Workshop em Modelagem Computacional do Coração

Informações

Data: 21 de dezembro de 2023
Horário: 14:00 – 18:00
Local: Anfiteatro 1, Prédio Itamar Franco, Engenharia, Juiz de Fora, Brasil

Horário das Palestras:

• 14:00 – 14:50: MonoAlg3D: an extensible simulator of the cardiac electrophysiology – Dr. Rafael Sachetto Oliveira, Universidade Federal de São João del-Rei
• 14:50 – 15:40: Virtual Induction and Treatment of Arrhythmias (VITA) – Dr. Fernando Otaviano Campos, King´s College of London
• 15:40-16:00 Coffee Break
• 16:00 – 16:50: A Novel Digital Twin Pipeline of the Human Ventricular Activation Sequence Using Realistic Purkinje Networks for in-Silico Clinical Trials –  Dr. Lucas Arantes Berg, University of Oxford
• 16:50 – 17:40: Parceria FISIOCOMP-HU UFJF: Avaliação do Risco Arrítmico com Modelos Computacionais Personalizados – Dr. Joventino de Oliveira Campos, University Federal de Juiz de Fora

Palestrantes e Resumos

O workshop está sendo organizado pelo laboratório de fisiologia computacional (FISIOCOMP) e contará com apresentações de egressos do PPG em Modelagem Computacional.

Prof. Dr. Rafael Sachetto Oliveira, Universidade Federal de São João del-Rei

MonoAlg3D: an extensible simulator of the cardiac electrophysiology

As doenças cardíacas representam a mais elevada taxa de letalidade global, totalizando 17,9 milhões de óbitos anualmente. Dentro desse contexto, a utilização de modelos computacionais eficientes e confiáveis que reproduzem a atividade elétrica do coração em uma ampla variedade de cenários, em consonância com observações clínicas, emerge como uma ferramenta potente para o avanço das investigações nesse domínio. Tais modelos, caracterizados por essa capacidade, são reconhecidos como “gêmeos digitais cardíacos” (CDTs). Nesta palestra, iremos apresentar o simulador MonoAlg3D: uma plataforma expansível dedicada a simulações de eletrofisiologia cardíaca. Este simulador aproveita a capacidade de processamento de Unidades de Processamento Gráfico (GPUs) e é suficientemente expansível para facilitar a concepção e realização de simulações referentes aos “gêmeos digitais cardíacos”.

Dr. Fernando Otaviano Campos, King´s College of London

Virtual Induction and Treatment of Arrhythmias (VITA)

Ventricular tachycardia (VT) precipitating cardiac arrest are considered the most common mechanisms of sudden death. Catheter ablation is currently the only curative treatment for scar-related VT. However, not only are ablation procedures long, with relatively high risk, but success rates are punitively low, with frequent VT recurrence. Personalized in-silico approaches can address these limitations. However, state-of-the-art reaction diffusion (R-D) simulations of VT induction and subsequent circuits used for in-silico ablation target identification require long execution times, along with vast computational resources, which are incompatible with the clinical workflow. The aim of this talk is to present the Virtual Induction and Treatment of Arrhythmias (VITA), a novel, rapid and fully automated computational approach that uses reaction-Eikonal methodology to induce VT and identify subsequent ablation targets. VITA was tested on a virtual cohort of 7 post-infarcted porcine hearts and the results compared to R-D simulations. Using only a standard desktop machine, VITA could detect all scar-related VTs, simulating activation time maps and ECGs (for clinical comparison) as well as computing ablation targets in 48 minutes. The comparable VTs probed by the R-D simulations took 68.5 hours on 256 cores of high-performance computing infrastructure. The set of lesions computed by VITA was shown to render the ventricular model VT-free. VITA could be used in near real-time as a complementary modality aiding in clinical decision-making in the treatment of post-infarction VTs.

Dr. Lucas Arantes Berg, University of Oxford

A Novel Digital Twin Pipeline of the Human Ventricular Activation Sequence Using Realistic Purkinje Networks for in-Silico Clinical Trials

Human-based modelling and simulation can safely allow therapy testing as well as unravelling pathophysiological mechanisms, enabling the realization of the in silico clinical trials and cardiac digital twin visions. In this talk, I will present our automatic framework to calibrate virtual cohorts of electrophysiological models to reproduce the activation behaviour observed in 12-lead electrocardiogram (ECG) recordings. This framework combined the inference of the activation phase while incorporating the use of state-of-the-art human cellular electrophysiology with diffusion-derived stimulation currents to enable a straightforward correspondence between the reduced-order models employed by the inference process and the desired human-based multiscale biophysically detailed electrophysiological models suitable for precision medicine and in silico trials. We tested our framework’s ability to reproduce activation patterns observed in clinical data from healthy patients and patients diagnosed with hypertrophic cardiomyopathy (HCM). The biophysically detailed calibrated electrophysiological model was able to reproduce the subject’s clinical data with high fidelity between the clinical and simulated QRS complexes.

Prof. Dr. Joventino de Oliveira Campos, University Federal de Juiz de Fora

Parceria FISIOCOMP-HU: Avaliação do Risco Arrítmico com Modelos Computacionais Personalizados

Este projeto tem como objetivo desenvolver modelos computacionais personalizados do coração em pacientes com miocardiopatia dilatada, utilizando medicina de precisão e modelagem computacional para prever arritmias ventriculares malignas. A insuficiência cardíaca desses pacientes é uma condição prevalente, associada a elevada morbidade e mortalidade. Dentre os desfechos, a morte súbita cardíaca, frequentemente relacionada às arritmias ventriculares graves, é responsável por um número significativo de óbitos no Brasil. Nesse contexto, o projeto busca melhorar a estratificação de risco desses pacientes para permitir decisões terapêuticas mais efetivas. A hipótese a ser investigada é se modelos computacionais personalizados, utilizando dados de ressonância cardíaca e eletrocardiogramas, podem fornecer informações adicionais sobre o risco de arritmias ventriculares malignas em pacientes com miocardiopatia dilatada.
Serão apresentados os resultados das simulações realizadas até o momento, que reproduzem um procedimento clínico utilizado para a identificação precoce de pacientes com alto risco de desenvolver arritmias, denominado Estudo Eletrofisiológico. Além disso, será apresentado todo o processo para a realização da simulação, que engloba a geração da malha baseada em imagens de ressonância magnética, a criação de fibras cardíacas, a calibração das condutividades do tecido por meio de dados do eletrocardiograma, execução das simulações do estudo eletrofisiológico e a análise comparativa dos resultados com dados do paciente.

Informações Adicionais:

Aberta ao Público Geral!
Contato para mais informações: ppgmc@ice.ufjf.br
Participe para aprender e compartilhar conhecimentos sobre a modelagem computacional da eletrofisiologia cardíaca!

Apoio: UFJF, CAPES, PGMC, FAPEMIG, CNPq