在猪心脏中植入具有不同梗死部位的工程化心脏组织后，通过计算机模拟（in silico）方法评估心律失常风险

《PLOS Computational Biology》：In silico assessment of arrhythmic risk following the implantation of engineered heart tissues in porcine hearts with varying infarct locations

　　摘要：工程化心脏组织（EHTs）在部分恢复心肌梗死（MI）后的射血分数方面显示出潜力；然而，它们引入电生理异质性和促进心律失常的潜力仍需进一步研究。本研究使用计算模拟来评估未成熟EHT植入梗死心室后的致心律失常风险，这些模拟复制了临床前方案。开发了EHT计算模型，并将其整合到九个经过验证的猪特异性双心室模型中，这些模型来自左旋前降支（LCx，n=4）或左前降支（LAD，n=5）心肌梗死的猪。通过S1–S2刺激方案在不同起搏位置和耦合间隔下评估了室性心动过速（VT）的易感性，同时考虑了梗死特征、植入位置、导电性和心室传导系统（CS）。VT负担用0–1的诱发评分（IS）来量化。计算机模拟中的再入活动定性地再现了在猪心肌梗死模型中观察到的心律失常模式。LAD梗死中的VT脆弱性大于LCx梗死，这与更大的梗死面积一致。包括CS通过提供传导捷径来促进或抑制再入，从而改变了VT负担。直接在梗死区域进行肌重构（IS=0.49）增加了致密、透壁疤痕中的VT诱发率（IS=0.16），而侧向EHT植入（IS=0.35）相对于直接植入降低了这种风险。在非透壁疤痕中，VT诱发率随植入位置而变化。使EHT的导电性与宿主心肌相匹配可以降低或控制心律失常性（LCx-IS：从0.5降至0.25；LAD-IS：稳定在0.57）。这些结果突显了EHT介导的梗死后肌重构的潜在心律失常风险，确定了梗死基质、EHT导电性和植入位置作为关键决定因素，并强调了纳入CS进行准确风险评估的重要性。

作者总结：使用工程化心脏组织补片进行肌重构在心肌梗死后恢复心脏射血分数方面显示出临床前潜力。然而，这些补片引入的电生理异质性仍需进一步研究。为了解决这个问题，我们进行了梗死后心律失常发生及其在补片植入后的进展的计算机模拟研究。使用具有血管特异性梗死的猪模型，我们进行了心律失常诱发协议。首先，我们的计算机模拟结果与猪实验观察到的心律失常模式有很好的定性一致性。在补片植入之前，我们发现较大的梗死增加了室性心动过速的脆弱性。包括心室传导系统通过提供传导捷径来促进或抑制再入，从而改变了心律失常结果。肌重构后，高度透壁疤痕表现出更高的心律失常性，而侧向补片植入比直接放置更能减轻这种情况。相比之下，对于透壁较差的疤痕，心律失常诱发率与补片位置之间的关系不明确，这突显了针对个体化风险预测的计算机模型的重要性。当使用类似宿主的补片导电性时，植入后的心律失常诱发率降低或得到控制。总体而言，我们的结果：i) 揭示了补片介导的梗死心脏肌重构相关的潜在心律失常性；ii) 确定了梗死基质、补片导电性和植入位置作为关键的心律失常决定因素；iii) 强调了准确建模心脏传导系统的重要性。

1 引言：心血管疾病仍然是全球死亡的主要原因，其中缺血性心脏病是主要贡献者，每年导致33%的女性和40%的男性心血管相关死亡[1]。近年来，低收入和中等收入国家的缺血性心脏病死亡率有所增加，通过直接医疗支出和包括生产力损失和无偿护理努力在内的重大间接成本造成了显著的经济负担[1]。由于欧洲和其他地区人口老龄化，预计这一负担将进一步加剧，这突显了治疗缺血性心脏病及其最常见表现形式——心肌梗死（MI）的有效治疗策略的迫切需求[1]。MI发生时，通常由于再灌注不足导致的长时间缺血会引起不可逆的心肌细胞死亡和随后的组织损伤。这种心肌细胞的损失引发了一种协调的炎症反应，最终用缺乏主动收缩特性的纤维组织替代了坏死的心肌，导致收缩和舒张功能受损[2]。与MI相关的结构重塑增加了心力衰竭和猝死的风险，这可能与持续室性心动过速（VT）的发展有关。MI后的心肌病程度受到梗死位置的强烈影响。左前降支（LAD）冠状动脉阻塞引起的MI通常导致更大的梗死、更明显的心肌重塑和更大的功能下降，相比之下，左旋前降支（LCx）冠状动脉阻塞引起的MI则不然[3]。目前预防MI后心脏功能严重恶化的治疗选择包括心脏移植和左心室辅助装置[4,5]。尽管心脏移植仍然是终末期心力衰竭的最终治疗方法，但其广泛应用受到供体池有限和术后重大挑战的阻碍，如原发性移植物功能障碍、免疫排斥以及需要终生免疫抑制治疗[6]。同样，作为移植桥梁的左心室辅助装置涉及重大外科干预，并需要长期抗凝治疗，给患者带来额外风险[4,5]。一种有前景的组织工程策略是使用人类诱导多能干细胞衍生的心肌细胞（hiPSC-CMs）对梗死疤痕进行肌重构，以恢复左心室射血分数[7–13]。最近的研究表明，植入含有hiPSC-CMs的工程化心脏组织（EHTs）可以改善LAD诱导梗死的无胸腺大鼠的MI后射血分数[9,10]。然而，即使是在包含电机械刺激和生化信号的生物打印熔融电写支架的仿生环境中培养，hiPSC-CMs在结构和功能上仍不成熟[10,14]。从电生理学角度来看，hiPSC-CMs表现出自发性自动性、升高的舒张膜电位、延长的动作电位（APs）和降低的上冲速度[15]，导致EHTs中的细胞间耦合和AP持续时间（APDs）不如原生心肌[10,14]。因此，基于EHT的疗法可能会引入额外的电生理异质性，可能增加MI后的心律失常风险。在过去的几十年中，生物数据采集、计算能力和数据存储的进步推动了计算机模拟和仿真作为研究心脏电生理学的强大框架的出现，特别是在治疗评估和诊断支持方面[16–18]。计算电生理学相比传统临床研究具有显著优势，提供了更大的实验灵活性，同时大幅减少了所需的时间、成本和资源。虽然基于人类的模型具有最高的临床相关性，但其开发往往受到从同一个体获得的高分辨率、多尺度数据集稀缺的限制。在人类队列中获取匹配的解剖和功能数据在技术和伦理上都具有挑战性，通常需要使用通用或基于人群的参数[19,20]。相比之下，动物模型提供了高度可控的实验条件，有助于获取特定于受试者的数据，从而能够开发出用于研究复杂现象（如心脏再同步治疗、MI和室性心律失常）的精确验证模型[20–23]。家猪（Sus scrofa）被认为是黄金标准，因为它们在冠状动脉解剖、血流动力学和电机械特性方面与人类非常相似[24]。猪的计算模型在表征MI后的心律失常基质方面发挥了重要作用[23]，并阐明了离子电流阻断产生早期或延迟后除极的机制[25]。关于EHT介导的心外膜肌重构，Yu等人[17]和Fassina等人[26]分别使用人类双心室（BiV）和左心室（LV）框架研究了这种疗法的电生理影响。然而，由于大多数MI后肌重构的实验可行性研究是在大型动物模型中进行的[7,12,27]，因此仍迫切需要精确的、特定于物种的计算评估来准确解释和转化这些临床前结果。本研究旨在阐明MI后心律失常发生的机制以及它们如何受到EHT植入的影响。为此，我们对多个梗死位置的MI模型进行了计算机模拟，研究了EHT植入后的慢性MI后心律失常发生及其进展。我们使用了之前开发的九个经过验证的、高度详细的猪特异性MI模型[20]，并对它们进行了心律失常诱发协议（AIP）。首先，我们将模拟的心律失常动态与通过光学映射（OM）获得的实验观察到的再入模式进行了定性比较。接下来，我们量化了不同梗死基质下的VT负担，包括是否包含心室传导系统（CS），揭示了这些因素在调节心律失常潜力中的作用。此外，我们进行了敏感性分析，以确定EHT介导的MI后肌重构如何影响心律失常易感性，从而确定了关键因素，如EHT植入位置和电导率，这些因素可能加剧或减轻这种治疗背景下的心律失常风险。在我们之前的工作[28–30]的基础上，我们通过整合高分辨率的猪特异性BiV模型和EHT几何形状、使用新的猪特异性细胞电生理模型以及与EHT植入位置的电成熟状态相关的评估，扩展了我们的建模框架。我们还在各种MI形态和位置应用了AIP，以稳健地表征心律失常风险。

2 方法：图1显示了我们提出的分析的不同步骤。总之，我们之前开发的九个经过验证的MI个性化模型被用于评估肌重构治疗前后的心律失常发生。与我们之前的工作一致，我们将四个LCx样本称为猪4-7，五个LAD样本称为猪8-12[20]。下载：PPT PowerPoint幻灯片PNG较大图像TIFF原始图像图1. EHT植入前后进行的心律失常评估总结。A- LAD阻塞（顶部，猪10）和LCx阻塞（底部，猪6）的BiV模型示例。B- 另一个BiV模型（猪4）的LV AHA段和右心室（RV）的顶端。C- BiV模型（猪10）的示例，包括其BZ、CS、AIP和EHT植入位置以及成熟状态。D- 猪8中诱导的VT的实验OM。E- 在猪10中EHT植入前（顶部）和植入后（底部，虚线，黑色）的计算机模拟VT。所有外部元素均来自公共领域资源（发光：https://openclipart.org/detail/185271/light-bulb-icon-2，相机：https://openclipart.org/detail/343549/camera。https://doi.org/10.1371/journal.pcbi.1013740.g001

