Programa del congreso

El bloqueo de rama derecha incompleto (BRDI) es un hallazgo

frecuente en niños. Sin embargo, diferenciar los distintos tipos de

BRDI a partir del electrocardiograma sigue siendo un reto, ya

que los criterios actuales carecen de la especificidad necesaria.

Aunque en muchos casos los BRDI representan una variante

fisiológica del crecimiento, también pueden ser indicio de

patologías como la comunicación interauricular o la hipertrofia

del ventrículo derecho. En este trabajo, se desarrolló un modelo

computacional tridimensional personalizado de los ventrículos

de un paciente pediátrico de 9 años, el cual incorpora un sistema

de Purkinje guiado por coordenadas universales que permite

simular la propagación eléctrica en condiciones fisiológicas y

patológicas. Se analizaron cuatro escenarios: bloqueo completo

de rama derecha, bloqueo incompleto en la zona proximal del

sistema de Purkinje, bloqueo incompleto en la banda moderadora

y bloqueo incompleto asociado a hipertrofia ventricular derecha.

Además, se evaluó la sensibilidad de la activación ventricular

frente a variaciones en la velocidad de conducción en Purkinje y

miocardio. Los resultados muestran patrones de activación y

morfologías de QRS diferenciadas, lo que podría aportar

criterios adicionales en la práctica clínica para identificar el

origen del bloqueo.

Atrial fibrillation (AF) is the most common cardiac arrhythmia, but current ablation therapies remain limited. Epicardial pulsed field ablation (PFA) is a novel strategy targeting ganglionated plexi (GPs) within epicardial fat. Although promising, prior computational models lacked clinical realism, as they excluded catheter geometry, clinical ablation protocols, hemodynamics, and thermal latency. We developed a 3D model incorporating a commercially available catheter, clinically relevant PFA settings (60 pulses, 100 µs, 1 Hz), and fully coupled electrical-thermal-fluid dynamics problem. The anatomy included epicardial fat, myocardium, blood, and the left circumflex artery (LCx) with a stent positioned beneath the catheter to reproduce worst-case conditions. Tissue conductivity was modelled as dependent on electric field and temperature, while blood and saline flow were simulated at physiological rates. Simulations tested 1000, 2000, and 2500 V, with outcomes including lesion volume, peak temperature, and Arrhenius-based thermal damage over a 90-s latency. Fat lesion volume was largest without an artery (490 mm³) and reduced in its presence (390 mm³). The stent shielded the lumen but did not significantly alter fat ablation. Myocardial involvement occurred only at 2500 V. At 1000 V, peak temperatures remained <40 °C with negligible thermal damage. At higher voltages, fat and arterial wall heating increased, with the stent slightly enhancing arterial wall temperatures. Thermal damage expanded during latency, reaching up to fivefold larger volumes in fat at 2500 V. In conclusion, epicardial PFA at 1000 V appears safe and effective, even near stented arteries, whereas higher voltages increase the risk of thermal collateral damage.

A cardiac digital twin is a virtual tool representing a patient’s heart that can simulate new events, such as evaluating therapies to inform clinical decision-making. We present a sex-specific digital twinning framework for personalising electrophysiological function based on routinely acquired magnetic resonance imaging data and the standard 12-lead electrocardiogram (ECG), while preserving known sex-related differences at the ionic level in the resulting digital twins. We demonstrate our digital twinning framework in three subjects, two female and one male, where our inferred reaction-Eikonal models reproduced the patient’s ECG with a Pearson’s correlation coefficient of 0.9 on average. The framework can be downloaded from GitHub.

Central aortic pressure and cardiac output are key indicators of cardiovascular health, but they are usually obtained through invasive techniques. To enable real-time diagnostics, it is essential to develop fast calibration methods based on reduced-order cardiovascular models, in order to lower the computational cost of simulations.

We present an efficient and innovative calibration method for arterial networks modeled with lumped parameters. Inspired by the variational adjoint method, it evaluates the sensitivity of the difference between simulations and measurements with respect to the parameters, without the cost increasing with their number. Based on the physical laws describing blood flow (mass and momentum conservation), a mathematical tool is constructed that propagates information from the peripheral arteries, where pressure measurements are available, to the network inlet.

The procedure successfully calibrates the inlet boundary condition of the network and the peripheral parameters of the vascular beds, represented through Windkessel models, assuming the geometry and mechanical properties of the network are known. Comparing with data derived from a high-fidelity three-dimensional model, errors in the inlet flow waveform are below 5%. This demonstrates the potential to calibrate reduced cardiovascular models more quickly and cost-effectively than with neural networks, with the possibility of extending the approach to more complex networks.

La predicción temprana de efectos proarrítmicos es crucial en el desarrollo de nuevos fármacos. La modelización de la dinámica de la interacción fármaco–canal hERG (IKr) permite capturar bloqueos dependientes del estado y del uso que los enfoques basados únicamente en IC50 no reflejan. En este trabajo, utilizamos nuestros modelos dinámicos de bloqueo de IKr mediante cadenas de Markov de tres fármacos reales para investigar cómo la cinética modula la prolongación del potencial de acción (APD) en células endocárdicas y midmiocárdicas, y cómo estos efectos se traducen en un modelo biventricular tridimensional utilizando una variante del modelo celular de O’Hara-Rudy (ORd).

Se evaluó el efecto de tres fármacos con mecanismos de bloqueo diferentes —Astemizol, Diltiazem y Ranolazina— a una frecuencia fisiológica de 1 Hz. Para ello, los modelos se adaptaron para reproducir datos experimentales obtenidos a 37ºC. El análisis comparó el comportamiento electrofisiológico entre simulaciones 0D (unicelulares) y simulaciones 3D, considerando la duración del potencial de acción (APD), y eventos arrítmicos como las postdespolarizaciones tempranas (EADs). A nivel ventricular, Astemizol produjo una notable prolongación del APD, la aparición de EADs y de arritmias, mientras que Diltiazem y Ranolazina también prolongaron el APD, pero en menor medida.

La implementación de los modelos de fármacos mediante cadenas de Markov permitió representar efectos dinámicos y bloqueos dependientes del estado del canal, superando las limitaciones de modelos estáticos. Estos resultados demuestran la importancia de la dinámica de la interacción fármaco canal en la evaluación del efecto de éstos.

La simulación del comportamiento mecánico de los tejidos biológi-

cos presenta importantes desafíos, derivados de la complejidad de

sus propiedades no lineales, entre otros, la variabilidad entre pacien-

tes y las limitaciones en la adquisición de datos. En este escenario,

las redes neuronales de grafos o Graph Neural Networks (GNNs)

ofrecen un marco flexible para modelar dinámicas complejas a partir

de discretizaciones construidas sobre mallas computacionales, apro-

vechando su sesgo geométrico para describir con mayor precisión la

naturaleza del problema.

En este trabajo se estudian los límites de la simulación computacio-

nal basada en datos y se estudia el potencial de esta arquitectura. La

red de grafos se concibe no solo como un algoritmo que interpreta

la geometría y la discretización del modelo, sino también como un

mecanismo capaz de procesar la influencia de distintos materiales

dentro del comportamiento mecánico del modelo. Esta prueba de

concepto se enmarca en el estudio de modelos anisótropos repre-

sentativos del tejido blando cardíaco, reafirmando el alto potencial

de estos operadores neuronales como predictores físicos, con la ca-

pacidad adicional de extrapolar a materiales no vistos durante el

entrenamiento, superando así las limitaciones de otras arquitecturas

basadas en datos