Abstract:

Versione in italiano:

Nonostante i progressi nella comprensione dei molteplici fattori alla base delle aritmie cardiache, l'identificazione dei pazienti a maggior rischio e i progressi nelle tecnologie di indagine medica, la capacità di prevedere quali soggetti sono vulnerabili allo sviluppo di una specifica aritmia rimane un obiettivo ambito da lungo tempo. Le aritmie ventricolari (VA), per la loro comparsa improvvisa e le conseguenze spesso drammatiche, rappresentano una minaccia imprevedibile per gli individui predisposti. La cardiomiopatia aritmogena (AC), una malattia genetica associata a un alto rischio di aritmie dipendenti dallo stress e di morte improvvisa, specialmente nei giovani e negli atleti, comporta un enorme peso emotivo ed economico ed è un esempio paradigmatico di una condizione che necessita urgentemente di strumenti per prevedere il rischio aritmico specifico nei singoli pazienti.
L'AC è caratterizzata da un rimodellamento fibro-adiposo del miocardio, un fattore ben noto che favorisce l'insorgenza di VA da rientro, e da alterazioni nell'elettrofisiologia cardiaca che, indipendentemente dalle lesioni strutturali del cuore, promuovono l'instabilità elettrica cardiaca. Sebbene entrambe le alterazioni strutturali e funzionali del cuore nell'AC siano identificabili tramite valutazioni strumentali, la correlazione tra l'identità e le caratteristiche delle alterazioni cardiache e il rischio di sviluppare una specifica aritmia è ancora indefinita.
Il nostro studio mira a colmare questa lacuna attraverso un approccio multilivello in nuovi modelli murini di AC generati per replicare la genetica umana e le caratteristiche della malattia. I topi saranno studiati con una combinazione unica di metodologie all'avanguardia, quasi interamente sviluppate e validate dai proponenti.
Il flusso di lavoro del progetto, per ciascun animale sperimentale, consiste in una serie interdisciplinare di indagini sequenziali, tra cui:
i) Analisi in vivo della struttura e della funzione del cuore con ecocardiografia 4-D, per rilevare e determinare l'evoluzione temporale delle lesioni miocardiche in un dato cuore. Questo risponde alla domanda, rilevante nella ricerca sull'AC, 'le lesioni dell'AC possono essere rilevate con imaging ecografico 4-D ad alta risoluzione?'
ii) Optogenetica cardiaca in vivo, per valutare non invasivamente l'effetto dell'attivazione foto-indotta locale del cuore e indagare i determinanti aritmici. Ci chiediamo 'quali tipi di battiti ectopici focali e in quali regioni sono più propensi a innescare aritmie nel cuore AC?'
iii) Correlazione morfo-funzionale tra elettrofisiologia cardiaca e geometria dei tessuti e delle lesioni, determinata utilizzando il mapping del potenziale d'azione con fluorescenza rapida e l'imaging 3-D ad alta risoluzione MesoSPIM dell'intero cuore. La domanda è 'qual è l'effetto di una data lesione miocardica sulla dinamica dell'attivazione elettrica del cuore?'
iv) I dati derivanti da questi approcci saranno integrati in una pipeline computazionale che combina modellazione numerica e algoritmi di Machine Learning, con l'obiettivo di prevedere quali forme d'onda di eccitazione cardiaca possono derivare da specifiche lesioni miocardiche e quale sia il rischio previsto di sviluppare un determinato tipo di aritmia.

English version:

Despite the advancement in understanding the multiple factors underlying cardiac arrhythmias, the identification of patients at higher risk and the progress in medical investigation technologies, prediction of which subjects are vulnerable to develop a specific arrhythmia is a long-coveted goal. Ventricular arrhythmias (VA), for their abrupt occurrence and often dramatic consequences, remain an unpredictable threat for predisposed individuals. Arrhythmogenic Cardiomyopathy (AC), a genetic disease associated to high risk of stress-dependent arrhythmias and sudden death, especially in young and athletes, has enormous emotional and economic burden, and is a paradigmatic example of a condition in urgent need of tools to predict the specific arrhythmic risk in individual patients. AC is hallmarked by fibro-fatty myocardial remodeling, a well-established factor favoring onset of re-entrant VA, and by alterations in cardiac electrophysiology which, independently from structural heart lesions, promote cardiac electrical instability. Although both AC cardiac structural and functional alterations are identifiable with instrumental assessments, the correlation between the identity and characteristics of heart alterations, and the risk of developing a specific arrhythmia, are still undefined.
Our study aims to fill this gap with a multilevel approach in newly generated AC murine models, replicating human genetics and disease features. Mice will be investigated with a unique combination of state-of-the-art methodologies, almost entirely developed and validated by the applicants.
The project workflow, for each individual experimental animal, is made by a cross-disciplinary series of sequential investigations, including:
i) in vivo analysis of heart structure and function with 4-D echocardiography, to detect and determine the time-dependent evolution of myocardial lesions in a given heart. This responds to the question, relevant in AC research, ‘can AC lesions be detected with high-resolution 4-D ultrasound imaging?’
ii) in vivo cardiac optogenetics, to non-invasively assess the effect of local heart photo-activation and interrogate arrhythmic determinants. We ask ‘which kind of, and where, focal ectopic beats are more likely to trigger arrhythmias in the AC heart?’
iii) morpho-functional correlation between cardiac electrophysiology and tissue geometry and lesions, determined using fast fluorescence action potential mapping and high resolution 3-D MesoSPIM imaging of the whole heart. The question is ‘what is the effect of a given myocardial lesion on cardiac electrical activation dynamics?’
iv) Data arising from these approaches will be integrated in a computational pipeline combining numerical modeling to Machine Learning algorithms, with the aim to predict what cardiac excitation waveforms may result from specific myocardial lesions, and what is the anticipated risk of developing a specific type of arrhythmia.

Contatti: marco.mongillo@unipd.it