[論文レビュー] Understanding the transition from paroxysmal to persistent atrial fibrillation from micro-anatomical re-entry in a simple model

Alberto Ciacci, Max Falkenberg+4 more|arXiv (Cornell University)|Aug 5, 2019

Atrial Fibrillation Management and Outcomes参考文献 68被引用数 6

ひとこと要約

本研究では、最小限のパーコレーションベースのモデル（CMP）を用いて、恒常的な心房細動（AF）が、再進入路の活性化確率が脱活性化確率よりも高い非対称な再進入構造によって生じることを示した。この非対称性が、同一のモデルパラメータでも、数秒から数か月にわたる細動発作を生じることを説明している。研究結果は、単純なマイクロ解剖的再進入メカニズムから、複雑で多様な細動ダイナミクスが生じることを示している。

ABSTRACT

Atrial fibrillation (AF) is the most common cardiac arrhytmia, characterised by the chaotic motion of electrical wavefronts in the atria. In clinical practice, AF is classified under two primary categories: paroxysmal AF, short intermittent episodes separated by periods of normal electrical activity, and persistent AF, longer uninterrupted episodes of chaotic electrical activity. However, the precise reasons why AF in a given patient is paroxysmal or persistent is poorly understood. Recently, we have introduced the percolation based Christensen-Manani-Peters (CMP) model of AF which naturally exhibits both paroxysmal and persistent AF, but precisely how these differences emerge in the model is unclear. In this paper, we dissect the CMP model to identify the cause of these different AF classifications. Starting from a mean-field model where we describe AF as a simple birth-death process, we add layers of complexity to the model and show that persistent AF arises from re-entrant circuits which exhibit an asymmetry in their probability of activation relative to deactivation. As a result, different simulations generated at identical model parameters can exhibit fibrillatory episodes spanning several orders of magnitude from a few seconds to months. These findings demonstrate that diverse, complex fibrillatory dynamics can emerge from very simple dynamics in models of AF.

研究の動機と目的

• 臨床的実践において、同一の基礎的メカニズムを持つにもかかわらず、心房細動（AF）が一時的または持続的として現れる理由を理解すること。
• 同一のモデルパラメータが、著しく異なるAF発作持続時間（数秒から数か月）を生じる理由を調査すること。
• 簡略化された計算フレームワーク内での、持続的AFのマイクロ解剖的およびダイナミカルな起源を同定すること。
• 再進入路の非対称な活性化／脱活性化確率がAF持続性に果たす役割を明確にすること。

提案手法

• AFを確率過程として表現するため、平均場の出生死滅過程モデルを構築した。
• 微小解剖的再進入を模擬するため、パーコレーションベースのモデル（Christensen-Manani-Peters、CMP）を導入した。
• 持続的ダイナミクスをモデル化するため、再進入路の活性化と脱活性化確率の非対称性を組み込んだ。
• 数値シミュレーションを用いて、同一パラメータ下での発作持続時間分布を分析した。
• 発作長さに基づいて、臨床的AF分類（一時的対比して持続的）とモデル出力を比較した。
• 長期間にわたる再進入路を可能にする条件を特定するため、臨界構造とネットワークトポロジーを分析した。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 最小モデルにおける、一時的AFから持続的AFへの移行を引き起こすダイナミカルメカニズムは何か？
• RQ2 なぜ同一のモデルパラメータが、数秒から数か月にわたるAF発作を生じるのか？
• RQ3 再進入路の活性化確率と脱活性化確率の非対称性が、AF持続性にどのように寄与するのか？
• RQ4 マイクロ解剖的構造は、安定で長期間にわたる再進入路を可能にするために果たす役割は何か？
• RQ5 明示的な局所的駆動要因を含めない単純なモデルが、臨床的AFダイナミクスの全範囲を再現できるか？

主な発見

• 持続的AFは、脱活性化確率よりも高い活性化確率を持つ再進入路から生じ、持続的活動への傾向を生じる。
• 同一のモデルパラメータが、数秒から数か月にわたる細動発作を生じさせ、臨床的における一時的AFと持続的AFのスペクトルと一致する。
• モデルは、追加の病理的変化を要しないまま、一時的AFが持続的AFに進行することを再現しており、臨床的観察と一致する。
• 持続的AFへの移行は、線維化負荷の増加そのものではなく、安定で非対称な再進入路の出現に起因する。
• 非対称なダイナミクスを有するマイクロ解剖的再進入は、単純な確率的ルールから複雑で長期間にわたる細動活動を生成できる。
• モデルは、多様で複雑な細動ダイナミクスが、最小限のダイナミカルルールから生じうることを示しており、複雑な駆動要因の必要性に関する仮定に挑戦する。