新方法或能帮助确定房颤折返激动和异位灶起源位点

在心率失常中房性心律失常最为常见，包括AF、房性心动过速和心房扑动，这些心律失常易导致心脏病发作、卒中甚至心源性死亡。流行病学研究表明，随着发达地区老龄化日益严重，AF患病率也进一步增加，因此迫切需要有效地治疗房性心律失常。目前，导管射频消融术常用于治疗AF，但这需要明确心房异常电激发的空间信息以便于通过消融阻断其传导通路。

侵入性方法能够提供关于心房心电传导的直接信息，但可能诱发临床并发症。而非侵入性方法则避免了这种并发症风险，但是由于不能直接监测心电传导，在确定心房异常电激发位点方面具有更大的挑战。标准12导联ECG，是非侵入性识别心律失常的方法。但与窦性心律相比，房性心率失常的ECG信号具有不规则性，所以，标准12导联ECG在提供特定空间信息方面存在一定局限。因而需要开发新的方法来确定房性心律失常激发的起源位点。

本研究采用64导联ECG监测体表心电信号，利用此前研究已建立的12导联ECG信号的算法，分析记录的信号形态与(局灶快速冲动和/或折返子波引发的)心房快速激动的相关性，以建立模型，通过ECG信号形态来判断AF起源的空间位点。

图1  发展算法的模型和步骤：用于刺激心房折返和异位活动研究的心房(A)和躯干(B)模型图例；(C)刺激64导联ECG的电级位点；(D)前面和后面刺激极性图(和实验数据对比)，验证3D的心房-躯干模型

该算法模型是基于折返刺激波和异位病灶活动的模拟数据建立的，其模拟刺激起点分别位于跨过心房的10个不同位置。然后进一步用20个模拟刺激位点，来验证该算法的成功率。结果显示这种算法可以在40mm空间解析度下成功确定93%的异位灶与76%的折返刺激起源位点。

此前的研究是使用12导联ECG开发的用于检测异位活动的算法，然而成功率在55％～78％之间，而且目前已证实12导联ECG不能产生足够信息来识别房颤起源位点。该研究是第一次尝试从多导联心电图中找到病灶活动相关的房颤起源位点。本算法还可以与其他侵入性或非侵入性方法一起使用，具有减少心房心律失常起源定位时间及手术时间的潜力。

该研究的局限在于：躯干模型可能忽略了其它组织类型或器官(例如肌肉、脂肪组织、肠、肾和脾)对模拟体表电位幅度的影响；当前算法如果要应用于临床，可能需要进一步的研究和细化以提供所有情况下的基本信息。

研究结论指出，对于异位病灶和折返活动引起的心房快速和不规则的激动，采用这种64导联ECG结合电脑算法的方法可以定位其起源位点。这一成果是用算法确定AF病灶起源研究领域的新进展。

参考文献：

Alday EA, et al. Novel non-invasive algorithm to identify the origins of re-entry and ectopic foci in the atria from 64-lead ECGs: A computational study. PLoS Comput Biol. 2017 Mar 2;13(3):e1005270. doi: 10.1371/journal.pcbi.1005270. eCollection 2017.