Novel Optics-Based Approaches for Cardiac Electrophysiology: A Review
Notice bibliographique
Résumé
Optical techniques for recording and manipulating cellular electrophysiology have advanced rapidly in just a few decades. These developments allow for the analysis of cardiac cellular dynamics at multiple scales while largely overcoming the drawbacks associated with the use of electrodes. The recent advent of optogenetics opens up new possibilities for regional and tissue-level electrophysiological control and hold promise for future novel clinical applications. This article, which emerged from the international NOTICE workshop in 2018, reviews the state-of-the-art optical techniques used for cardiac electrophysiological research and the underlying biophysics. The design and performance of optical reporters and optogenetic actuators are reviewed along with limitations of current probes. The physics of light interaction with cardiac tissue is detailed and associated challenges with the use of optical sensors and actuators are presented. Case studies include the use of fluorescence recovery after photobleaching and super-resolution microscopy to explore the micro-structure of cardiac cells and a review of two photon and light sheet technologies applied to cardiac tissue. The emergence of cardiac optogenetics is reviewed and the current work exploring the potential clinical use of optogenetics is also described. Approaches which combine optogenetic manipulation and optical voltage measurement are discussed, in terms of platforms that allow real-time manipulation of whole heart electrophysiology in open and closed-loop systems to study optimal ways to terminate spiral arrhythmias. The design and operation of optics-based approaches that allow high-throughput cardiac electrophysiological assays is presented. Finally, emerging techniques of photo-acoustic imaging and stress sensors are described along with strategies for future development and establishment of these techniques in mainstream electrophysiological research.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 tête enseignante, 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 ».