2.1 MI建模：在之前的研究中，我们构建了九个猪特异性MI BiV模型[20]，其中两个如图1A所示。简而言之，它们由四个LCx和五个LAD BiV模型组成，这些模型的梗死是通过晚期钆增强（LGE）心脏磁共振（CMR）界定的。LGE-CMR使用先前实现的自动算法[31]进行分割，并随后进行手动校正。根据LGE-CMR的钆洗脱情况，即亮度，将猪心室划分为健康（HZ）、边界（BZ）和疤痕（SZ）区域[20]。BZ代表梗死的边界，包含存活组织和胶原蛋白的混合物，而SZ定义了密集的非导电胶原蛋白重塑区域。通过解决稳态扩散（拉普拉斯）方程并设置不同的边界条件来实现透壁异质性[32]。根据已建立的人类研究[33,34]，使用40:35:25的比例定义了心内膜、心肌中部和心外膜。此外，通过在BiV域的顶端和基底设置恒定的狄利克雷边界条件，定义了顶端-基底梯度。随后使用48:35:17的经验比例将BiV域划分为基底、中部和顶端区域[20]。使用Bayer等人[35]描述的基于规则的模型生成了标准纤维场。使用分形树算法为每个模型生成了CS，并随后将其投影到心室壁中[36,37]。CS网格使用平均长度为528 μm的线元素定义，包含平均1623个浦肯野-肌肉接头（PMJs）。CS激活的心室节点位于距离CS端点最大0.5 mm的范围内，每个端点与心肌节点之间平均有14.5个连接，以避免PMJs处的源-汇不匹配引起的传导阻塞[20]。关于BiV MI和CS模型的构建及其针对猪特异性实验数据的验证的详细描述，请参阅我们之前的工作[20]。

2.2 心律失常诱发：2.2.1 实验方案：如图1D所示，猪8-12中的诱发心律失常是通过OM实验测量的。实验准备和OM设置在[20,38]中有详细描述。简而言之，LAD猪的心脏被切除并放置在Langendorff装置上进行OM。在Tyrode溶液中使用10 μm的2,3-丁二酮单肟进行机电解耦后，注入了100 μL的电压敏感染料di-4-ANEPPS（激发波长：482 nm，发射波长：686 nm；Biotium公司，美国加利福尼亚州海沃德市），在4.16 mm DMSO中持续5分钟，通过荧光变化来监测电活动。空间分辨率由在光学显微镜（OM）实验前确定的特定于受试者的转换因子定义，并在整个研究过程中保持不变（猪8-12的转换因子分别为0.081、0.0729、0.0860、0.0885和0.0906 cm/pixel）。所有记录的时间分辨率为2 ms。每只左前降支（LAD）猪只仅映射了一个诱导事件。为了诱发室性心动过速（VT），刺激导管发送了一组由12个初始脉冲组成的刺激序列，周期长度为1000 ms，随后是周期长度逐渐从300 ms减少到150 ms的5秒起搏，直到成功诱发VT。刺激导管在猪8中位于左心室（LV），在猪9-11中位于左心房（LA），在猪12中位于右心房（RA）。OM记录的处理方法如先前报道[20,28]。

2.2.2 计算协议。我们实现的自动图像处理（AIP）受到了Arevalo等人[16]工作的启发。如图1B所示，每个双心室（BiV）模型使用基于LGE-CMR的分割方法自动划分为19个区域，分别对左心室（LV）和右心室（RV）进行分割。LV根据美国心脏协会（AHA）的标准被划分为17个区域，包括6个基底段、6个中部段、4个顶端段和顶端，而RV被划分为两个区域：顶端和剩余的RV（图1B）。基于这种划分，计算了每个区域的质心，并确定了其最近的内膜节点。起搏点被定义为位于这些内膜节点为中心、半径为1 mm的球体内的节点集合。对于每个起搏点，应用了S1-S2协议。每600 ms施加四个S1刺激，并在第四个S1刺激后的250、265、280或295 ms施加一个额外的S2刺激（图1E）。所有刺激的幅度为80 μA/cm2，脉冲宽度为1 ms。为了在确保代表性诱导研究的同时保持计算效率，根据两个主要标准从19个AHA标准化位置中选择了至少5个分布均匀的起搏点：空间覆盖范围和与瘢痕区（BZ）的接近程度（图2）。选择这些点是为了均匀覆盖心肌梗死（MI）的周边，确保覆盖上部、下部和侧面。对于每个解剖方向，优先选择靠近BZ的起搏点，前提是它们位于可存活的心肌内而不是非传导性的瘢痕组织内。这种策略确保了刺激能够传递到能够支持折返活动的组织，同时捕捉到了致心律失常基质的空间异质性及其对局部触发因素的反应[39,40]。在LCx和LAD模型中，LV顶端和RV顶端分别被一致地用作选定的起搏点。

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图2. 特定于猪的双心室模型。显示了心肌梗死（MI）、瘢痕区（BZ）、瘢痕带（SZ）和传导带（CS），以及每只猪用于应用AIP的选定起搏点子集。为了展示LCx案例中的起搏点，进行了靠近LV心内膜隔膜的切割，并呈现了类似矢状面的视图。

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从每个起搏点获得的电活动被标记为无折返（NR）、非持续性VT（nsVT）和持续性VT（sVT）。NR表示未观察到折返活动的情况，而nsVT和sVT分别表示折返在施加S2刺激后消失或在2秒内消失。根据这种分类，定义了一个诱导性得分（IS），其中N是用于计算的模拟次数，ci如果第i次模拟结果为NR、nsVT或sVT，则分别为0、1或3。这样，IS的范围被定义为[0,1]，当N次模拟都导致NR时IS为0，当所有模拟都导致nsVT时IS为0.33，当所有情况下都出现sVT时IS为1。

2.3 双心室（BiV）和心外膜（EHT）模型的耦合。我们实现了一个流程，使用我们之前的工作作为基础来构建真实的BiV-EHT模型[29]。该流程如图3所示。首先，EHT被表示为一个40x40x1 mm3的立方体表面网格，并使用刚性变换将其调整到更接近BiV网格的MI区域（图3A）。EHT的大小是根据实验上可实现的尺寸选择的，这些尺寸允许大部分MI区域重新肌肉化[7,10]。在高分辨率的EHT网格中，接触节点被定义为那些位于最接近心外膜表面的面上。这些接触节点被单独投影到心外膜表面，对非接触面的节点应用相同的位移。基于这种逐节点的接触位移，EHT的变形遵循BiV网格的心外膜表面，如图3B所示。随后，通过将其厚度0.5-0.6 mm投影到心外膜中，将EHT嵌入到BiV模型中（见图3B中的右圆）。投影方向被设置为最接近EHT网格质心的心外膜节点法线的反向。嵌入后，使用Meshlab中的XOR操作合并了EHT和BiV网格[41,42]（图3C）。移除了位于心室壁内的EHT内部部分（图3C中的蓝色区域）。为了确保高质量的体积网格，基于它们的长宽比，识别了BiV-EHT界面处的不规则三角形，并使用Meshlab中的各向同性显式重新网格化滤波器进行了细化[42,43]（图3D）。

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图3. 用于生成猪10的BiV-EHT模型的流程。A- 对齐的EHT和心外膜网格（EHT接触节点用红色表示）。B- 嵌入BiV网格的变形EHT网格（猪10）。C- 具有不同区域的集成BiV-EHT网格和不规则三角形。浅蓝色：外部EHT，蓝色：内部EHT，红色：外部BiV，粉色：内部BiV。D- 清理后的BiV-EHT网格。E- 包含BiV（红色）和EHT（绿色）网格的四面体网格。F- BiV-EHT模型中的双峰边缘长度分布。G- 所有猪和两个EHT位置的BiV-EHT模型。

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使用Tetgen[44]对BiV-EHT网格进行了四面体化（图3E）。如图3F所示，对于猪10，得到的四面体网格呈现出了双峰边缘长度分布。计算了所有BiV-EHT模型的低模式和高模式的平均边缘长度。低模式的平均值为187.2 μm，对应于EHT部分的平均边缘长度。高模式的平均值为381.9 μm，对应于BiV部分的平均边缘长度。进行这种域四面体化的理由是为了确保模拟的准确性，特别是在薄的EHT及其周围区域。由于其厚度较小，EHT需要更高的元素分辨率，同时将整体计算负担保持在最低限度。所有模型的四面体和节点的平均数量分别为26,658,338±4,974,043和4,512,334±817,799。在将SZ区域模拟为绝缘体后（见第2.4节），这些数值分别减少到23,623,451±4,928,526个四面体和4,054,310±815,100个节点。耦合BiV-EHT模型中BiV部分的电生理特性和纤维方向是从相应的BiV模型中插值的。

