1. Construction d'un modèle des oreillettes humaines pour simuler la microstructure du tissu cardiaque
- Author
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Saliani, Ariane and Jacquemet, Vincent
- Subjects
modèles continus homogénéisés ,discrete models ,jonctions communicantes non linéaires ,nonlinear gap junction ,cardiac fiber orientation ,fibrillation auriculaire ,homogenized continuous models ,modèle de câbles ,modèles discrets ,cardiac microstructure ,modélisation cardiaque ,cable model ,cardiac modeling ,microstructure cardiaque ,fibrose auriculaire ,modèles volumiques ,atrial fibrosis ,atrial fibrillation ,volumetric models ,orientation des fibres cardiaques - Abstract
La fibrillation auriculaire est une maladie progressive qui implique des mécanismes complexes survenant à différentes échelles. Les modèles informatiques permettent d'intégrer et de compléter les données expérimentales et cliniques et de lier les phénomènes microscopiques aux comportements de l'organe entier. Cependant, il reste encore des défis à relever dans le domaine de la modélisation cardiaque, comme, entre autres : (i) visualiser une représentation graphique claire de l'orientation des fibres des couches épi- et endocardiques, (ii) construire des modèles à l'échelle de l'organe avec une résolution spatiale assez fine pour incorporer de la micro-fibrose et (iii) implémenter les dynamiques cellulaires non-linéaires dans des modèles 3D à grande échelle. L'objectif principal de la thèse est de développer un modèle informatique 3D des oreillettes humaines pour investiguer les effets de la microstructure dépendant de l'orientation des fibre, comme la fibrose, sur la propagation et la diffusion non linéaire et mimer avec plus de réalisme le comportement non linéaire des jonctions communicantes en tenant compte de leur nature non-ohmique. Dans un premier temps, nous avons développé une méthode pour visualiser l'orientation des fibres des surfaces epi- et endocardiques. Les champs d'orientation des fibres ont été créés par une interpolation basée sur les angles à partir de faisceaux de fibres identifiés parmi les données de la littérature et dessinés manuellement. L'utilisation des lignes de courants uniformément espacées a facilité la description et la comparaison de la myoarchitecture entre les différents modèles auriculaires. Puis, à partir de cet outil de visualisation, nous avons développé une approche qui permet de construire de manière automatique des modèles 3D bicouches de câbles interconnectés. Le modèle se compose de séries de câbles longitudinaux et transversaux entremêlés avec une discrétisation spatiale de 100 $\mu$m. Cette approche fut testée en simulant les cartes d'activation dans des tissus sains et fibreux. Ensuite, nous avons validé notre modèle de câbles en le comparant avec des modèles volumiques cubiques dans des conditions normales. Nous avons utilisé différents types de fibrose, comme la fibrose diffuse et la fibrose filandreuse. Nous avons montré que les modèles de câbles interconnectés permettent d'étudier les effets microstruturaux dans les modèles à l'échelle de l'organe malgré les limitations dans la description des structures transmurales. Enfin, nous avons incorporé des jonctions communicantes non linéaires dans notre modèle 3D bicouche de câbles interconnectés. Nous avons simulé le rythme sinusal et des épisodes de fibrillation auriculaire dans des substrats de tissus remodelés avec des jonctions communicantes linéaires et non linéaires. Nos résultats ont montré que la non-linéarité des jonctions communicantes a un faible impact dans des conditions normales mais peut renforcer la nature discrète de la propagation lorsque le couplage est fortement réduit comme dans un substrat arythmogène., Atrial fibrillation is a progressive disease involving complex mechanisms at different scales. Computational modelling provides a framework for integration of experimental and clinical findings, and linking micro-scale phenomena to whole-organ emergent behaviors. But, many challenges still remains such as: (i) visualize a clear graphical representation of epi- and endocardial fiber orientation, (ii) build organ size models with a sufficiently fine spatial resolution to incorporate microfibrosis and (iii) implement nonlinear cellular dynamics in large-scale 3D models. The main objective of our thesis was to design a 3D computer model of human atria for investigating fibre-orientation-dependent microstructure such as stringy fibrosis and non-linear diffusion in order to better reflect the non-linear behavior of gap junctions and account for the non-ohmic nature of cardiomyocytes. First, we developped a method for visualizing fiber orientation of the epicardial and endocardial surfaces. Fiber orientation fields were conveniently created by angle-based interpolation from fiber tracts manually drawn based on literature review. The use of evenly-spaced streamline visualization of fiber orientation facilitated the description and the comparison of fiber structure in computer models of the atria. Secondly, we created an approach for automatic construction of 3D bilayer interconnected cable models from left atrial geometry and epi- and endocardial fiber orientation fields. The model consisted of a series of longitudinal and transverse cables intertwined like fabric threads, with a spatial discretization of 100 μm. This modeling approach was tested by simulating activation maps in normal and fibrotic tissues. Thirdly, we validated our cable model by comparison with cubic volumetric models in normal conditions. We used different types of fibrosis such as diffuse and stringy fibrosis. We showed that interconnected cable models enable the study of microstructure in organ-size models despite limitations in the description of transmural structures. Finally, we incorporated nonlinear gap junctions in our 100 μm bilayer interconnected cable model. Sinus rhythm and atrial fibrillation episodes were simulated in remodeled tissue substrates with linear and nonlinear gap junctions. Our results showed that the effect of gap junction nonlinearity is negligible in normal conditions but can reinforce the discrete nature of propagation in slow conduction regions.
- Published
- 2022