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Enregistrement W4414758767 · doi:10.1113/jp289425

Mechanistic insights into sex differences in atrial electrophysiology and arrhythmia vulnerability through sex‐specific computational models

2025· article· en· W4414758767 sur OpenAlexaff
Nathaniel T. Herrera, Haibo Ni, Charlotte Smith, Yixuan Wu, Dobromir Dobrev, Stefano Morotti, Eleonora Grandi

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Physiology · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiac electrophysiology and arrhythmias
Établissements canadiensUniversité de MontréalMontreal Heart Institute
Organismes subventionnairesNational Heart, Lung, and Blood InstituteDeutsche ForschungsgemeinschaftNational Institute on AgingNational Institutes of HealthEuropean CommissionAmerican Heart Association
Mots-clésAtrial fibrillationCardiac electrophysiologyRepolarizationElectrophysiologyAfterdepolarizationAtrial action potentialEffective refractory periodRyanodine receptorSinus rhythmRefractory period

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Atrial fibrillation (AF), the most common cardiac arrhythmia, shows marked sex differences in clinical presentation, treatment response and outcomes. Although prevalence is similar, women often experience more severe symptoms, higher rates of adverse drug effects and reduced treatment efficacy. To investigate the underlying sex‐specific AF mechanisms, we developed and validated male and female human atrial cardiomyocyte models that integrate sex‐based differences in electrophysiology and calcium (Ca2+) handling under normal sinus rhythm (nSR) and chronic AF (cAF) conditions. Although the model parameterizations and assumptions (based on limited human data) may not capture the full spectrum of clinical variability, the models reproduced key reported sex‐dependent differences in human atrial cardiomyocyte action potential (AP) and Ca2+ transient (CaT) dynamics. Simulations revealed that both sexes exhibited shortened effective refractory periods and wavelengths in cAF vs. nSR. Females were more prone to delayed afterdepolarizations (DADs), whereas males were more susceptible to AP duration (APD) and CaT amplitude (CaTAmp) alternans. Population‐based modelling identified distinct parameter associations with arrhythmia mechanisms: DAD vulnerability was associated with enhanced ryanodine receptor Ca2+ sensitivity in females, and alternans in males correlated with reduced L‐type Ca2+ current maximal conductance. Pharmacological simulations revealed sex‐specific responses to antiarrhythmic therapies. In males, multiple drug combinations restored APD at 90% repolarization (APD90), CaTAmp and reduced alternans susceptibility, whereas females responded to only one combination improving APD90 and CaTAmp but with minimal impact on DAD risk. These findings underscore the need for sex‐specific therapeutic strategies and support use of computational modelling in guiding precision medicine against AF. image Key points Atrial fibrillation (AF) is a common heart rhythm disorder that presents differently in males and females, but how the underlying mechanisms differ in males and females is not fully understood. We developed and validated computer models of male and female human atrial cardiomyocytes that incorporate known sex differences in ion channels and calcium handling under normal sinus rhythm and AF conditions. Under normal rhythm, males and females showed distinct electrical activity, which became less pronounced in AF. In AF, both sexes showed reduced effective refractory period and wavelength and depressed calcium transients. Males were more susceptible to electrical alternans, whereas females showed a greater tendency for calcium‐driven delayed afterdepolarizations. Simulated drug treatments showed greater benefit in male models, particularly with combinations targeting multiple potassium channels, whereas female models showed limited response. These results highlight the need for sex‐specific approaches to treating AF and may help guide future drug development.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,017
Tête enseignante GPT0,275
Écart entre enseignants0,258 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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