2.4 BiV和EHT的电生理学。使用了Gaur等人（猪）[25]和Stewart等人（人类）[45]的生物物理详细细胞模型来表示猪BiV模型及其相应的CS[20]。EHT中hiPSC-CM的电活动由Paci等人[46]的更新细胞模型描述。通过调整Gaur等人[25]细胞模型中的内向整流K+电流（GK1）的传导性来定义HZ区域的复极化异质性，因为这种电流是该模型中APD的主要调节器[20,25]。在所有模型的BZ中，GK1的传导性降低到其默认值的29%，以匹配我们之前在猪慢性MI后观察到的APD90%时的平均延长[20]。模型中的所有心室区域都被认为是具有横向各向同性的正交传导性。由于缺乏hiPSC-CM培养物中connexin-43分布的精确数据，EHT的传导性被设定为完全各向同性；因此，EHT被建模为没有优先方向性或定义的纤维结构。具体来说，HZ、CS和BZ的纵向扩散系数（LDCs）分别设置为0.0013、0.013和0.000882 cm2/ms（相当于膜表面与体积比为1000 cm–1时为0.13、1.3和0.0882 S/m，单位面积电容为1 μF/cm2）[20]。HZ的LDC最初是基于人类研究[47]定义的。然而，这个值随后使用来自猪心脏前表面的OM导出的传导速度（CVs）进行了校准和验证[20]。同样，尽管CS的LDC被设置为达到人类CS的特征CVs（≈ 200 cm/s）[48]，但它成功地再现了猪心脏在窦性心律下的实验性最大激活时间和去极化模式[20]。CS的LDC在其端点附近使用Sigmoid曲线进行了调整，以匹配Dux-Santoy等人[49]提出的PMJs处的逆向传播。实现了PMJs处的双向传导（见S1图）。观察到的最小前向传播延迟为1.1 ms，而逆向延迟为零（见S1节和第4.6节的讨论）。BZ的选定LDC值对应于之前通过OM测量的5只LAD猪的MI区域中CV的平均值。通过将快速Na+电流的传导性降低到其默认值的38%来降低BZ的兴奋性。这种调整遵循了与犬类相关的实验观察[50]，并与之前的人类和猪的计算研究中的既定协议一致[16,23,51]。BZ和HZ的横向与纵向扩散比率分别设置为0.345和0.25。对于BZ，这个比率反映了相对于HZ在扩散加权CMRs中观察到的降低的各向异性[20]。HZ的比率是基于健康心肌中的横向各向异性测量的，其中CV沿纵向轴较大，沿横向轴较小[52]。由于在实验性慢性MI心电图中未观察到跨膜电位（Vm）梯度[20,51]，SZ被建模为绝缘体。这是通过在SZ周围建立零通量边界条件来实现的，即简单地将其切除，因为在此使用的单域模型中使用了Neumann边界条件（见第2.5节）。具体来说，所有仅由SZ节点组成的四面体从计算域中移除。对于包含至少一个SZ节点的剩余四面体，这些节点在同一四面体内被重新标记为非SZ节点。采用这种方法是因为移除所有包含SZ节点的元素会过于激进，并可能消除狭窄、低传导性的BZ峡部，这些峡部是折返性心动过速的关键基质[39,51,54]。总体而言，将SZ建模为绝缘体避免了在计算机模拟中生成Vm梯度，因为在慢性MI中并未观察到这种梯度[20,51]。所有心室细胞模型都通过施加周期性的S1刺激（幅度80 μA/cm2，持续时间1 ms，周期600 ms）预激到稳态。对于Paci等人[46]的模型，预激按照[46]中描述的刺激进行（幅度0.55 nA，持续时间5 ms，周期600 ms）。Paci等人[46]模型的内在自动性未经修改地得到了保留。为了反映标准的预培养协议，使用了刺激性起搏方法，该方法通过施加外部电刺激来促进hiPSC-CM的成熟[14]。通过验证连续心跳中的APD90保持不变，确认了所有细胞模型的稳定性。尽管复极化在800秒后达到了稳态，但仍然模拟了总共2000次心跳（1200秒的模拟时间），以确保APD90最终收敛到：CS为310毫秒（在自发自动性下），HZ的所有透壁和顶基底区域为196-218毫秒，BZ为384毫秒，EHT为405毫秒。2.5 数值模拟首先进行了模拟，以研究MI特性和CS对心律失常风险的贡献（图1F，顶部面板）。在第一组模拟（G1）中，所有CS-BiV模型都应用了完整的AIP。具体来说，每个猪模型的每个选定起搏位置都施加了4次S1-S2刺激，对应的S2值分别为250、265、280和295毫秒。为了定性验证我们的模型，将LAD猪模型计算的模拟去极化模式与在第2.2.1节中描述的实验AIP应用时获得的OM实验结果进行了比较。在这组模拟中，根据S2延迟以及MI的位置、形状和大小来评估致心律失常性。在第二组模拟（G2）中，根据模型中是否包含CS来评估致心律失常性。具体来说，G1模拟中VT负担最高（HI）和最低（LI）的LAD和LCx猪在没有CS的情况下重新进行了模拟，S2间隔为295毫秒。随后，将这些结果与包含CS的相应G1模拟中观察到的再入活动进行了比较，S2间隔相同。接下来，研究了MI后通过EHT进行再肌化后对心律失常的易感性变化（图1C和1F）。第三组模拟（G3）是在所有猪中，在EHT植入前后都应用了S2为295毫秒的AIP，并且EHT被植入两个不同的位置。对于中心位置L1，EHT被植入MI的中心。相比之下，对于侧向位置L2，EHT的位置使其一半与MI区域重叠，而另一半与HZ接触（图3G）。选择这些位置的原因是为了平衡两个竞争因素：当EHT位于MI的中心时，认为机械支持最大化；另一方面，当EHT与血管丰富的健康组织接触时，其存活率可能会提高。在所有G3模拟中，未成熟EHT的导电性被设置为HZ值的10%（C10）（0.00013厘米2/毫秒），以匹配实验观察结果。这个值之前已在研究中得到验证，其中模拟的最大激活时间和CV（约12厘米/秒）与体外EHT的OM测量结果非常接近[10,28]。实验测量的速度通常根据支架结构和EHT培养情况在5到24厘米/秒之间变化[10,13]。此外，还进行了第四组模拟（G4），以评估EHT的电成熟对致心律失常性的影响。更高的成熟度表现为EHT中细胞间耦合的增加。对于G4模拟，根据G1和G3模拟的结果为每个猪模型选择了一个起搏位置；随后应用了S1-S2刺激。将这个起搏位置的S2刺激设置为295毫秒，所有耦合的BiV-EHT模型（EHT位于L1和L2）的EHT导电性被设置为HZ值的90%（C90）。这种导电性代表了一个成熟的、高度整合的场景。计算证据表明，匹配宿主心肌的导电性对于防止EHT作为致心律失常的基质至关重要[17,26,28–30,55]。通过先进的支架设计，包括用于方向性硬度控制的钻石形孔或结合导电材料，可以越来越容易地实现这种高功能成熟度，这些设计增强了细胞对齐、连接蛋白-43的表达和电整合[10,56,57]。因此，比较了C10（未成熟，低导电性）和C90（成熟，高导电性）EHT的结果，以量化植入后电成熟对整体VT风险的影响。在所有模拟中，单域反应-扩散方程使用开源的内部求解器ELECTRA（v0.6.3）[58]进行了数值积分。通过使用萨拉戈萨大学的高性能计算（HPC）单元HERMES进行批量模拟，实现了高通量执行。计算的Vm以1毫秒的时间分辨率保存，而自适应积分时间步长在[0.01,0.1]毫秒范围内对所有计算机模拟进行了限制。总共进行了335次模拟，代表了超过一百万毫秒的电生理活动累积持续时间。尽管在大规模模拟时间在基于HPC的心脏研究中越来越常见，但鉴于BiV网格的高空间分辨率和电生理异质性的密集结合，这项研究的规模特别值得注意。所需的大量墙钟时间和精细的空间离散化使这项工作处于当前关于再肌化的模拟研究的前沿[17,26,59]。此外，通过将EHT建模为直接植入BiV解剖结构的心外膜表面，我们引入了更高水平的结构和生理真实性。这种在器官尺度上对移植物-宿主界面的详细表示捕捉到了之前在EHT介导的再肌化模拟中未涉及的复杂性水平[17,26]，从而为评估植入后的心律失常性提供了更稳健的框架。2.6 模拟传导速度在第2.4节中，基于现有的大型哺乳动物文献（犬[52]和人类[47]）定义了CS和HZ的导电性值，并根据我们在窦性或起搏节奏下获得的特定于猪的实验数据（心电图和OM）进行了验证（参见我们之前的工作[20]）。此外，BZ的导电性被调整以再现之前通过OM在窦性或起搏节奏下测量的MI后传导CV[20]。在目前的工作中，EHT的包含改变了计算域，需要在再肌化区域进行网格细化（见第2.3节）。为了确保选定的导电性以及非均匀的网格分辨率保持生理准确性，我们评估了模拟的CV。CV是在BiV网格的心外膜面上计算的，以保持与OM数据的表面性质一致[20]。两个节点之间的CV幅度是通过它们的欧几里得距离与其激活时间差的比率来计算的。对于每个节点，在定义的半径内计算了平均CV向量[20]。如图S2所示，评估了多个半径；较小的半径（例如0.6毫米）产生了数值伪影，特别是无限CV（S2图中的红色），这是由于1毫秒的激活时间分辨率和具有相同激活时间的节点的接近性，特别是在快速传导的HZ中。相反，较大的半径在HZ中产生了更逼真的CV，并且在进一步增加半径时变化较小。因此，选择了2毫米的半径作为最小阈值，以在HZ中提供一致的、有限的CV值。在这种配置下，计算了猪6（起搏位置15）在所有建模情景下的最终S1刺激的CV：没有EHT的基线MI模型，以及EHT位于L1和L2的模型，EHT导电性设置为HZ值的90%（C90）。这种导电性代表了一个成熟的、高度整合的场景。计算证据表明，匹配宿主心肌的导电性对于防止EHT作为致心律失常的基质至关重要[17,26,28–30,55]。通过先进的支架设计，包括用于方向性硬度控制的钻石形孔或结合导电材料，可以越来越容易地实现这种高功能成熟度，这些设计增强了细胞对齐、连接蛋白-43的表达和电整合[10,56,57]。因此，比较了C10（未成熟，低导电性）和C90（成熟，高导电性）EHT的结果，以量化植入后电成熟对整体VT风险的影响。在所有模拟中，单域反应-扩散方程使用开源的内部求解器ELECTRA（v0.6.3）[58]进行了数值积分。通过使用HERMES（萨拉戈萨大学的高性能计算单元）进行批量模拟，实现了高通量执行。计算的Vm以1毫秒的时间分辨率保存，而自适应积分时间步长在[0.01,0.1]毫秒范围内对所有计算机模拟进行了限制。总共进行了335次模拟，代表了超过一百万毫秒的电生理活动累积持续时间。尽管在大规模模拟时间在基于HPC的心脏研究中越来越常见，但鉴于BiV网格的高空间分辨率和电生理异质性的密集结合，这项研究的规模特别值得注意。所需的大量墙钟时间和精细的空间离散化使这项工作处于当前关于再肌化的模拟研究的前沿[17,26,59]。此外，通过将EHT建模为直接植入BiV解剖结构的心外膜表面，我们引入了更高水平的结构和生理真实性。这种在器官尺度上对移植物-宿主界面的详细表示捕捉到了之前在EHT介导的再肌化模拟中未涉及的复杂性水平[17,26]，从而为评估植入后的心律失常性提供了更稳健的框架。2.6 模拟传导速度在第2.4节中，基于现有的大型哺乳动物文献（犬[52]和人类[47]）定义了CS和HZ的导电性值，并根据我们在窦性或起搏节奏下获得的特定于猪的实验数据（心电图和OM）进行了验证（参见我们之前的工作[20]）。此外，BZ的导电性被调整以再现之前通过OM在窦性或起搏节奏下测量的MI后传导CV[20]。在目前的工作中，EHT的包含改变了计算域，需要在再肌化区域进行网格细化（见第2.3节）。为了确保选定的导电性以及非均匀的网格分辨率保持生理准确性，我们评估了模拟的CV。CV是在BiV网格的心外膜面上计算的，以保持与OM数据的表面性质一致[20]。两个节点之间的CV幅度是通过它们的欧几里得距离与其激活时间差的比率来计算的。对于每个节点，在定义的半径内计算了平均CV向量[20]。如图S2所示，评估了多个半径；较小的半径（例如0.6毫米）产生了数值伪影，特别是无限CV（S2图中的红色），这是由于1毫秒的激活时间分辨率和具有相同激活时间的节点的接近性，特别是在快速传导的HZ中。相反，较大的半径在HZ中产生了更逼真的CV，并且在进一步增加半径时变化较小。因此，选择了2毫米的半径作为最小阈值，以在HZ中提供一致的、有限的CV值。在这种配置下，计算了猪6（起搏位置15）在所有建模情景下的最终S1刺激的CV：没有EHT的基线MI模型，以及EHT位于L1和L2的模型，EHT导电性设置为C10和C90（图4A、4B和4C）。在HZ中，模拟的CV范围为69-79厘米/秒。尽管不同情况下的网格分辨率存在差异，HZ的值保持一致，并且值得注意的是，与之前通过OM在窦性和起搏节奏下测量的健康猪的实验CV 74.2厘米/秒非常接近[20]。较低的CV值主要归因于较慢导电的EHT的存在（特别是L2-C10配置），而不是网格边缘长度的变化。实际上，如图4A所示，精细网格化EHT区域内的CV与底层心肌（BZ或HZ）的CV相当，并且与在更远、网格更粗糙的等效区域（BZ或HZ）获得的值一致。同样，BZ中的CV对网格分辨率的变化具有鲁棒性。无论EHT是直接植入（L1）上方、（L2）侧面还是从该区域缺失，CV值几乎相同（C10为27厘米/秒；基线MI和C90为34厘米/秒）。这些模拟的CV值与之前通过OM在窦性和起搏节奏下在MI区域测量的实验猪范围27.9-43.6厘米/秒一致[20]。下载：PPTPowerPoint幻灯片PNG较大图像TIFF原始图像图4. 有无EHT的模拟CV。A- 在起搏位置15施加最后一次S1刺激后，猪6的节点级CV图，没有EHT（MI情况）以及当EHT植入不同位置（L1-L2）并分配不同导电性（C10-C90）时的情况。