Электрические аномалии сердца изучили на компьютерной модели

Аритмия зависит от геометрии участков соединительной ткани в сердечной мышце.

Сердечный фиброз – патологическое разрастание соединительной ткани, происходящее при старении, ожирении и целом ряде заболеваний сердца. Доля фиброзной ткани в стенках камер сердца может достигать 40%. это могут быть как крупные рубцы, возникающие после инфарктов миокарда, так и хаотично распределенные в миокарде точечные вкрапления фиброзных участков. Соединительная ткань не проводит возбуждение и не сокращается, и работать сердцу она только мешает. Препятствуя электрическим импульсам, фиброзные участки порождают аритмии.

Однако до сих пор не было систематических исследований, посвящённых тому, как именно структура фиброзной ткани влияет на работу сердечной мышцы. С другой стороны, чрезвычайно трудно выполнить физиологические эксперименты, которые позволили бы всесторонне изучить влияние фиброза той или иной структуры. Поэтому исследователи из Уральского федерального университета (УрФУ) использовали компьютерные модели. Эти модели хорошо описывают процессы электрического возбуждения отдельных клеток и всей сердечной ткани в целом. Что, в свою очередь, позволило проанализировать тысячи разнообразных трехмерных симуляций фиброзной ткани различной структуры.

В статье в Scientific Reports авторы пишут, что нарушения волны возбуждения в сердечной мышце зависят не только от количества фиброзных элементов, но и от их протяжённости, расположения по отношению к мышечным волокнам и самое главное – от направления волны возбуждения. То есть серьёзность фиброза зависит не только от того, сколько фиброзных островков образовалось в сердце, и не только от того, каков абсолютный размер фиброзного рубца. Нужно учитывать ещё и геометрию фиброза, как он располагается в сердце.

Эти новые данные должны помочь лучше понять механизмы опасных сердечных аритмий. Хотя результаты получены на компьютерных моделях, стало понятно, на что следует обращать внимание, когда имеешь дело с настоящим сердцем. Возможно, теперь можно будет лучше прогнозировать развитие аритмии у больных и, соответственно, вовремя корректировать методы лечения.

Работа выполнена при поддержке Российского фонда фундаментальных исследований.

По материалам пресс-службы УрФУ