來自莫斯科物理技術(shù)學(xué)院、喀山聯(lián)邦大學(xué)和喬治華盛頓大學(xué)的研究人員提出了一種算法，用于生成描述人類心臟細胞電激發(fā)的患者特定數(shù)學(xué)模型。該研究發(fā)表在PLOS One上，著眼于兩種可能的方法——一種使用電活動的實驗記錄，另一種基于基因表達譜。
每次心臟收縮都是由先前的電刺激引起的，即所謂的動作電位。后者由通過離子通道的電流產(chǎn)生。形成離子流的此類通道的數(shù)量隨病理狀況和健康患者心臟組織的個體特性而變化。當(dāng)各種類型的離子流之間的平衡被破壞時，這可能會導(dǎo)致危險的心律失常和死亡。
由于激勵傳播涉及許多因素，因此在過去 50 年中，研究心律失常基本原理的研究一直依賴于數(shù)學(xué)模型。盡管開發(fā)這些模型背后付出了努力，但到目前為止它們很少用于臨床實踐，主要是因為它們描述了一個假設(shè)的普通患者。這個故事中報道的研究解決了將此類模型應(yīng)用于真實個體患者的挑戰(zhàn)性任務(wù)。
本文討論的第一種方法依賴于動作電位的實驗記錄和使用專用計算機算法的后續(xù)模型優(yōu)化。他們采用進化原理來找到使模型重現(xiàn)實驗的參數(shù)。隨機生成的模型會受到選擇、交叉和變異的影響。許多科學(xué)團體之前的研究已經(jīng)確定了這種方法面臨的主要挑戰(zhàn)。即，很難找到唯一的解決方案，因為導(dǎo)致相同動作電位波形的參數(shù)的眾多不同組合。
來自 MIPT 人類生理學(xué)實驗室的研究合著者 Andrey Pikunov 評論說：“我們在每個階段都仔細檢查和優(yōu)化了算法的管道。例如，以前，模型參數(shù)相互獨立地進行突變，而我們使用'向量突變，一次影響所有參數(shù)。這使得尋找正確模型參數(shù)的效率大大提高。連同其他修改，我們開發(fā)了一種算法，可以高精度地確定主要離子通道的電導(dǎo)率。”
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