由于节点之间的激活时间相同而导致的未定义值用红色表示。B- 分析的心室面的分割，突出显示了HZ、BZ和EHT区域。C- 有无EHT的不同区域获得的中位CV。https://doi.org/10.1371/journal.pcbi.1013740.g004EHT中的CV受到其内在导电性和底层心肌的影响，这表明宿主组织有效地驱动了EHT的去极化，如[17,29,30]中所报告的。在L1位置，导电性较低（C10）时，EHT的CV为13.6厘米/秒，与体外EHT值（5-24厘米/秒）[10,13]一致。因为这个位置的EHT主要覆盖了非导电的SZ或慢导电的BZ，所以模拟的CV自然接近体外值。相比之下，当赋予类似成人的导电性（C90）时，EHT中的CV增加，特别是在L2位置，它覆盖了快速导电的HZ，接近健康心肌的速度。总体而言，这项分析确认了模拟的CV准确再现了在健康和MI条件下的特定于猪的实验值，无论是在窦性还是起搏节奏下，以及体外EHT动态，尽管网格分辨率是非均匀的、双峰的。这些结果为我们的心律失常诱导性评估提供了坚实的基础。这种定量准确性进一步得到了定性验证的支持，其中模拟的心律失常模式与特定于受试者的、从OM得出的心律失常事件（G1模拟）进行了比较。重要的是，在使用这些OM数据时没有对导电性参数进行任何额外调整，确保了模型校准（基于窦性和起搏节奏的OM）和评估（基于再入活动的OM）之间的明确分离。3 结果 3.1 MI中的实验和模拟心律失常模式通过OM在LAD猪中绘制的心律失常模式与使用CS-BiV模型的猪8-12的G1模拟结果进行了定性比较。猪8、10和11的结果显示在图5中，通过放大模拟图像可以看到CS的存在。在猪8和11中，在OM记录的前视图中观察到了逆时针再入。当在猪8的起搏位置12和猪11的起搏位置7应用S2为295毫秒的AIP时，这些实验模式在计算机模拟中得到了再现。通常，去极化波从LV的顶端传播到基底，穿过基底RV，并向下传播到RV的顶端。在猪10中，实验观察到的顺时针再入通过在起搏位置3应用S2为280毫秒的刺激在计算机中得到了再现。对于这只猪，前视图的 epicardial 激活依次从LV顶端传播到RV基底，然后到LV中部，随后去极化到达LV的侧基底和LV顶端。模拟还再现了在LAD猪9和12中观察到的逆时针再入活动，分别在起搏位置16和12应用了S2为295毫秒的刺激（见S1视频）。下载：PPTPowerPoint幻灯片PNG较大图像TIFF原始图像图5. LAD猪中的再入活动。应用实验（顶部）和计算机（底部）AIP后生成的VTs。https://doi.org/10.1371/journal.pcbi.1013740.g005虽然所有梗死猪都持续了实验VT，但相应的计算机模拟显示了动态的混合：在猪8-10的模型中观察到了nsVT，而在猪11-12中成功再现了sVT。例如，在猪8中，观察到了一个单次折返现象，因为去极化波在从基底右心室（RV）传播到顶端左心室（LV）时被阻止了（见图5中模拟的猪8的折返现象）。尽管存在一些细微差异，实验和模拟的折返动态在所有情况下都显示出良好的定性一致性。所有猪的实验和模拟心律失常模式都提供在S1视频中。3.2 心肌梗死（MI）后室性心动过速（VT）诱发性的量化 图6总结了G1模拟的结果，而完整的结果集提供在S1表格中。当应用AIP并捕获刺激时，考虑到所有起搏部位和所有S2值，猪8、9、10、11和12的IS值分别为0.30、0.37、0.54、0.7和0.1。具体来说，猪8、9和12各产生了一次sVT，而猪10和11分别产生了4次和5次sVT（见图6左侧面板）。在所有模拟的左前降支（LAD）阻塞的猪中，猪11出现了HI，而猪12出现了LI。特别是对于猪12，在84.6%的起搏部位应用AIP未能引发折返。此外，左心室下壁（LCx）的猪对心律失常的敏感性较低（见图6中间面板）。在捕获过程中，猪5和7仅产生了nsVT（IS：0.33），而在猪4和6中所有情况下都观察到了NR（IS：0）（见图6左侧面板）。下载：PPT、PowerPoint幻灯片、PNG、更大图像、TIFF、原始图像。图6. 当测试所有起搏部位时，所有九种CS-BiV模型的MI后VT诱发性（G1模拟）。左侧面板显示了根据MI位置变化的猪的VT诱发性结果，使用的S2值为265、280和295毫秒。中间面板展示了两种MI类型的IS作为所有S2值的函数。右侧面板展示了所有S2值的猪的IS。如2.2.2节所述，未捕获刺激的模拟（NC）没有计入IS计算中。https://doi.org/10.1371/journal.pcbi.1013740.g006 关于S2刺激，当在最后一个S1刺激后250毫秒施加额外刺激时，被刺激的组织仍然处于不应期状态，从而阻止了捕获（见图6中间面板）。如图6中间和右侧面板所示，随着S2延迟的增加，诱发性增加，在LCx猪中IS的增加幅度更为明显。在LCx病例中，当S2值为265、280和295毫秒时，IS值分别为0.06、0.12和0.13。在LAD猪中，当S2从265毫秒变化到280毫秒时，IS从0.062急剧增加到0.28；当S2从280毫秒变化到295毫秒时，IS略微从0.28增加到0.31。因此，S2延迟对LAD猪的诱发性影响大于LCx猪。只有在猪8中，随着S2延迟从265毫秒增加到280毫秒，诱发性降低（见图6右侧面板）。对于这两种类型的MI，S2为295毫秒时诱导性最高。因此，其他模拟使用了这个延迟进行。3.3 CS对MI后心律失常发生的影响 在G2模拟中，考虑了G1中诱发性低和高的LCx和LAD猪，以评估CS对心律失常发生的影响。一些模拟示例提供在S2视频中，G2模拟的完整结果集提供在S2表格中。对于LCx猪组：猪6：展示了一个低诱发性的案例，其中CS在阻止折返中发挥了重要作用。如图7第一行所示，在起搏部位6应用AIP产生了一个S2来源的去极化波，该波最初从前部通过顶端传播到后部LV。当存在CS时，CS来源的心外膜突破在侧基底区域拦截了这种S2来源的激活，有效地阻止了折返。相比之下，如果没有CS，同样的S2来源的激活没有发生这样的突破，允许sVT的发展。这一结果通过最终S1刺激后记录的Vm轨迹得到了进一步证实（见图7右侧列）。在CS的作用下，侧基底（前部：紫色AP；后部：黄色AP）和顶端（绿色AP）区域几乎同时被最后一个S1刺激激活。在这种情况下，前侧基底区域（紫色）在S2来源的波前到达时仍然处于不应期，导致单向阻滞。如果没有CS，则会导致逆时针方向的折返，如绿色、黄色和紫色Vm轨迹中观察到的顺序去极化所示。然而，在CS的作用下，心外膜突破导致前侧（紫色）和后侧（黄色）基底区域同时去极化，从而阻止了折返。猪7：选择这头猪作为高诱发性的例子（没有选择猪5，因为猪5的nsVT通过LV中的低传导基底峡部传播，在全心脏模拟中可能会消失，如3.6节所述）。在猪7的起搏部位17应用AIP时，在有CS的模拟中产生了nsVT，在没有CS的模拟中产生了NR。在前一种情况下，CS使MI能够像电容器一样工作：MI区域的更快去极化和随后的复极化使得该区域逐渐加载S2来源的激活，然后从顶端释放储存在MI区域的电容能量回到心脏中部（HZ），一旦HZ中的不应期阻抗足够低，允许MI放电，从而产生折返。在没有CS的情况下，S2来源的激活没有穿透MI区域，该区域保持不应期。如相应的Vm轨迹所示，CS促进了MI（紫色AP）和顶端（绿色AP）区域更同步的S1诱导激活。这种同步使得S2诱导的去极化能够到达一个不应期较低的MI区域（见390和490毫秒时的Vm轨迹）。因此，MI被激活并持续去极化，如带有CS的Vm轨迹中观察到的S2来源的顶端-MI-顶端激活序列所示，而在没有CS的情况下则没有这种现象。下载：PPT、PowerPoint幻灯片、PNG、更大图像、TIFF、原始图像。图7. 与CS相关的促心律失常性的变化（G2模拟）。Vm图和相应的局部轨迹分别显示在左侧和右侧列中。结果分别针对在起搏部位6刺激的猪6（LCx LI）、在起搏部位17刺激的猪7（LCx HI）、在起搏部位3刺激的猪12（LAD LI）以及在起搏部位7刺激的猪11（LAD HI），分别显示在第一至第四行。时间参考的是最后一个S1刺激的应用；因此，在所有显示的情况下，提前S2刺激在295毫秒时施加。Vm轨迹记录在以下节点ID：猪6 - 1923820（绿色）、259964（紫色）和1249245（黄色）；猪7 - 564196（绿色）和1528977（紫色）；猪11 - 1638582（绿色）和3590756（紫色）；以及猪12 - 2597575（绿色）和3205945（紫色）。Vm轨迹中的垂直虚线黑色线条对应于Vm图的时间点。https://doi.org/10.1371/journal.pcbi.1013740.g007 与LCx病例类似，CS的存在与否决定了LAD猪中折返的发生：猪11：在LAD猪中与HI相关，当在部位7施加刺激时，CS引发了延迟的内膜激活。这些激活通过心壁传播，在最后一个S1刺激后的590和840毫秒产生了心外膜突破，从而维持了VT（见图7第三行的Vm图和局部轨迹）。这些心外膜突破还得到了前基底区域（紫色AP，第三行）与顶端区域（绿色AP，第三行）相比更高的激活率的进一步支持。除了作为电旁路的功能外，CS还通过与其内在细胞特性相关的其他机制影响VT动态。在PMJs和MI相邻的区域，一个最初未发展的弱去极化波前得到了重新激活（见图8B，该图展示了在猪6的起搏部位4施加S2刺激时的这种现象）。在舒张期，CS表现出比周围心肌稍高的静息电位，提高了附近心室PMJ节点的Vm（见图8A）。此外，由于CS的APD比BZ短（见2.4节），MI周围的心肌组织显示出与没有CS的情况相比APD降低。如图8C所示，在CS存在的情况下，靠近MI和BZ的HZ的Vm轨迹显示APD较短。另外，即使刺激来自去极化较弱的心肌节点，刺激PMJs也足以触发PMJ激活，因为CS相对于心肌具有更高的兴奋性。这反过来又增强了周围心肌组织的初始弱去极化。总的来说，这些机制表明在CS存在的情况下，去极化的传播得到了促进，从而促进了VT的持续性。相比之下，没有CS时，弱去极化波前的重新激活以及更重要的是电旁路介导的心外膜突破都不存在（见图7第三行），VT变得不可持续，在最后一个S1刺激后大约1秒内终止。如相应的Vm轨迹所示，由于组织保持不应期，顶端区域的去极化受到抑制，如绿色Vm轨迹中未发展的AP所示。猪12：在LAD猪中表现出最低的诱发性，当在隔基部（起搏部位3）应用AIP时，CS在两个心室的隔基部和顶端之间创建了一个电旁路。在CS存在的情况下，隔基部（紫色AP）和顶端区域（绿色AP）的Vm轨迹几乎同时开始。这种旁路使得MI区域的去极化比没有CS的情况更早（见图7底部行）。因此，S2刺激在最后一个S1刺激后440毫秒到达完全复极化的MI，导致NR。在没有CS的情况下，观察到了与猪7类似的效果。S2来源的去极化波在MI内部分裂，并逐渐穿透该区域。从Vm轨迹和支持的S2视频中可以理解这种情况下复杂的折返活动。顶端MI区域（绿色AP）最初表现出不完全的、短暂的去极化，然后最终完全去极化，如Vm轨迹中未发展的到完全发展的上升段所反映的。随后，当顶端MI中暂时储存的能量释放回HZ时，发生了折返，从而维持了VT（见S2视频）。下载：PPT、PowerPoint幻灯片、PNG、更大图像、TIFF、原始图像。图8. CS内在细胞特性的影响。A- 在施加第四次S1刺激之前，猪11的CS和BiV域之间的舒张期电位差。B- 当在猪6的起搏部位4施加S2刺激时，有CS和没有CS的情况下的传播情况。Vm图（顶部）和局部轨迹（底部）分别显示。Vm轨迹是在HZ（ID 1576842，绿色波）和BZ（ID 576376，紫色波）的心肌节点处获得的，当CS存在（实线）或不存在（虚线）时，以及靠近激活点的PMJ（CS终点ID 5873，黄色波）。Vm轨迹中的垂直虚线黑色线条对应于Vm图的时间点。https://doi.org/10.1371/journal.pcbi.1013740.g008 一般来说，CS的存在与否显著影响了心律失常的发生。值得注意的是，在两种情况下，没有CS时S2刺激未能捕获（见图9左侧面板中的VT诱发性）。从机制上讲，这种捕获失败是由于缺乏PMJ介导的弱去极化波前的重新激活，如前所述（见图8B）。如图9右侧面板所示，去除CS降低了两种MI类型的IS（在LCx猪中从0.33降至0.11，在LAD猪中从0.66降至0.33），但在LI猪中增加了IS（在LCx猪中从0降至0.25，在LAD猪中从0.22升至0.44）。这些发现表明，心脏束（CS）提供的电旁路可以产生突破性效果，或者调节传导缓慢、动作电位持续时间（APD）较长的区域的激活，从而重新激活周围的非不应期组织，进而维持或抑制室性心动过速（VT）。因此，尽管这些发现是基于案例的，但它们强调了准确建模心脏束的重要性，以确保对室性心律失常的评估既稳健又可靠。下载：PPT、PowerPoint幻灯片、PNG格式的大图、TIFF格式的原始图像。图9. 心脏束的存在与否对诱发室性心动过速（VT）的影响（G2模拟）。对于每种心肌梗死（MI）类型（左前降支LAD、左旋前支LCx），分别计算了有和没有心脏束时的VT诱发率（左）和室性早搏（IS）。LCx LI：猪6，LCx HI：猪7，LAD LI：猪12，LAD HI：猪11。链接：https://doi.org/10.1371/journal.pcbi.1013740.g009

