channels underlie variant 3 (SQT3) of the short QT syndrome, which is associated with atrial fibrillation (AF). Using biophysically-detailed human atria computer models, this study investigated the mechanistic link between SQT3 mutations and atrial arrhythmogenesis, and potential ion channel targets for treatment of SQT3. A contemporary model of the human atrial action potential (AP) was modified to recapitulate functional changes in IK1 due to heterozygous and homozygous forms of the D172N and E299V Kir2.1 mutations. Wild-type (WT) and mutant formulations were incorporated into multi-scale homogeneous and heterogeneous tissue models. Effects of mutations on AP duration (APD), conduction velocity (CV), effective refractory period (ERP), tissue excitation threshold and their rate-dependence, as well as the wavelength of re-entry (WL) were quantified. The D172N and E299V Kir2.1 mutations produced distinct effects on IK1 and APD shortening. Both mutations decreased WL for re-entry through a reduction in ERP and CV. Stability of re-entrant excitation waves in 2D and 3D tissue models was mediated by changes to tissue excitability and dispersion of APD in mutation conditions. Combined block of IK1 and IKr was effective in terminating re-entry associated with heterozygous D172N conditions, whereas IKr block alone may be a safer alternative for the E299V mutation. Combined inhibition of IKr and IKur produced a synergistic anti-arrhythmic effect in both forms of SQT3. In conclusion, this study provides mechanistic insights into atrial proarrhythmia with SQT3 Kir2.1 mutations and highlights possible pharmacological strategies for management of SQT3-linked AF

Atrial arrhythmogenicity of KCNJ2 mutations in short QT syndrome:Insights from virtual human atria

Gain-of-function mutations in KCNJ2-encoded Kir2.1 channels underlie variant 3 (SQT3) of the short QT syndrome, which is associated with atrial fibrillation (AF). Using biophysically-detailed human atria computer models, this study investigated the mechanistic link between SQT3 mutations and atrial arrhythmogenesis, and potential ion channel targets for treatment of SQT3. A contemporary model of the human atrial action potential (AP) was modified to recapitulate functional changes in IK1 due to heterozygous and homozygous forms of the D172N and E299V Kir2.1 mutations. Wild-type (WT) and mutant formulations were incorporated into multi-scale homogeneous and heterogeneous tissue models. Effects of mutations on AP duration (APD), conduction velocity (CV), effective refractory period (ERP), tissue excitation threshold and their rate-dependence, as well as the wavelength of re-entry (WL) were quantified. The D172N and E299V Kir2.1 mutations produced distinct effects on IK1 and APD shortening. Both mutations decreased WL for re-entry through a reduction in ERP and CV. Stability of re-entrant excitation waves in 2D and 3D tissue models was mediated by changes to tissue excitability and dispersion of APD in mutation conditions. Combined block of IK1 and IKr was effective in terminating re-entry associated with heterozygous D172N conditions, whereas IKr block alone may be a safer alternative for the E299V mutation. Combined inhibition of IKr and IKur produced a synergistic anti-arrhythmic effect in both forms of SQT3. In conclusion, this study provides mechanistic insights into atrial proarrhythmia with SQT3 Kir2.1 mutations and highlights possible pharmacological strategies for management of SQT3-linked AF

A Multiscale in Silico Study to Characterize the Atrial Electrical Activity of Patients With Atrial Fibrillation. A Translational Study to Guide Ablation Therapy

[ES] La fibrilación auricular es la arritmia cardíaca más común. Durante la fibrilación auricular, el sustrato auricular sufre una serie de cambios o remodelados a nivel eléctrico y estructural. La remodelación eléctrica se caracteriza por la alteración de una serie de canales iónicos, lo que cambia la morfología del potential de transmembrana conocido como potencial de acción. La remodelación estructural es un proceso complejo que involucra la interacción de varios procesos de señalización, interacción celular y cambios en la matriz extracelular. Durante la remodelación estructural, los fibroblastos que abundan en el tejido cardíaco, comienzan a diferenciarse en miofibroblastos que son los encargados de mantener la estructura de la matriz extracelular depositando colágeno. Además, la señalización paracrina de los miofibroblastos afecta a los canales iónicos de los miocitos circundantes. Se utilizaron modelos computacionales muy detallados a diferentes escalas para estudiar la remodelación estructural inducida a nivel celular y tisular. Se realizó una adaptación de un modelo de fibroblastos humanos a nivel celular para reproducir la electrofisiología de los miofibroblastos durante la