Bolsa 17/00319-8 - - BV FAPESP
Identificação do substrato atrial em pacientes com fibrilação atrial crônica utilizando modelos estatísticos multivariados e múltiplos atributos de eletrogramas atriais.
Processo: 17/00319-8
Bolsa(s) vinculada(s): 18/02251-4 - Estudo da dinâmica da fibrilação atrial crônica utilizando modelos computacionais e análise de quantificação de recorrência, BE.EP.PD
A fibrilação atrial (FA) é a arritmia cardíaca sustentada mais comum na prática clínica e uma das principais causas de acidente vascular cerebral. Sabe-se que as veias pulmonares (VPs) participam no início e manutenção da FA, e o isolamento das VPs (IVPs) por ablação com cateteres via radiofrequencia é eficaz no tratamento de FA paroxística. Contudo, o tratamento ablativo da FA persistente continua um desafio devido à sua complexa fisiopatologia. Regiões atriais com eletrogramas fracionados (complex fractionated atrial electrograms, CFAEs) foram introduzidas como possíveis alvos para ablação em FA persistente. Porém, resultados ablativos inconsistentes culminaram em um intenso debate em relação à validade da ablação guiada por CFAEs para tratar pacientes com FA persistente.Consequentemente, o desenvolvimento de métodos mais eficazes para o tratamento da FA persistente é de grande interesse para a comunidade científica e clínica. Mais especificamente, a correta identificação de tecidos atriais responsáveis pela perpetuação da arritmia é crucial para o avanço do tratamento ablativo da FA persistente. Estudos recentes mostraram que nem todo o fracionamento em eletrogramas atriais (atrial electrograms, AEGs) corresponde à perpetuação da FA. Contudo, essas investigações analisaram somente uma característica dos AEGs, o que pode ser insuficiente para descrever um fenômeno complexo como a FA. O trabalho proposto investigará i) múltiplos atributos extraídos dos AEGs coletados de pacientescom FA persistente para discernir diferentes tipos de fracionamentos de AEGs e; ii) correlacionar esses AEGs com os mecanismos para manutenção e perpetuação da FA utilizando modelos estatísticos multivariáveis.
LI, XIN; CHU, GAVIN S.; ALMEIDA, TIAGO P.; VANHEUSDEN, FREDERIQUE J.; SALINET, JOAO; DASTAGIR, NAWSHIN; MISTRY, AMAR R.; VALI, ZAKARIYYA; SIDHU, BHARAT; STAFFORD, PETER J.; SCHLINDWEIN, FERNANDO S.; NG, G. ANDRE. Automatic Extraction of Recurrent Patterns of High Dominant Frequency Mapping During Human Persistent Atrial Fibrillation. FRONTIERS IN PHYSIOLOGY, v. 12, MAR 12 2021. Citações Web of Science: 0.
LI, XIN; ALMEIDA, TIAGO P.; DASTAGIR, NAWSHIN; GUILLEM, MARIA S.; SALINET, JOAO; CHU, GAVIN S.; STAFFORD, PETER J.; SCHLINDWEIN, FERNANDO S.; NG, G. ANDRE. Standardizing Single-Frame Phase Singularity Identification Algorithms and Parameters in Phase Mapping During Human Atrial Fibrillation. FRONTIERS IN PHYSIOLOGY, v. 11, JUL 21 2020. Citações Web of Science: 0.
ALMEIDA, TIAGO P.; SCHLINDWEIN, FERNANDO S.; SALINET, JOAO; LI, XIN; CHU, GAVIN S.; TUAN, JIUN H.; STAFFORD, PETER J.; NG, G. ANDRE; SORIANO, DIOGO C. Characterization of human persistent atrial fibrillation electrograms using recurrence quantification analysis. Chaos, v. 28, n. 8 AUG 2018. Citações Web of Science: 4.