3.4 心脏束植入位置对心肌梗死后心律失常的影响
图10显示了心脏束植入位置对心律失常的影响。心肌梗死后及心脏束植入后的IS值显示出心律失常与阻塞动脉的强烈依赖性（见图10A）。在LCx猪中，心脏束植入L1位置时IS显著增加，从0.16增加到0.49，而在L2位置植入时IS的增加幅度较小（IS=0.35）。在LAD猪中，植入L1位置后的IS略低于植入前和植入L2位置时的IS（IS=0.38），如图10A所示。S3表格汇总了G3模拟的所有结果。下载：PPT、PowerPoint幻灯片、PNG格式的大图、TIFF格式的原始图像。图10. 心脏束植入位置对心律失常的影响（G3模拟）。A部分展示了双心室（BiV）心肌梗死模型以及心脏束位于L1和L2位置时的情况。左侧面板显示了LAD和LCx猪的总体结果，右侧面板显示了每只猪的具体结果。B、C和D部分分别展示了猪4、5和8的Vm图，其中心脏束用虚线黑色线条标出。AIP应用后的去极化和复极化动态分别对应于心肌梗死（MI）、心脏束位于L1位置的MI以及心脏束位于L2位置的MI。起搏部位分别为猪4的17、猪5的6和猪8的3。Vm图的时间点指的是最后一个S1刺激的应用时间。链接：https://doi.org/10.1371/journal.pcbi.1013740.g010

