전산의학연구실 - Hereditary arrhythmia

전산의학연구실

개요

심장세포의 전기생리학적 이론과 고체 및 유체역학적 방법론을 통해 다양한 유전성 심장 부정맥 발병 기전을 밝히는데 있으며 아래의 연구를 수행함.

심장의 전기생리학적 측면과 고체 및 유체역학적 측면에서의 수학적 유한요소 모델 (심장피지옴 모델) 을 개발하고, 이를 이용하여 유전성 심장 부정맥의 기전을 밝히기 위한 In silico 실험기반을 구축함.
구축된 심장의 전기-역학적 시뮬레이터를 활용하여, 현재까지 실험적으로 밝혀진 심장세포채널 단백질의 유전적 돌연변이에 의해 유발된 부정맥을 삼차원 장기수준에서 모사하고, 특정 부정맥 (심실빈맥, 심방세동, 심실세동 등)이 발병되는 기전을 다중물리 관점 (전기생리학적/심장조직의 역학적/ 심장내부의 혈류역학적) 에서 규명함.

유전성 심장 부정맥연구의 중요성/도전성

최근의 연구에 의하면, 세계적으로 심방세동의 5~20% 정도가 유전성 심방세동이며, 가족력이 관찰이 되고 있음 (Andalib et al. (2008) Curr Opin Cardiol, Peroz et al. (2008) J Physiol).
분자생물학 및 유전학의 발전으로 환자의 유전정보의 쉬운 획득으로 다양한 유전성 돌연변이나 유전성 질환의 기초에 대한 연구가 이루어졌음.
또한, 센서 및 의료영상의 발전으로 임상적 차원의 거시적인 생체 신호측정을 통한 부정맥 진단이 정교하게 이루어지고 있는 실정임.
분자수준의 유전정보와 거시적수준의 병리적 현상을 측정기술을 통해 진단을 하지만, 둘 사이의 상관관계를 밝히기 위해서는 심장자체의 다차원/다중물리 접근방법을 통한 분석이 이루어져야함.

In silico 모델을 이용한 유전성 심장 부정맥연구의 창의성

다양한 종류의 유전정보와 그에 따른 병리적 현상간의 상호관계를 밝혀낸다면, 부정맥을 진단하고, 뿐만아니라 치료의 궁극적인 방향을 제시할 수 있을 것임.
그러나, 실험적 방법으로 분석을 하는 것은 측정장비의 한계로 실질적으로는 불가능함.
위의 국내외 연구현황에서 소개한 심장의 다차원/다중물리적 모델인 피지옴 모델을 통한 In silico 방법의 실험을 통해 이 한계를 극복 할 수 있을 것임.
최근 세계적 학술지 Nature Review in Cardiology는 발간 10주년 특별호를 통하여 <Exploring unknowns in cardiology>라는 이슈로 5대 핵심주제를 선정하였다.
첫 번째로 언급된 것이 폐순환이상에 의한 우심기능이상 (right ventricular dysfunction), 세 번째는 관상동맥중재시술 (스텐트, 풍선도자)의 적응증 판단을 위한 혈류분획예비율 (Fractional Flow Reserve, FFR)의 중요성, 네 번째는 유전요인과 환경의 상호작용의 복잡성, 다섯 번째는 죽상동맥경화반 파열위험 예측의 어려움이다 (Alfieri et al 2014).

In silico 실험

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Single-cell simulations using various myocardial cell types under the WT and S140G mutation conditions. I_Kscurrents (A–C), the corresponding AP shapes (D–F), and APDR curves (G–L) under the WT and KCNQ1 S140G mutation conditions in ventricular endocardium (Endo), mid-myocardium (M), and epicardium (Epi) cells. APD, action potential duration; DI, diastolic interval and; BCL, basic cycle length.

Sinus rhythm response in the 3D ventricular tissue model under the WT and S140G mutation conditions. Snapshots of the transmural distribution of membrane potential (top), strain (bottom) (A,B) and electrical activation time (EAT) and electrical deactivation time (EDT) during one cycle of sinus pacing under the WT and KCNQ1 S140G mutation condition (C). The anisotropy ratio of CV (longitudinal to transverse) is 1.5.

Membrane distribution of 3D electrical re-entry generation simulation under the WT and S140G mutation conditions. Snapshots of the transmural distribution of membrane potential over time (A), and AP shapes for re-entry generation under the WT (B), and S140G mutation (C) conditions. AP shapes were obtained at the points marked by red stars.

Membrane distribution of 3D electrical simulation during sustained re-entry under the WT and S140G mutation conditions. Snapshots of the transmural distribution of membrane potential over time during re-entry (A), and AP shapes during re-entry under the WT (B), and S140G (C) conditions. AP shapes were obtained at the points marked by red stars.

The re-entrant dynamics response under the WT and S140G mutation conditions. Dominant frequency (A) of each node in the 3D ventricle model and frequency variance (B) under the WT and S140G mutation conditions. Contour of the transmural distribution of re-entrant dynamic wave in the 3D ventricular model under the WT and S140G mutation conditions (C). Contour of the dominant frequency in each node under the WT and S140G mutation conditions (D).

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