ТАСС, 21 февраля. Ученые придумали, как можно проще моделировать сокращения сердечной мышцы. Это позволит ускорить работу компьютерных алгоритмов, которые просчитывают поведение сердца. Благодаря этому ученые смогут узнать многие причины развития болезней сердца, пишет пресс-служба Российского научного фонда (РНФ). Описание новой методики опубликовал научный журнал PLOS ONE.
"Наш подход основан на сходстве сокращения изолированной мышцы и всего желудочка сердца. В частности, мы демонстрируем, что простых линейных преобразований между растяжением мышцы и сокращением объема камеры достаточно для воспроизведения общих выходных данных давления и объема в 3D-моделях сердца", – рассказала об исследовании заведующая лабораторией Уральского федерального университета (Екатеринбург) Ольга Соловьева.
Клетки сердца могут одновременно спонтанно вырабатывать электрические импульсы и сокращаться, причем для этого им не нужен постоянный управляющий в виде нервной системы. Источником подобных импульсов служат так называемые клетки-водители. С их помощью клетки сердечной мышцы – кардиомиоциты – сокращаются и расслабляются в те моменты времени.
Из-за сбоев во взаимодействиях между этими клетками могут развиваться все серьезные нарушения в работе сердца. Ученые достаточно долгое время пытаются выяснить, как такие сбои возникают. Они используют не только экспериментальные данные, но и компьютерные модели, которые детально имитируют работу сердца. Подобные расчеты можно использовать для диагностики и подбора методики лечения для пациента, однако этому мешает то, что моделям нужны огромные вычислительные ресурсы.
Соловьева и ее коллеги значительно упростили эту процедуру, изучая то, как ведут себя кардиомиоциты и другие компоненты сердца во время сокращений желудочков.
Как оказалось, объем желудочка во время сокращений сердца можно вычислить с помощью того, как меняется длина мышечных волокон. Просчитать поведение двумерных структур такого рода значительно проще, чем всей трехмерной конструкции. Это значительно уменьшило объем ресурсов, которые нужны программе, и упростило процедуру обучения алгоритмов машинного обучения, которые ученые используют при обработке результатов этих расчетов.
Этот подход, как отмечают исследователи, не только позволит использовать трехмерные модели сердца в клинической практике, но и позволит ученым анализировать большие массивы данных, получаемые при изучении болезней сердца, и искать в них общие закономерности. Это поможет раскрыть причины развития многих подобных нарушений и понять, как их можно подавить при помощи кардиостимуляторов или лекарств.