分析个别LCx猪的情况，在心肌梗死后及心脏束植入L1和L2位置后，IS值保持稳定。在猪4和6中，心脏束的再肌化增加了IS值，且其最高值始终出现在L1位置。对于猪4、5和6，心脏束广泛覆盖了左心室（LV）游离心外膜壁的基底和顶端区域，形成了新的传导路径。这一现象分别在图10B（猪4）、图10C（猪5）和图11A（猪6）中得到体现。下载：PPT、PowerPoint幻灯片、PNG格式的大图、TIFF格式的原始图像。图11. 心脏束电成熟度对心律失常的影响（G4模拟）。A部分展示了使用低（上）和高（下）导电性的心脏束时，猪6（A）和猪4（B）的电活动情况。起搏部位分别为猪6的15和猪4的1。时间点指的是最后一个S1刺激的应用时间。通过不同导电性和位置（L1和L2）对每只猪的VT负担进行了统计。E部分展示了LCx和LAD组中心脏束导电性C10和C90时的IS值。链接：https://doi.org/10.1371/journal.pcbi.1013740.g011

具体来说，在猪4中，当心脏束位于L1位置时，S2刺激首先在基底-顶端方向传播，然后到达中央BZ区域，从而引发再入性心律失常（见图10B中间行）。相比之下，在心肌梗死后及心脏束位于L2位置时，同一起搏部位观察到了无再入性心律失常（NR），因为来自S2的去极化波无法穿过侧基底部分的LV，因为缺乏心脏束介导的电桥接。猪6也出现了类似现象。当在起搏部位15应用AIP时，心脏束阻断了心肌梗死后的再入性心律失常，如第3.3节所述。当心脏束植入L1和L2位置时，在基底到顶端方向形成了新的再入性路径，如图11A上排所示。这头猪在心脏束植入后表现出最大的IS值增加。在该猪分配的所有五个起搏部位中，AIP模拟在再肌化前未观察到再入性心律失常（心肌梗死：5次无再入性心律失常），但在再肌化后所有部位均出现了再入性心律失常（心脏束-L1：5次短室性心动过速nsVTs，心脏束-L2：3次短室性心动过速nsVTs和2次短室性心动过速sVTs）。在猪5的L1位置也观察到了心脏束的电桥接效应（见图10C），尽管IS值无论心脏束是否存在或位于何处都保持不变（见图10A）。这种稳定的IS值可能是因为这头猪始终存在一种再入性机制，该机制通过心脏束相关的电桥接阻止了从基底到顶端的去极化波的传播，如图10C中间行所示。与LCx猪不同，LAD猪在心脏束植入后和不同植入位置下表现出较高的心律失常易感性变化（见图10A）。有趣的是，在LAD猪中，心脏束植入L1位置时，3头猪（猪9、10和12）的IS值降低，而另外2头猪的IS值增加。当心脏束植入L2位置时，猪9-11的IS值保持不变，猪12的IS值降低，猪8的IS值增加。例如，当在猪8的起搏部位3应用AIP时，计算得到的去极化和复极化动态如图10D所示。在心肌梗死后和心脏束植入L1位置后，观察到相似的电活动，其中S2来源的兴奋波穿透了心肌梗死区域并在心外膜中部LV中受阻。相比之下，心脏束植入L2位置时引发了再入性心律失常，因为S2来源的兴奋波无法穿过先前作为传导屏障的弱去极化波前。3.5 心脏束电耦合对心肌梗死后心律失常的贡献在G4模拟中，通过改变心脏束的导电性来模拟其电成熟度。如图11所示，将心脏束的导电性从C10增加到C90可以减少VT负担或使其保持在基线水平。图11A展示了两只不同猪和不同心脏束位置（猪6，位置L1；猪4，位置L2）的这一效应。在猪6和位置L1的情况下，增加心脏束的导电性使其上方SZ区域均匀快速去极化和随后的复极化，从而防止了心脏束介导的慢速去极化波维持VT（见图11A，最后一个S1刺激后1720毫秒）。对于同一头猪的位置L2，心脏束的更快激活将sVT转变为nsVT（见S4表格）。对于猪4和位置L2的情况，增加心脏束的导电性使去极化波前更加平滑（见图11B，最后一个S1刺激后600毫秒）。对于心脏束的导电性C10，一个小的自发性激活从去极化波中分离出来，到达半岛状BZ区域，从而维持了VT，因为从这个区域生成并放大了新的去极化波前（见图11B顶部）。增加心脏束的导电性C90在两个心脏束位置都防止了再入性心律失常的发生。对于其余的LCx猪（5和7）以及所有LAD猪，增加心脏束的导电性与低导电性设置相比对VT负担没有影响，如图11C和11D所示。按心肌梗死类型（LAD和LCx）分组时，较高的心脏束导电性降低了LCx心肌梗死的易感性（IS值从C10的0.5降低到C90的0.25），但对LAD心肌梗死没有影响（IS值分别为C10的0.57和C90）（见图11E）。S4视频展示了分别在L2和L1位置植入心脏束后猪4和6的完整电活动。

3.6 心肌梗死特征在心脏束植入前后的心律失常中的作用
总体而言，LAD猪的心肌梗死（MI）大小，包括SZ和BZ区域，通常比LCx猪更大，如S5表格所示。LCx猪4-7的MI与BiV体积比为8.8%、8.0%、10.6%和14.0%，而LAD猪8-12的相应比例为30.2%、27.1%、16.6%、20.8%和13.4%。对于LAD猪8-11，观察到BZ占据的MI体积与IS值之间存在正相关（考虑所有起搏部位和所有捕获到的S2刺激）。IS值（见第3.2节）和BZ/MI比率从猪8到猪11逐渐增加（BZ/MI比率从猪8的20.7%增加到猪11的46.5%）。然而，猪12的IS值是所有LAD猪中最低的，尽管其BZ/MI体积比率处于中等水平（36.2%）。对于LCx猪，猪7显示出最高的IS值和最高的BZ/MI体积比率（45.5%）。猪5的IS值与猪7相同（在LCx猪中最高）；然而，其BZ/MI体积比率较低，为20.8%。这可能是因为猪5中的再入性心律失常沿着位于LV侧基底区域的传导缓慢的峡部传播（见图10C），表明在包含流出道和心房组织的整个心脏模拟中，这种再入性心律失常可能会消失。在心脏束介导的心肌梗死再肌化背景下，我们观察到心外膜SZ的大小与心脏束植入引起的心律失常幅度相关。对于LCx猪，猪4-6的心外膜SZ面积大于其他猪（见图2、3G和S5表格）。SZ的心外膜面积与整个MI的比率分别为48.6%、42.9%、47.4%和3.8%。相应地，猪4和6在心脏束植入后心律失常易感性增加最多，通过在L2位置植入心脏束并增加其导电性可以减少这种易感性。猪5尽管具有较高的心外膜SZ/MI比率，但IS值没有变化。在这种情况下，心脏束创建了一条从基底到顶端的新的再入性路径。然而，与猪4和6不同，这种由心脏束引起的再入性心律失常被心脏束植入前的再入性心律失常所阻断（见图10C）。在LAD猪中，心外膜SZ/MI比率通常较低，范围从0%（猪10和12）到猪8的15.1%。

4 讨论
4.1 仿真模型定性地再现了实验中猪特异性的心律失常动态
我们的仿真模型定性地再现了在Langendorff灌注的LAD猪心脏的OM记录中观察到的实验动态，这些猪始终表现出VT诱导，主要是sVT。这种一致性支持了所提出建模流程的稳健性和可靠性。在仿真中，猪8-10观察到nsVTs，而猪11-12观察到sVTs，这与实验观察结果一致，实验中总是诱导出sVT。我们将猪模型8-10中未持续VT的现象归因于更密集的实验诱导方案，该方案使用了更多的脉冲和更广泛的连续S2序列，尽管刺激的应用解剖位置较少。与实验转子相比，仿真中观察到的再入速度降低（见图5和S1视频）可能反映了在整个HZ和BZ区域以及不同模型中使用了平均导电性。这种空间均匀化可能相对于实验组织的异质结构降低了局部CV值。为了定义BZ的导电性，并将其推广到所有LAD和LCx模型，我们平均了计算五个LAD猪MI区域CV所需的个别导电性值，这些值之前是通过OM在窦性和起搏节奏下表征的[20]。由于缺乏实验数据[20]，无法对LCx猪进行特定于个体的参数化。同样，细胞间隙（CS）的分布是基于空间基准来确定的，但缺乏针对特定受试者的实验验证[20]。尽管存在这些限制，G1模拟在不需要对电生理参数或诱导协议进行个性化调整的情况下，仍能够定性地捕捉到实验中的心律失常动态，这支持了该建模框架的稳健性。未来的研究将评估在计算机模拟中复制精确的实验性起搏序列，并进行细粒度的、针对特定受试者的电生理校准（例如，在室性心动过速（VT）下使用OM），是否能够提高模型8-10中再入电路的稳定性，并更好地再现所有左前降支（LAD）模型中观察到的再入速度。

