Medizin: Ein digitales Herz

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Medizin: Ein digitales Herz

Einige Forschungsgruppen haben bereits erfolgreich menschliche Organe am Computer simuliert. Dadurch lassen sich maßgeschneiderte Therapiemöglichkeiten virtuell testen, bevor man sie an Versuchstieren oder Patienten anwendet.

Axel Loewe

Arztbesuch — © Ridofranz / Getty Images / iStock (Ausschnitt)

Der 45-jährige Rainer Müller nimmt seit kurzem immer wieder wahr, wie sein Herz kurzzeitig stolpert und stärker klopft als üblich. Obwohl er sich sportlich betätigt, schläft er schlecht und ist tagsüber häufig müde. Auf den Rat seiner Kardiologin hin führt er ein Langzeit-EKG durch. Das kleine Gerät, das die elektrische Aktivität seines Herzens durch Elektroden auf der Haut aufzeichnet, trägt er über mehrere Tage am Körper. Die Auswertung ist eindeutig: Herr Müller leidet an Vorhofflimmern, einer Herzrhythmusstörung, die in den Vorhöfen des Herzens entsteht.

Mit dieser Diagnose ist er nicht alleine. In Deutschland leiden aktuell etwa 300 000 Menschen an Vorhofflimmern. Zwar ist die Erkrankung nicht unmittelbar lebensbedrohlich, doch sie geht mit einem deutlich erhöhten Risiko für Schlaganfälle einher und kann zu Herzinsuffizienz führen. Darum sollte man die Störung auf jeden Fall behandeln …

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Quellen

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Kirchhof, P. et al.: 2016 ESC Guidelines for the management of atrial fibrillation developed in collaboration with EACTS. European Heart Journal 37, 2016

Li, Z. et al.: Assessment of an In Silico Mechanistic Model for Proarrhythmia Risk Prediction Under the CiPA Initiative. Clinical Pharmacology and Therapeutics 105, 2019

Loewe, A. et al.: Patient-Specific Identification of Atrial Flutter Vulnerability - A Computational Approach to Reveal Latent Reentry Pathways. Frontiers in Physiology 9, 2019

Loewe, A. et al.: Cardiac ischemia-insights from computational models. Herzschrittmachertherapie und Elektrophysiologie 29, 2018

Neher, E., Sakmann, B.: Single-channel currents recorded from membrane of denervated frog muscle fibres. Nature 260, 1976

Niederer, S. A. et al.: Computational models in cardiology. Nature Review Cardiology, 2018

Prakosa, A. et al.: Personalized virtual-heart technology for guiding the ablation of infarct-related ventricular tachycardia. Nature Biomedical Engineering, 2018

Vigmond, E. J. et al.: Solvers for the cardiac bidomain equations. Progress in Biophysics and Molecular Biology 96, 2008

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