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为解决传统心血管研究难揭示关联背后生理机制的问题，研究人员基于 UK Biobank 等数据构建 3461 例健康及 359 例缺血性心脏病（IHD）心脏数字孪生（CDT），发现性别、年龄、BMI 对心电参数的影响机制，为疾病机制研究和临床应用提供新方向。
心脏作为人体最重要的器官之一，其电生理活动的异常与多种心血管疾病密切相关。然而，传统的大规模心血管成像和诊断研究往往只能评估心脏功能，却难以深入揭示其背后的生物学机制。例如，QRS 波群持续时间（QRSd）、校正 QT 间期（QTc）等心电图指标的性别、年龄及体重指数（BMI）差异背后的生理机制尚不完全明确。为了填补这一研究空白，来自英国帝国理工学院（Imperial College London）等机构的研究人员开展了一项具有突破性的研究，相关成果发表在《Nature Cardiovascular Research》上。
研究人员的核心目标是通过构建大规模心脏数字孪生（Cardiac Digital Twins, CDTs）群体，结合机器学习和生理建模，解析心脏电生理参数的变化机制，并探索其与心血管疾病及临床表型的关联。
该研究采用了以下关键技术方法：首先，利用英国生物银行（UK Biobank）的 3461 名健康参与者的心脏磁共振成像（CMR）和心电图（ECG）数据，以及 359 名缺血性心脏病（IHD）患者的临床队列数据，构建个性化 CDTs。其次，通过全局敏感性分析（Global Sensitivity Analysis, GSA）和高斯过程 emulator（Gaussian Process Emulators, GPEs）等机器学习工具，筛选出影响 QRSd 和 QTc 的关键电生理参数 —— 心肌传导速度（Conduction Velocity, CV）和延迟整流钾电导（GKrKs）。最后，结合表型组关联研究（Phenome-Wide Association Study, PheWAS）和逻辑回归模型，分析这些参数与临床表型及疾病的关联。
研究结果
1. 心脏数字孪生的构建与验证
研究成功构建了包含解剖和功能双维度的 CDTs 工作流。解剖模型通过 nnU-Net 自动分割心脏结构，生成四面体有限元网格，计算左右心室舒张末期容积（LVEDV、RVEDV）与手动分割结果高度吻合。功能模型通过 GSA 确定 CV 和 GKrKs为关键参数，分别解释 QRSd 和 QTc 变异的 71.9% 和 80.5%。模拟心电图与真实记录的相关系数在胸导联达 0.395，向量心电图 dipole 幅度相关系数 0.87，验证了模型的可靠性。
2. 电生理参数的群体差异机制
- 性别差异：男性 QRSd 较女性长 9.4%，主要由心肌质量差异（男性 180.7±28.2g vs 女性 131±18.9g）驱动，而 CV 无显著性别差异；女性 QTc 较长（425.1±33.5 ms vs 男性 413±30.3 ms），与 GKrKs降低 18% 相关，提示离子通道密度的性别差异。
- BMI 影响：超重 / 肥胖组 QRSd 延长，伴随心肌质量增加和 CV 代偿性升高（健康组 0.569±0.08 m/s vs 肥胖组 0.587±0.09 m/s），表明心脏通过提高传导速度抵消结构重塑的影响；肥胖女性 QTc 延长与 GKrKs降低相关。
- 年龄效应：≥65 岁组 QRSd 延长，CV 显著下降（0.569±0.09 m/s vs 年轻组 0.586±0.08 m/s），可能与年龄相关的心肌纤维化和钠通道功能减退有关，而 QTc 延长与 GKrKs无显著关联。
3. 电生理参数与临床表型及疾病的关联
PheWAS 显示，CV 与心输出量、左心室射血分数正相关，GKrKs与血压、心室容积等功能表型关联更强。临床结局分析表明，CV 降低与束支传导阻滞（FB）、心力衰竭（HF）及神经精神疾病风险增加相关（OR=0.48-0.77），而 QRSd 和心肌质量是 HF 和 FB 的独立危险因素。此外，使用维生素补充剂与 GKrKs升高相关（r=0.18），提示潜在的营养干预靶点。
研究结论与意义
该研究首次实现了大规模 CDTs 的自动化构建，结合机器学习揭示了心脏电生理参数的群体差异机制，证明 CDTs 可有效区分解剖与生理因素对心电指标的贡献。例如，性别间 QRSd 差异完全由解剖结构决定，而 QTc 差异则源于离子通道功能的性别特异性调控；肥胖人群中 CV 的代偿机制为心脏重塑的适应性提供了新解释。此外，研究发现 CV 和 GKrKs与心理健康表型及临床结局的关联，为心脏 - 大脑交互作用的研究提供了新方向。
这项工作不仅推动了 CDTs 在心血管研究中的规模化应用，还为个性化医疗和药物研发提供了潜在生物标志物。例如，针对传导速度和钾通道功能的干预可能成为治疗心律失常和心脏重塑的新策略。未来，结合纵向数据和基因研究，CDTs 有望进一步阐明心脏结构 - 功能关联的因果机制，助力心血管疾病的精准预防与治疗。