4.2 一种用于心肌梗死（MI）后心律失常易感性测试的计算机模拟协议
心律失常的诱发性是通过一种受先前方法启发的计算机模拟AIP来评估的，例如虚拟心脏心律失常风险预测器[16]，但通过使用较少的起搏点、较短的S1序列以及在四个耦合间隔内传递单个S2刺激来简化该过程，以平衡生理真实性和计算可行性。具体来说，Arevalo等人[16]应用了八个S1刺激，随后是三个S2-S3-S4的早搏序列。在他们的研究中，每个早搏序列最初在最后一个S1刺激后300毫秒传递，并以10毫秒的步长逐渐缩短，直到捕获失败或心律失常被诱发。相比之下，我们使用了四个S1刺激，随后是一个在250、265、280或295毫秒时传递的早搏S2。这样做的动机是，在确定性建模下，电生理活动在几次心跳后就会稳定下来，因此缩短起搏序列是合理的。与此一致的是，Azzolin等人[60]表明，当在起搏点的有效不应期传递两个刺激时，就足以诱发心律失常，而且额外的早搏刺激很少会增加计算模型中心房中的心律失常诱发性。因此，我们的协议优先识别可诱发的基质，而不是对整个易感性窗口进行详尽的表征。此外，我们采用了比Arevalo等人[16]评估的19个位置（右心室（RV）顶端、RV流出道和17个基于AHA的位置）更集中的起搏点分布。我们的协议使用了从这19个位置中选择的至少5个起搏点。由于BZ区域是再入的关键基质[23,39,40]，起搏点被均匀分布在MI边界周围，因为较远的起搏往往会引起冗余的再入模式。与此一致的是，对心房进行的全面AIP显示，电生理重塑区域表现出更高的心律失常易感性，而且与更详尽的协议相比，较少数量的均匀分布的起搏点可以捕捉到高达90%的诱发心律失常[60]。总体而言，这些策略性的简化使得能够在保持相当大的计算规模的同时，高效地评估CS-BiV复合体，产生的再入模式与实验观察结果非常相似（见第3.1节）。S2耦合间隔的选择基于既有的文献[16,23,54,61]以及我们猪BiV模型的具体电生理限制。虽然Arevalo等人[16]使用了一个在最后一个S1刺激后300毫秒开始、以10毫秒间隔递减的早搏序列，但其他将这种方法适应于特定猪或人类表型的研究使用了从250毫秒开始的S2值[23,54,61]。在我们的研究中，由于Gaur等人[25]的细胞模型及其实验校准的组织特性[20]定义的HZ/BZ不应期，短的S2间隔或靠近MI的起搏常常无法捕捉到心律失常，从而阻止了VT的诱发。较长的S2延迟增加了诱发性，而S2值之间的诱发性变化突显了选择最短有效S2和确定产生最高诱发性的S2延迟对于MI后肌肉再生分析（G3和G4模拟）的价值。这为使用Gaur等人[25]的模型嵌入在BiV模拟中评估诱发性建立了一个稳健的框架。LAD猪比LCx猪更易发生心律失常，每只猪至少出现一次sVT。这一发现与临床观察结果一致，即LAD梗死区的心律失常发生率更高[62]，这可能反映了LAD病例中更大的梗死面积和重塑[3]。我们的模拟进一步显示，梗死区域内较大的BZ范围与更高的心律失常易感性相关，这与之前的犬类和人类研究结果一致[39,40]。例外情况可能源于BiV建模的限制，这些限制可能会引入维持再入的人为低传导路径（例如，猪5）或有效阻止再入的CS结构（例如，猪6）。据我们所知，这是第一个使用生物物理上详细且特定于血管的猪MI模型来再现实验中观察到的与LAD梗死相关的高VT负担的计算研究。

4.3 CS作为MI后心律失常易感性的调节因子
本研究确定CS是MI后心律失常易感性的关键决定因素。尽管CS已被认为是传导的潜在调节因子[63,64]，但其在MI后促心律失常中的具体作用尚未得到探索。使用解剖学上真实的CS分布（构建和验证的详细信息见[20]），我们证明了CS可以通过在心室区域创建电旁路来强烈影响心律失常动态。这些电捷径可能维持或终止再入，或改变MI的去极化时间，从而促进或阻碍我们称之为电容效应的现象。尽管在其他研究中没有明确标注这一效应，但当一个具有延长APD和慢传导性的区域（如MI或EHT处理过的区域）保持激活状态，直到周围具有较短APD的健康组织恢复兴奋性时，就会发生这种效应。Riebel等人[59]观察到了类似的机制，他们发现起源于CS的激活缓慢穿过MI，随后在HZ的不应期结束后重新激发健康的心内膜，并逆向传播回CS。我们的发现与临床证据一致，这些证据报告了缺血状态下由CS引起的心律失常，包括涉及整个心室CS的重入束支VT[65]，以及主要涉及左后部Purkinje纤维的基于Purkinje的室内VT[65,66]。关于后者，Bogun等人[66]确定了Purkinje在MI后持续单形VT中的可能参与，这些VT具有相对狭窄的QRS复合波形，符合以下标准：在显示Purkinje电位的部位隐藏了同步；Purkinje电位间隔变化后VT周期长度的变异性；或在窦性心律期间通过刺激显示Purkinje电位的部位再现VT形态。Garcia-Bustos等人[63]进一步确认了MI后CS衍生VT的解剖学基质，他们表明PMJs能够在慢性MI猪的再灌注相关缺血中存活。在计算上，Berenfeld等人[67]显示，通过Purkinje纤维的再入可以在非缺血性犬类CS-BiV模型中产生心内膜-心外膜突破，从而维持多形性VT，这与我们的观察结果一致。Boyle等人[68]提供了额外的计算机模拟机制证据，证明CS介导的VT调节。具体来说，他们展示了PMJs附近的APD延长（与我们自己的观察结果[20]一致）可以诱导不同的局部电生理模式，如转子锚定和波前分裂。最近，Sayers等人[69]显示，MI诱导的快速传导连接蛋白下调和非再生性CS中离子通道表达的改变在产后小鼠的BiV人类模型中减缓了传导并增加了心律失常的发生率。我们的研究通过测试CS在多种缺血基质和起搏点上的效应，扩展和补充了这些见解，展示了CS如何关键地塑造再入的诱发性和动态。因此，准确的CS建模对于防止低估或高估心律失常风险以及确保下一代计算机模拟心律失常评估的可靠性至关重要。接下来，可以系统地结合更先进的定量描述符[67,70]——包括突破计数和空间定位分析；与转子相关的指标，如周期和轨迹；相位奇异性计算；以及成功与失败的前向和逆向传播通过PMJs的量化——以进一步阐明此处引入的机制见解，同时通过区分解剖学上固定的再入、功能性转子动态和PMJ介导的传播机制，实现对VT复杂性的更严格和定量的评估。

4.4 EHT传导性对MI后肌肉再生后的心律失常易感性有重大影响
我们的模拟表明，EHT的传导性是MI后心律失常易感性的关键决定因素。在九个特定于猪的BiV模型和两个植入部位中，更大且更仿生的细胞间耦合一致地减少了或防止了心律失常易感性的增加。这些结果与使用真实心室表示的先前计算研究[17,26,29,30]和跨壁MI片段的模型[28,55]的结果一致，其中较高的EHT传导性降低了VT负担和复极化时间梯度（一个已知的心律失常促进标志）。具体来说，Yu等人[17]也报告了当EHT的电学特性接近宿主心室组织时，BiV-MI模型中的VT负担减少。Fassina等人[26]发现，当传导性接近健康水平时，sVT消失了，即使在未成熟的复极化表型中也是如此。同样，我们早期的研究也显示，随着EHT传导性的增加，复极化梯度减少，无论hiPSC-CM对齐程度或移植物附着程度如何[29,30]。综合这些发现，表明一个成熟的、高传导性的EHT在涉及细胞对齐、移植物附着程度、梗死基质和植入部位的多种条件下，一致地减轻或至少控制了肌肉再生引起的VT负担。

4.5 MI基质在EHT植入后强烈调节心律失常风险
MI后肌肉再生后，心律失常的诱发性表现出明显的动脉阻塞依赖性，在LAD猪中变化显著，但在LCx猪中则更为稳定。在LAD猪中，EHT植入后的平均IS与两个植入部位植入前的值相似。相比之下，LCx猪在EHT植入后平均IS明显增加，尽管侧向放置比中央放置减少了再入。这些结果扩展了Yu等人[17]的先前观察，他们在两个MI模型中展示了特定位置的VT发生率，其中一个模型的梗死局限于心内膜，另一个模型的梗死在心外膜中高度扩散，这与我们在LAD猪中的发现一致。在具有高度跨壁SZ的猪中，EHT创建了具有胎儿样电生理特性的新峡部，在某些猪（例如，4-6）中，允许从基底到顶点的传导并促进了单向阻滞和再入。这些促心律失常效应随着EHT传导性的增加而减弱，这与之前的研究[53]一致。在某些情况下，现有的再入阻断了EHT的传导路径，使任何传导效应无效。在EHT主要覆盖传导组织的猪中（例如，7-12），没有形成额外的单向阻滞，因为心律失常不受传导性变化的影响。这表明，在没有跨壁SZ的猪中，肌肉再生后的诱发性主要取决于EHT-MI的空间关系和未成熟的EHT表型。与Campos等人[53]的研究一致，我们发现低传导性的峡部对于再入的开始很重要，而降低的传导性是其持续性的主要贡献因素。这种机制解释了为什么在低EHT传导性下，弱跨壁梗死后的VT负担变化很大，而在EHT传导性接近仿生值时则减少或得到控制[17]。相比之下，高度跨壁的梗死在EHT覆盖下可以产生新的VT，如Fassina等人[26]和此处所示。当传导性增加时，这些VT被抑制。总体而言，我们的结果表明，梗死基质是MI后VT发生率的主要决定因素。对于高度跨壁的SZ，当EHT在梗死区域侧面植入时，心律失常减少；而对于弱跨壁的SZ，VT负担取决于EHT相对于梗死的位置，这强调了需要针对特定受试者的计算机模拟来评估心律失常风险并优化植入策略。

