Computational models of atrial cellular electrophysiology and calcium handling, and their role in atrial fibrillation
Notice bibliographique
Résumé
The complexity of the heart makes an intuitive understanding of the relative contribution of ion channels, transporters and signalling pathways to cardiac electrophysiology challenging. Computational modelling of cardiac cellular electrophysiology has proven useful to integrate experimental findings, extrapolate results obtained in expression systems or animal models to other systems, test quantitatively ideas based on experimental data and provide novel hypotheses that are experimentally testable. While the bulk of computational modelling has traditionally been directed towards ventricular bioelectricity, increasing recognition of the clinical importance of atrial arrhythmias, particularly atrial fibrillation, has led to widespread efforts to apply computational approaches to understanding atrial electrical function. The increasing availability of detailed, atrial-specific experimental data has stimulated the development of novel computational models of atrial-cellular electrophysiology and Ca(2+) handling. To date, more than 300 studies have employed mathematical simulations to enhance our understanding of atrial electrophysiology, arrhythmogenesis and therapeutic responses. Future modelling studies are likely to move beyond current whole-cell models by incorporating new data on subcellular architecture, macromolecular protein complexes, and localized ion-channel regulation by signalling pathways. At the same time, more integrative multicellular models that take into account regional electrophysiological and Ca(2+) handling properties, mechano-electrical feedback and/or autonomic regulation will be needed to investigate the mechanisms governing atrial arrhythmias. A combined experimental and computational approach is expected to provide the more comprehensive understanding of atrial arrhythmogenesis that is required to develop improved diagnostic and therapeutic options. Here, we review this rapidly expanding area, with a particular focus on Ca(2+) handling, and provide ideas about potential future directions.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».