fibrilación auricular. Además, se evaluó la exploración de la interacción del calcio en la electrofisiología de los miofibroblastos ajustando el canal de calcio a los datos experimentales. A nivel tisular, se estudió la infiltración de miofibroblastos para cuantificar el aumento de vulnerabilidad a una arritmia cardíaca. Los miofibroblastos cambian la dinámica de la reentrada. Una baja densidad de miofibroblastos permite la propagación a través del área fibrótica y crea puntos de salida de actividad focal y roturas de ondas dentro de esta área. Además, las composiciones de fibrosis juegan un papel clave en la alteración del patrón de propagación. La alteración del patrón de propagación afecta a los electrogramas recogidos en la superficie del tejido. La morfología del electrograma se alteró dependiendo de la disposición y composición del tejido fibrótico. Se combinaron modelos detallados de tejido cardíaco con modelos realistas de los catéteres de mapeo disponibles comercialmente para comprender las señales registradas clínicamente. Se generó un modelo de ruido a partir de señales clínicas para reproducir los artefactos de señal en el modelo. Se utilizaron electrogramas de modelos de dos dominios altamente detallados para entrenar un algoritmo de aprendizaje automático para caracterizar el sustrato fibrótico auricular. Las características que cuantifican la complejidad de las señales fueron extraídas para identificar la densidad fibrótica y la transmuralidad fibrótica. Posteriormente, se generaron mapas de fibrosis utilizando el registro del paciente como prueba de concepto. El mapa de fibrosis proporciona información sobre el sustrato fibrótico sin utilizar un valor único de corte de 0,5 milivoltios. Además, utilizando la medición del flujo de información como la entropía de transferencia combinada con gráficos dirigidos, en este estudio, se siguió la dirección de propagación del frente de onda. La transferencia de entropía con gráficos dirigidos proporciona información crucial durante la electrofisiología para comprender la dinámica de propagación de ondas durante la fibrilación auricular. En conclusión, esta tesis presenta un estudio in silico multiescala que proporciona información sobre los mediadores celulares responsables de la remodelación de la matriz extracelular y su electrofisiología. Además, proporciona una configuración realista para crear datos in silico que pueden ser usados para aplicaciones clínicas y servir de soporte al tratamiento de ablación.[CA] La fibril·lació auricular és l'arrítmia cardíaca més freqüent, en la qual el substrat auricular patix una sèrie de remodelacions elèctriques i estructurals. La remodelació de tipus elèctric es caracteritza per l'alteració d'un conjunt de canals iònics que modifica la morfologia del voltatge transmembrana, conegut com a potencial d'acció. La remodelació estructural és un fenomen complex que implica la relació entre diversos processos de senyalització, interaccions cel·lulars i canvis en la matriu extracel·lular. Durant la remodelació estructural, els abundants fibroblasts presents en el teixit cardíac comencen a diferenciar-se en miofibroblasts, els quals s'encarreguen de mantenir l'estructura de la matriu extracel·lular dipositant-hi col·lagen. A més, la senyalització paracrina dels miofibroblasts amb els miòcits circumdants també afectarà els canals iònics. Es van utilitzar models computacionals molt detallats a diferents escales per estudiar la remodelació estructural induïda a nivell tissular i cel·lular. Es va fer una adaptació a nivell cel·lular d'un model de fibroblasts humans per reproduir-hi l'electrofisiologia dels miofibroblasts durant la fibril·lació auricular. A més, l'exploració de la interacció del calci amb l'electrofisiologia dels miofibroblasts va ser avaluada mitjançant l'adequació del canal de calci a les dades experimentals. A nivell tissular es va estudiar la infiltració de miofibroblasts per tal de quantificar l'augment de vulnerabilitat que això conferia per patir una arrítmia cardíaca. Els miofibroblasts canvien la dinàmica de la reentrada, i presentar-ne una baixa densitat permet la propagació a través de la zona fibròtica, tot creant punts de sortida d'activitat focal i trencaments d'ones dins d'aquesta àrea. A més, les composicions de fibrosi tenen un paper clau en l'alteració del patró de propagació, afectant els electrogrames recollits en la superfície del teixit. La morfologia dels electrogrames es va veure alterada en funció de la disposició i la composició del teixit fibròtic. Per comprendre els senyals clínicament registrats es van combinar models detallats de teixits cardíacs amb models realistes dels catèters de cartografia disponibles comercialment. Es va generar un model de soroll a partir de senyals clínics per reproduir-hi els artefactes de senyal. Es van utilitzar electrogrames de models de