4.6 限制、不确定性和未来工作
模型特性：采用的四面体化过程使用了与现有文献[16,23,51,71]一致的边长，这些边长已被证明能够可靠地捕捉生理和心律失常动态。具体来说，Boyle等人[72]证明，边长低于400微米足以解析与实验观察一致的重入电路，同时减少数值传导阻塞伪影。最近，Bishop等人[73]强调了在低CV区域需要更细的离散化（≤200微米）以防止虚假的传导阻塞并减少心律失常结果的变异性。在我们的框架中，EHT及其相邻区域的中位边长低于这个200微米的阈值。此外，我们应用了Bishop等人[73]推荐的CV调整策略来处理较粗的网格：调整了梗死区域的导电性，以匹配在窦性和起搏节律下获得的特定物种的OM数据[20]，而健康区域和EHT区域的设置产生的CV与实验基准一致（见第2.6节）。尽管在先前的研究中已经成功使用了较粗的离散化[16,17,26,51,71,72,74]，但我们的多尺度网格化方法通过结合关键区域的高分辨率和经过验证的导电性选择，增强了诱导性评估的稳健性。使用先进的算法和广泛的实验验证[20,31]，减轻了低分辨率CMR[23]和分割不确定性。这支持了我们的发现，即LCx猪比LAD猪表现出更多的透壁SZs，这可能反映了MI诱导协议的差异（LCx近端与LAD中部的气球膨胀）以及LAD病例中更高的平面外LGE-CMR分辨率，这使得能够识别更薄的BZ层[20]。一些参数是从人类或犬类研究中得出的，这些参数再现了大型哺乳动物心脏的典型电生理行为[16,33,34,45,47,48,50–52]。在我们之前的工作[20]中，我们对区域APD比率、心肌和CS导电性以及MI后的INa重塑进行了敏感性分析，以评估这些非猪类参数对全局电生理特性的影响。APD异质性和导电性的变化在组织和器官层面上的影响很小，而INa的微小变化却在BZ内产生了显著的CV变化。在这方面，Campos等人[53]确定CV减慢是再入性VT概率的关键决定因素。这些发现强调了使用猪类特定的MI后数据校准钠电流重塑的重要性，以减少模型不确定性。总体而言，我们的结果表明，大多数跨物种参数选择保持了模型的稳健性，尽管某些变量可能会引入局部偏差。虽然当前的参数是根据猪类特定的OM和心电图数据校准的，以确保生理一致性，但未来更详细的实验数据集的可用性将有助于进一步改进并减少残余的跨物种不确定性。准确的CS表示对于减少心律失常诱导的变异性至关重要。然而，精确的个性化仍然有限，因为详细的CS解剖结构通常只能通过离体组织学获得，而且仍然缺乏全面的猪类特定电生理细胞模型。目前，心内膜映射和非侵入性细胞外电位匹配是验证CS模型最可行的方法[51,64,75]。在Rosales等人[20]的工作中，我们使用猪类受试者特定的心电图和OM数据验证了此处使用的CS架构，全面分析了CS架构在健康和MI条件下对组织和器官层面心室激活的影响。在所有使用的九个模型中，都遵循了建立的指南来个性化构建CS[20]。随着更多数据的出现，应该将猪类特定的功能（例如，离子动力学、导电性和前向-反向PMJ延迟）和结构（架构、PMJ位置）CS特征整合到建模框架中，以实现更稳健的临床前CS对去极化和心律失常影响的建模。此外，未来的工作应该纳入MI后区域特定的CS传导延迟，Sayers等人[69]最近表明这些延迟具有高度的心律失常生成能力。在计算机模拟AIP中：结合有限的低分辨率S2范围和较少的起搏点数量，而不是高分辨率的耦合间隔探索或完整的19点扫描，可能无法捕捉到VT诱导的狭窄时空窗口。因此，根据我们的协议被分类为不可诱导的模型在更彻底的耦合间隔搜索下可能会表现出再入性。因此，尽管我们的计算机模拟AIP在计算成本上大幅降低的情况下定性地再现了受试者特定的实验性VT模式，但未来的研究可能会从更详细的空间和时间扩展的刺激策略中受益。从空间角度来看，虽然没有使用完全自动化的定量标准来选择起搏点，但我们实施了一种可重复的策略，旨在均匀地包围梗死区域并评估促心律失常BZ的异质性[39,40,60]。未来的工作可以结合基于测地距离的自动化方法来识别疤痕组织，或者Campos等人[54]提出的慢传导峡部。在时间上，可以使用检查点策略和自动估计每个起搏点的有效不应期来检查更广泛和特定于位置的S2耦合间隔范围，采用的方法类似于Azzolin等人[60]描述的方法。总的来说，这些方法上的改进将进一步标准化AIP，并能够系统地识别心律失常诱导的关键空间和时间起搏特征，同时保持计算的可行性。这样的进步可能会揭示仅在狭窄的时间窗口或特定的触发-基质配置中出现的再入机制。EHT的内在异质性：几个内在因素[4,76]可能会影响结果，但在这里被简化了：多细胞组成：未来的模型可以包含具有胎儿样表型的基质心脏细胞。hiPSC-CM的变异性：hiPSC-CM的实验变异性促使开发了多个计算离子模型，导致自动性和对心律失常的易感性存在差异[18,77,78]。最近，Riebel等人[59]通过计算证明，在LAD MI的BiV模型中注入异质hiPSC-CMs（心室、心房、结）促进了治疗后异位活动的产生。将我们的工作扩展到包含这种变异性可以揭示猪类特定的VT负担差异。细胞排列：hiPSC-CMs经常聚集在岛屿中或表现出支架驱动的定向[10,13]。在这里，假设EHT中的hiPSC-CMs分布是无组织的，这与之前的平板和BiV模拟结果一致，显示排列对心律失常的影响有限[17,28,30]。EHT植入后的外在因素：外部影响也会影响再肌化结果[10,13,17,27,79]。附着程度：不完全的物理植入可能是由于粘附不良的构造中的气泡、缝合产生的疤痕组织、异种移植中的免疫介导的EHT隔离，或心脏收缩-松弛周期中的剪切应力[10,17]。虽然我们将BiV-EHT耦合建模为连续界面提供了一个可行的器官尺度VT评估框架，但表示移植-宿主界面处的离散、异质电耦合仍然是一个关键挑战。正如Gibbs等人[80]所指出的，界面耦合的时空异质性可能会产生局部源-汇不匹配，从而强烈影响局灶性心律失常的易感性。先前的模拟表明，均匀的部分植入会增加VT风险，而异质的部分与完全植入的风险相当[17,26]。一致地，我们之前的计算研究发现在存在最小电接触的情况下，不同程度的异质植入仅导致轻微的电生理变化[29]。因此，我们在这项工作中专注于完全植入。EHT诱导的异位：实验研究表明，细胞注射后异位负担很高[7,17,27,79]。计算证据表明，异位发生在不完全植入或极端hiPSC-CM异质性下，但在完全植入下则不会。持续的VT还需要一个心动过缓的节拍（或其他非EHT起搏的缺失）[59,80]和抑制CS逆向传导[59]。我们的结果和其他研究[17,26,28–30,55]没有发现由异位驱动的VT，这与宿主心肌的高电紧张负荷抑制自发活动以及EHT固有的较慢跳动率一致，确保了宿主心肌的起搏。尽管使用了Paci等人[46]的最新模型，该模型具有增强的钙处理能力和更强的自发跳动能力，但这种效应仍然存在。快速的宿主诱导起搏可能会通过耗尽肌浆网钙储存来进一步抑制hiPSC-CM的自动性，这与Riebel等人的发现一致[59]。最近的临床前和临床EHT研究[7,8]报告没有心律失常生成性，支持了这些观察结果。然而，确认稳定的EHT-心肌耦合和高细胞存活率仍然是必要的。未来的研究可以研究心动过缓节律和异质性移植，以模拟更有利于异位发生的条件。过渡阶段：我们和其他人[17,26]一样，关注基线MI和EHT植入后的终点。在这种情况下，我们之前的工作[28–30]表明，一旦发生最小程度的植入，宿主心肌就主导了EHT的去极化和复极化。具体来说，EHT内的APD值反映了相邻心肌区域。即使在更新的Paci等人[46]模型中存在向内的超极化激活的funny电流，EHT内的APD值也与相邻心肌区域一致，这与之前的计算机模拟报告一致[17,26,55]。然而，移植整合过程中的动态过程，如EHT-心肌耦合的时间变化和细胞存活率（此处未考虑），可能会显著影响心律失常的易感性。Liu等人[79]报告了注射后的早期局部VT风险，随后在几周内转变为相对稳定。同样，计算研究表明，随着移植-宿主耦合的逐渐增加，局灶性心律失常的易感性会增强和减弱[80]。对于再入机制，电耦合的时空变化可能会促进或阻碍低传导峡部的形成（单向阻滞的基质）和再入回路的持续性，导致整合期间的VT负担高度可变。展望：我们通过将更新的hiPSC-CM模型与多样化的梗死几何形状相结合，开发了一个现实的EHT-心肌建模和模拟框架。这种方法捕捉了心律失常的关键结构和电生理决定因素，并且可以随着新的实验数据的出现而扩展。最终，它提供了一个稳健的平台，用于指导特定病例的风险评估和MI后再肌化策略的优化。5 结论我们开发了一种新的计算流程，用于生成猪类BiV受试者特定的计算机模拟模型，这些模型模拟了EHT再肌化前后的梗死心脏，旨在分析治疗后的VT发生率。模拟的心律失常模式与实验数据在定性上吻合良好。较大的LAD梗死与更高的心律失常生成性相关。CS表示对MI后的结果有关键影响。EHT植入后，特别是在梗死直接上方的区域，VT负担增加；然而，当EHT横向植入时，VT负担减少。在较少透壁的疤痕中，VT诱导性与EHT位置之间的关系变化很大，这突显了功能相似的数字孪生体作为个性化风险预测工具的潜力。最后，仿生EHT导电性成为减轻再肌化治疗后VT负担的关键因素。支持信息致谢计算是在ICTS NANBIOSIS（萨拉戈萨大学的高性能计算单元）上进行的。参考文献