Herz aus dem Computer unterstützt Mediziner

Anatomisches Modell des linken Vorhofs einer 70-jährigen Patientin. Anatomisches Modell des linken Vorhofs einer 70-jährigen Patientin. Schwarz: bestehende Ablationsnarben der vorherigen Behandlung. Grau: vom Algorithmus identifizierter Pfad, entlang dessen Vorhofflattern entstehen kann. Farbkodiert: klinisch gemessene Aktivierungszeit des aufgetretenen Vorhofflatterns. Abbildung: © Axel Loewe, KIT

Am Karlsruher Institut für Technologie (KIT) entwickeln Forscher realitätsnahe Computermodelle des Herzens auf mehreren Ebenen: vom Ionenkanal über Zellen und Gewebe bis zum ganzen Organ. Sie simulieren grundlegende physiologische und pathologische Prozesse, entwickeln aber auch personalisierte Modelle, um das Risiko von Herzrhythmusstörungen, z. B. Vorhofflattern, und die Wirkung von Therapien individuell abzuschätzen, wie sie in einem Fachmagazin berichten.

Ionenkanal, Medikament, Zelle und Vorhofflatterpfade (gelb) auf rechtem Vorhof (braun) Abbildung: © Axel Loewe, KIT

Wie hoch das Risiko eines Patienten ist, atypisches Vorhofflattern zu entwickeln, ließ sich bisher nicht zuverlässig untersuchen. Forscher des Karlsruher Instituts für Technologie, der Medizinischen Klinik IV des Städtischen Klinikums Karlsruhe sowie der Medizinischen Fakultät der Universität Freiburg und des Universitäts-Herzzentrum Freiburg – Bad Krozingen haben nun eine Methode entwickelt, das Risiko für Vorhofflattern individuell abzuschätzen: Wie die Wissenschaftler in der Zeitschrift “Frontiers in Physiology” berichten, ermöglichen personalisierte Computermodelle, sämtliche Pfade zu identifizieren, entlang derer die atypischen, kreisende elektrischen Erregungen auftreten können. „Unsere Modelle beziehen anatomische, elektrophysiologische und pharmakologische Kriterien ein“, erklärt Dr. Axel Loewe, Leiter der Arbeitsgruppe Herzmodellierung am Institut für Biomedizinische Technik des KIT. Auch die Wirkung von Therapien wie Katheterablation oder Medikamenten lässt sich so vorab individuell einschätzen.

Die Arbeit demonstriert die Vorteile mathematisch simulierter Organe für die Medizin: „Computermodelle bieten eine perfekt kontrollierbare Umgebung für Experimente“, erklärt Loewe. „So lassen sich einzelne Änderungen simulieren und ihre Folgen für das Gesamtsystem berechnen.“ Die Modelle ergänzen klassische Methoden wie Zell- und Tierexperimente und ermöglichen, neue Therapien ohne Risiko für den Menschen zu testen.

Loewe simulierte bereits in seiner Dissertation die Ursachen von Vorhofflimmern mit dem Computer. Die von Loewe geleitete Arbeitsgruppe Herzmodellierung des KIT entwickelt wirklichkeitsnahe Modelle des Herzens auf allen Ebenen vom Ionenkanal über Zellen und Gewebe bis zum kompletten Organ. So können sie simulieren, wie eine elektrische Erregung entsteht, sich über die Vorhöfe und das gesamte Herz ausbreitet und – bei einem gesund schlagenden Herzen – erlischt oder aber – im Fall bestimmter Herzrhythmusstörungen – sich dauerhaft selbst erhält.

Neben der Simulation solch grundlegender physiologischer und pathologischer Prozesse befasst sich die Arbeitsgruppe auch mit personalisierten Modellen, um das Risiko von Erkrankungen und die Wirkung von Behandlungen individuell zu bestimmen.

Um die persönliche Anatomie, wie Größe und Form der Vorhöfe, eines Patienten zu erfassen, nutzen die Forscher bildgebende Verfahren wie die Magnetresonanztomografie. Bei der Einbeziehung der per Elektrokardiogramm (EKG) aufgezeichneten elektrischen Aktivität des Herzens arbeitet die Gruppe eng mit der ebenfalls am Institut für Biomedizinische Technik des KIT angesiedelten Arbeitsgruppe Bioelektrische Signale unter Leitung von Professor Olaf Dössel zusammen. Die Arbeiten, die sich zwischen Ingenieurwissenschaften, Informatik, Naturwissenschaften und Medizin bewegen, bereiten den Weg zu maßgeschneiderten Therapien.

Publikation (Open Access):

Axel Loewe, Emanuel Poremba, Tobias Oesterlein, Armin Luik, Claus Schmitt, Gunnar Seemann and Olaf Dössel: Patient-Specific Identification of Atrial Flutter Vulnerability – A Computational Approach to Reveal Latent Reentry Pathways. Frontiers in Physiology, 2019. DOI: 10.3389/fphys.2018.01910

https://www.frontiersin.org/articles/10.3389/fphys.2018.01910/full