bidominis molt detallats per entrenar un algoritme d'aprenentatge automàtic destinat a caracteritzar el substrat fibròtic auricular. Les característiques que quantifiquen la complexitat dels senyals van ser extretes per identificar la densitat i transmuralitat fibròtica. Posteriorment, es van generar mapes de fibrosi mitjançant la gravació del pacient com a prova de concepte. El mapa de fibrosi proporciona informació sobre el substrat fibròtic sense utilitzar un sol valor de tensió de tall de 0,5 mV. A més, utilitzant la mesura del flux d'informació com l'entropia de transferència combinada amb gràfics dirigits, en aquest estudi es va fer un seguiment de la direcció de propagació de l'ona. L'entropia de transferència amb gràfics dirigits proporciona informació crucial durant l'electrofisiologia per entendre la dinàmica de propagació d'ones durant la fibril·lació auricular. En conclusió, aquesta tesi presenta un estudi multi-escala in silico que proporciona informació sobre els mediadors cel·lulars responsables de la remodelació de la matriu extracel·lular i la seva electrofisiologia. A més, proporciona una configuració realista per crear dades in silico que es poden traduir a aplicacions clíniques que puguen donar suport al tractament de l'ablació.[EN] Atrial fibrillation is the most common cardiac arrhythmia. During atrial fibrillation, the atrial substrate undergoes a series of electrical and structural remodeling. The electrical remodeling is characterized by the alteration of specific ionic channels, which changes the morphology of the transmembrane voltage known as action potential. Structural remodeling is a complex process involving the interaction of several signalling pathways, cellular interaction, and changes in the extracellular matrix. During structural remodeling, fibroblasts, abundant in the cardiac tissue, start to differentiate into myofibroblasts, which are responsible for maintaining the extracellular matrix structure by depositing collagen. Additionally, myofibroblasts paracrine signalling with surrounding myocytes will also affect ionic channels. Highly detailed computational models at different scales were used to study the effect of structural remodeling induced at the cellular and tissue levels.At the cellular level, a human fibroblast model was adapted to reproduce the myofibroblast electrophsyiology during atrial fibrillation. Additionally, the calcium handling in myofibroblast electrophysiology was assessed by fitting calcium ion channel to experimental data. At the tissue level, myofibroblasts infiltration was studied to quantify the increase of vulnerability to cardiac arrhythmia. Myofibroblasts alter the dynamics of reentry. A low density of myofibroblasts allows the propagation through the fibrotic area and creates focal activity exit points and wave breaks inside this area. Moreover, fibrosis composition plays a key role in the alteration of the propagation pattern. The alteration of the propagation pattern affects the electrograms computed at the surface of the tissue. Electrogram morphology was altered depending on the arrangement and composition of the fibrotic tissue. Detailed cardiac tissue models were combined with realistic models of the commercially available mapping catheters to understand the clinically recorded signals. A noise model from clinical signals was generated to reproduce the signal artifacts in the model. Electrograms from highly detailed bidomain models were used to train a machine learning algorithm to characterize the atrial fibrotic substrate. Features that quantify the complexity of the signals were extracted to identify fibrotic density and fibrotic transmurality. Subsequently, fibrosis maps were generated using patient recordings as a proof of concept. Fibrosis map provides information about the fibrotic substrate without using a single cut-off voltage value of 0.5 mV. Furthermore, in this study, using information theory measurements such as transfer entropy combined with directed graphs, the wave propagation direction was tracked. Transfer entropy with directed graphs provides crucial information during electrophysiology to understand wave propagation dynamics during atrial fibrillation. In conclusion, this thesis presents a multiscale in silico study atrial fibrillation mechanisms providing insight into the cellular mediators responsible for the extracellular matrix remodeling and its electrophysiology. Additionally, it provides a realistic setup to create in silico data that can be translated to clinical applications that could support ablation treatment.Sánchez Arciniegas, JP. (2021). A Multiscale in Silico Study to Characterize the Atrial Electrical Activity of Patients With Atrial Fibrillation. A Translational Study to Guide Ablation Therapy [Tesis doctoral]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/171456TESI