Descrizione del progetto
Modelli cardiaci per prevedere la risposta al trattamento
L’insufficienza cardiaca (HF, heart failure) e la fibrillazione atriale (AF, atrial fibrillation) sono disturbi che si presentano spesso congiuntamente. La maggior parte dei pazienti, tendendo a rispondere in modo positivo, riceve un trattamento basato sul controllo della frequenza cardiaca; la decisione, tuttavia, dipende principalmente dai dati empirici osservati in seguito all’erogazione della terapia. Per individuare i pazienti che rispondono in modo migliore al trattamento per il controllo del ritmo sinusale, il progetto PREDICT-HF, finanziato dall’UE, propone di sviluppare modelli cardiaci biofisici paziente-specifici in grado di simulare l’HF e l’AF. Gli scienziati utilizzeranno questi modelli per determinare la prima condizione patologica insorta fra le due e, grazie a ulteriori informazioni sull’anamnesi del paziente, fornire consulenza in merito alla selezione della terapia ottimale per lo stesso.
Obiettivo
Heart failure (HF) and atrial fibrillation (AF) are common co-morbidities (AF-HF). AF-HF is prevalent in Europe with high rates of hospitalisation and death. AF-HF patients have two treatment options: rate control, where AF is not treated but drugs are used to slow the heart rate, or rhythm control, where AF is treated to restore sinus rhythm. Rate control is the first-line treatment, yet specific patient groups do much better under rhythm control. Identifying patients that will do best under rhythm control remains a significant clinical challenge.
Potential responders to rhythm control can be identified by their disease history, however, this is often unknown, or their response to treatment, which can only be observed once the therapy has been delivered. We propose to address these challenges by developing patient specific biophysical cardiac models to infer patient history and predict patient response to treatment to inform optimal therapy selection for individual patients.
A model for simulating AF-HF in human hearts, representing all four cardiac chambers, will be created. Bayesian uncertainty quantification techniques will be used to combine physical laws, physiology, population data and measurements from individual patients into cardiac models that account for data uncertainty in model parameters and simulation predictions.
Patient specific cardiac models will be used to answer three critical clinical questions in prospective studies. Models will be used to predict: if AF led to HF, or HF led to AF in AF-HF patients where the index disease is unknown, response to rhythm control therapy in AF-HF patients and in which AF-HF patients rate or rhythm control is best.
This proposal outlines an ambitious high risk/return program to address key technical challenges in bringing predictive patient specific models into clinical studies and will apply these innovative techniques to address important clinical questions on the treatment of patients suffering AF-HF.
Campo scientifico (EuroSciVoc)
CORDIS classifica i progetti con EuroSciVoc, una tassonomia multilingue dei campi scientifici, attraverso un processo semi-automatico basato su tecniche NLP.
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- scienze umanistichestoria e archeologiastoria
- scienze mediche e della salutemedicina di basefisiologia
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Parole chiave
Programma(i)
Argomento(i)
Meccanismo di finanziamento
ERC-COG - Consolidator GrantIstituzione ospitante
SW7 2AZ LONDON
Regno Unito