Miljoenen mensen over de hele wereld leven met hartritmestoornissen. Alleen al in Nederland hebben bijna een half miljoen mensen (eind 2023) een dergelijke stoornis. Het nauwkeurig en tijdig opsporen en behandelen van hartritmestoornissen is, en blijft, een van de grote uitdagingen van de cardiovasculaire geneeskunde. Spaanse onderzoekers hebben, om de diagnostiek te verbeteren, een methode ontwikkeld waarbij gebruik gemaakt wordt van een digitale tweeling van het hart.
Het onderzoeksteam van de Universitat Politècnica de València (UPV) maakt deel uit van de COR-ITACA-groep. Zij ontwikkelden een niet-invasieve methode om de oorsprong van een van de meest voorkomende hartritmestoornissen, premature ventriculaire contracties (PVC), op te kunnen sporen. De methode combineert elektrocardiografische beeldvorming (ECGI) met digitale tweelingen van het hart. Daardoor kan nauwkeuriger bepaald worden waar deze ritmestoornissen ontstaan.
Huidige diagnostiek verbeteren
Om hartritmestoornissen zoals PVC’s (premature ventriculaire contracties) op te sporen wordt momenteel gebruik gemaakt van conventionele elektrocardiografie (ECG). Echter anatomische verschillen tussen patiënten kunnen de resultaten hiervan beperken. “Elektrocardiografische beeldvorming biedt een gedetailleerder beeld, maar heeft ook bepaalde beperkingen bij het nauwkeurig bepalen van de exacte oorsprong van de ritmestoornis”, zo stelt een van de Spaanse onderzoekers.
Het nieuwe systeem, waarbij een digitale tweeling van het hart gebruikt wordt, is bedacht door het team van Spaanse en Duitse onderzoekers en clinici. Hierbij wordt een ECGI geïntegreerd met gepersonaliseerde hartsimulaties. “Hiermee hebben we een 'digitale tweeling' gecreëerd die de elektrische activiteit van het hartspierweefsel natuurgetrouwer kan reproduceren,” aldus onderzoeker María S. Guillem.
Ontwikkeling nieuwe methode
Bij de ontwikkeling van de nieuwe methode maakte het onderzoeksteam een database van meer dan 600 simulaties van hartritmestoornissen. Daarvoor werden gedetailleerde anatomische modellen van de romp en het hart gebruikt. Met behulp van deze simulaties ontwikkelden ze een algoritme waarmee exact de plek waar de ritmestoornis ontstaat kan worden gelokaliseerd. Daarbij werd een gemiddelde nauwkeurigheid van 7,8 mm bereikt. Ter vergelijk, met standaard ECGI, was een nauwkeurigheid van 30 mm heel normaal.
Naast de simulaties werd de nieuwe methode toegepast in bij een patiënt met een ritmestoornis. Daarbij kon de ritmestoornis gelokaliseerd worden in de vrije wand van de linkerhartkamer. Het model op basis van ECGI en digitale tweelingen bereikte een nauwkeurigheid met een foutmarge van 15,5 mm. Dat was fors lager dan de marge van 36,7 mm die werd geregistreerd met conventionele ECGI.
“Onze methode kan het plannen van interventies, zoals katheterablatie, vergemakkelijken door de noodzaak van invasieve scans te verminderen en de interventietijden te verkorten. Het zou geïntegreerd kunnen worden als ondersteunend hulpmiddel bij de preoperatieve planning van ablaties. En het zou vooral nuttig zijn in complexe gevallen waar andere technieken beperkter zijn, zoals bij ritmestoornissen die hun oorsprong vinden in het septum of aan de basis van het ventrikel,” aldus onderzoeker Jorge Sánchez.
Potentie digitale tweeling
Begin dit jaar waren onderzokers van St George's University in Londen er ook al in geslaagd om met behulp van een digitale tweeling van het hart littekenafhankelijke ventriculaire tachycardie (VT), een ernstige hartritmestoornis, eenvoudiger en veiliger te diagnosticeren. Door verbeterde beeldvorming en patiëntgegevens te combineren, creëerden zij computermodellen die de structuur en functie van individuele harten nabootsen. Deze digitale tweelingen kunnen mogelijk risicovolle procedures verkorten en gerichter maken, wat leidt tot effectievere behandelingen met minder complicaties.
Ook op andere plekken in de gezondheidszorg wordt de potentie van digitale tweelingen onderzocht. Zo ontwikkelden onderzoekers vorig jaar de zogenoemde FarrSight-Twin technologie, waarmee die digitale tweelingen van kankerpatiënten gecreëerd kunnen worden om de effectiviteit van behandelingen te voorspellen. Deze digitale tweelingen worden samengesteld uit biologische gegevens van duizenden patiënten en moleculaire informatie over de specifieke tumor van een individu.
