2022 Fiscal Year Final Research Report

Development of a new ablation strategy based on the real-time imaging and analysis of non-paroxysmal atrial fibrillation.

Research Project

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Project/Area Number	20K08469
Research Category	Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
Allocation Type	Multi-year Fund
Section	一般
Review Section	Basic Section 53020:Cardiology-related
Research Institution	Shiga University of Medical Science
Principal Investigator	Ashihara Takashi 滋賀医科大学, 医学部, 教授 (80396259)
Co-Investigator(Kenkyū-buntansha)	小澤友哉滋賀医科大学, 医学部, 講師 (20584395) 奥山雄介滋賀医科大学, 医学部, 医員 (60867654) 原口亮兵庫県立大学, 情報科学研究科, 教授 (00393215) 稲田慎森ノ宮医療大学, 保健医療学部, 教授 (50349792) 中沢一雄森ノ宮医療大学, 保健医療学部, 教授 (50198058)
Project Period (FY)	2020-04-01 – 2023-03-31
Keywords	分子心臓学 / 不整脈学 / 心房細動 / 非発作性心房細動 / リアルタイム可視化 / リアルタイム映像化 / in silico / 人工知能
Outline of Final Research Achievements	In this study, we employed the ExTRa Mapping, an online real-time clinical arrhythmia imaging system developed by us, to investigate rotor characteristics, control methods, relationship with catheter ablation outcomes, and predictability of rotor control and treatment outcome when artificial intelligence (AI) and in silico analysis were are introduced. Although the study progress was slow at the beginning of the project period due to the new coronavirus infection, we subsequently conducted excitation dynamics analysis and in silico and AI analysis of rotors to clarify the mechanism of non-PAF maintenance. We also promoted AI research to improve the accuracy of the system and the temporal reproducibility and predictability of rotor control.
Free Research Field	循環器内科・生体医工学・医療情報学
Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements	心房細動の治療はカテーテルアブレーションが第１選択で，肺静脈隔離術が標準術式であるが，非発作性の長期に持続する心房細動にはあまり有効でない．本研究では，我々が発明した臨床不整脈映像化システムExTRa Mappingを用いた臨床研究と，コンピュータシミュレーションと人工知能による基礎研究により，心房細動の持続性にかかるローター（機能的興奮旋回）の特徴と，その制御方法について調べた．今後も追加研究は必要だが，これまでに明らかにした範囲だけでも，非発作性心房細動のカテーテルアブレーションに理論的根拠を与え，成績向上に繋げることができ，テーラーメイド医療の実現に向けた一歩を踏み出せたと考える．