Programa del congreso
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Resumen diario |
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Ju-S4.4-MoSim: Modelado y simulación computacional cardiovascular Lugar: Aula 1.05 Presidente de la sesión: Francisco Javier Saiz Rodríguez Presidente de la sesión: Ana Minchole Lapuente | |
| Presentación 2 | |
8:45 - 9:00
Infiltración Fibrótica y Riesgo de Fibrilación Auricular: Un Estudio Basado en Cohortes Virtuales CoMMLab, Universitat de València, València, España La fibrilación auricular (FA) constituye un reto clínico creciente, donde la modelización computacional se ha consolidado como una herramienta clave para comprender sus mecanismos y avanzar hacia terapias personalizadas. En este trabajo empleamos una cohorte virtual formada por 10 geometrías bi-auriculares para evaluar cómo diferentes estrategias de modelización de la infiltración fibrótica condicionan la vulnerabilidad a la FA. Para ello, desarrollamos un método capaz de generar patrones fibróticos alineados con la orientación de las fibras miocárdicas e incorporamos el remodelado mediado por TGF-β1 en el modelo auricular de Koivumäki, con el fin de reproducir cambios estructurales y eléctricos. Se realizaron 200 simulaciones variando focos de estimulación y condiciones de fibrosis. En ausencia de fibrosis, la inducción de FA solo ocurrió en el 22% de los casos, lo que subraya el papel fundamental del remodelado fibrótico. El modelo de desacoplamiento con remodelado iónico (D+RI) ofreció tasas de arritmia del ~46% sin necesidad de ajustes adicionales. En contraste, el modelo incremento anisotrópico con remodelado iónico (IA+RI) necesitó modificaciones en la difusión para alcanzar ~26%, mientras que el modelo de desacoplamiento (D) aislado resultó en inducibilidades más elevadas (~60%). La estimulación auricular izquierda, especialmente próxima a las venas pulmonares derechas, mostró la mayor capacidad arritmogénica (~67%), en comparación con focos auriculares derechos. En conjunto, estos resultados ponen de relieve la relevancia de la representación de la fibrosis y del lugar de estimulación en la modelización de la FA, y consolidan el enfoque D+RI como un candidato sólido para simulaciones personalizadas.
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