COMPUTATIONAL STUDY OF THE VENTRICULAR ELECTROMECHANICAL ACTIVITY INCLUDING THE PURKINJE SYSTEM

The heart is a muscular organ essential for pumping blood throughout the body, making it crucial to the cardiovascular system’s function. Its primary role depends on cardiac excitation, a process that leads to the contractions necessary for blood circulation. This excitation is managed by the cardiac conduction system (CCS), which includes specialized cells with intrinsic auto-rhythmicity that generate impulses, allowing for the propagation of the electrical signals. These signals travel along the CCS, ensuring rapid and coordinated excitation throughout the heart. Cardiac conduction diseases, often manifesting as heart rhythm disorders, significantly contribute to cardiovascular diseases (CVDs), which account for 33% of global deaths. Despite ongoing improvements in medical practice, cardiac computational models have emerged as promising tools for clinical support. These models provide personalized diagnostic information, enable patient-specific treatment planning and predict outcomes. Additionally, they aid in the development of new therapies and the enhancement of existing ones. Simulating cardiac excitation through such models is crucial for understanding heart rhythm disorders and improve their treatments. A key component of the CCS is the Purkinje fibers, which form a subendocardial network in the ventricles. This ’net-like’ structure extends from the septum to the apex and then to the base of the ventricles. Purkinje fibers are vital for the rapid transmission of electrical signals, ensuring synchronized excitation of the ventricular endocardium. Insulated by connective tissue sheaths to prevent premature excitation of adjacent cardiac tissue, the fibers connect to the cardiac muscle at Purkinje-muscle junctions (PMJ), where the electrical signal is transmitted to the ventricular myocardium. This work presents multiscale mathematical and numerical models that integrate the Purkinje network and its coupling with the myocardium. Specifically, it includes a Purkinje-Myocardium coupled electrophysiology (EP) model that describes electrical activity independently of cardiac mechanics, and a mono-ventricular fully coupled cardiac electromechanics (EM)-closed loop model. The latter is obtained by adapting the coupled Myocardium-Purkinje model to an Electromechanics (EM) model incorporating both active and passive mechanics. This study is divided into two key areas: i)Electrophysiological analysis: focusing on ventricular EP, this section provides a comparative analysis of electrophysiological outcomes between models incorporating Purkinje fibers and those using a common surrogate, the fast endocardial layer — an endocardial layer characterized by a higher conduction velocity compared to the rest of the myocardium — combined with a series of spherical impulses. ii)Electromechanical and hemodynamic analysis of a scenarios that go towards a clinical context. Specifically the latter focuses on the conduction system pacing (CSP) within the framework of Cardiac conduction system (CCS) blocks. In this way we introduce first preliminary insights towards the use of advanced computational models which include the Purkinje system in a clinical context such as that provided by CSP. This part leverages the Purkinje model to simulate mono-ventricular electromechanical and haemodynamic behavior under both physiological and pathological conditions, specifically examining two fascicular blocks and two pacing treatment scenarios. The results are analyzed to assess two key aspects: (1) how fascicular blocks lead to deviations in electromechanical and hemodynamic conditions compared to the physiological case, and (2) how conduction system pacing can mitigate these deviations, with the degree of restoration towards physiological function depending on the number of pacing leads applied.

Il cuore è un organo muscolare essenziale per pompare il sangue in tutto il corpo, rendendolo cruciale per il funzionamento del sistema cardiovascolare. Il suo ruolo principale dipende dall’eccitazione cardiaca, un processo che porta alle contrazioni necessarie per la circolazione sanguigna. Questa eccitazione è gestita dal sistema di conduzione cardiaco (CCS), che include cellule specializzate con auto-ritmicità intrinseca, in grado di generare impulsi, permettendo la propagazione dei segnali elettrici. Questi impulsi viaggiano lungo il CCS, garantendo un’eccitazione rapida e coordinata in tutto il cuore. Le malattie della conduzione cardiaca, che spesso si manifestano come disturbi del ritmo cardiaco, contribuiscono significativamente alle malattie cardiovascolari (CVD), responsabili del 33% dei decessi a livello globale. Nonostante i continui progressi nella pratica medica, i modelli computazionali cardiaci sono emersi come strumenti promettenti per il supporto clinico. Questi modelli forniscono informazioni diagnostiche personalizzate, consentono la pianificazione di trattamenti specifici per il paziente e prevedono i risultati. Inoltre, contribuiscono allo sviluppo di nuove terapie e al miglioramento di quelle esistenti. La simulazione dell’eccitazione cardiaca tramite questi modelli è fondamentale per comprendere i disturbi del ritmo cardiaco e i relativi trattamenti. Un componente chiave del CCS è rappresentato dalle fibre di Purkinje, che formano una rete subendocardica nei ventricoli. Questa struttura a "rete" si estende dal setto fino all’apice e poi alla base dei ventricoli. Le fibre di Purkinje sono vitali per la rapida trasmissione dei segnali elettrici, garantendo un’eccitazione sincronizzata dell’endocardio ventricolare. Isolate da guaine di tessuto connettivo per prevenire l’eccitazione prematura dei tessuti cardiaci adiacenti, le fibre si collegano al muscolo cardiaco presso le giunzioni Purkinje-muscolo (PMJ), dove il segnale elettrico viene trasmesso dal CCS al miocardio ventricolare. Questo lavoro presenta modelli matematici e numerici accoppiati su scala multipla che integrano la rete di Purkinje e il suo accoppiamento con il miocardio. In particolare, sono inclusi: un modello di elettrofisiologia accoppiato Purkinje-Myocardium (P-M) che descrive l’attività elettrica indipendentemente dalla meccanica cardiaca, e un modello monoventricolare completamente accoppiato di elettromeccanica (EM) in circuito chiuso. Quest’ultimo è ottenuto adattando il modello accoppiato Miocardio-Purkinje a un modello di Elettromeccanica (EM) che incorpora sia la meccanica attiva che quella passiva. Lo studio è diviso in due aree chiave: i) Analisi computazionale elettrofisiologica: concentrandosi sull’EP ventricolare, questa sezione fornisce un’analisi comparativa dei risultati elettrofisiologici tra modelli che incorporano le fibre di Purkinje e quelli che utilizzano un comune surrogato, il fast endocardial layer - uno strato endocardico caratterizzato da una maggiore velocità di conduzione rispetto al resto del miocardio- , combinato con una serie di impulsi sferici. ii) Analisi elettromeccanica e emodinamica di scenari orientati a un contesto clinico. In particolare, quest’analisi si concentra sulla terapia di stimolazione del sistema di conduzione (Conduction system pacing, CSP) nel contesto dei blocchi del sistema di conduzione cardiaca (Conduction system blocks, CCS). In questo modo, introduciamo primi approfondimenti sull’uso di modelli computazionali avanzati che includono il sistema di Purkinje in un contesto clinico come quello fornito dal CSP. Questa parte sfrutta il modello di Purkinje per simulare il comportamento elettromeccanico ed emodinamico monoventricolare in condizioni fisiologiche e patologiche, esaminando in particolare due blocchi fascicolari e due scenari di terapia di stimolazione del sistema di conduzione (Conduction system pacing, CSP). I risultati sono analizzati per valutare due aspetti principali: (1) come i blocchi fascicolari portano a deviazioni nelle condizioni elettromeccaniche ed emodinamiche rispetto al caso fisiologico, e (2) come la stimolazione del sistema di conduzione può mitigare queste deviazioni, con un grado di ripristino della funzione fisiologica a seconda del numero di elettrodi di stimolazione applicati.