心脏病是美国死亡的主要原因。许多心脏病患者——包括老年人群中最常见的心律失常（异常心律）——心房颤动患者——都需要接受外科手术。由于每个人心脏的结构和信号传导都存在细微差异，这些手术方案也各不相同。宾夕法尼亚州立大学工业与制造工程系加里与希拉·贝洛讲席教授杨辉，正致力于通过虚拟工程数字孪生（即人类心脏的数字复制品）来解决这一问题，以实现更精准的个性化治疗。
杨辉同时担任复杂系统监测、建模与控制实验室主任，他正在开发这些模型，旨在生成患者心脏的完美数字复制品，帮助临床医生了解每位患者的确切需求。
“医学生和受训者通常使用尸体或动物的心脏进行练习，”杨辉解释说，这种练习虽能奠定手术基础，但无法帮助医生应对实践中的意外变异。“我们正在构建动态心脏的数字孪生模型，涵盖电传导和机械收缩，以便通过仿真来规划、试验并优化治疗方案。”
这项工作是美国国立卫生研究院资助的五年120万美元项目的一部分，合作方为田纳西大学丹·杜莱特早期职业助理教授姚兵。姚兵在宾夕法尼亚州立大学获得了工业工程与运筹学双学位博士，最初在杨辉实验室作为博士生参与本项目。
杨辉的研究核心是优化和建模极其复杂的系统，特别是那些表现出非线性和混沌动力学的系统。在这些系统中，微小的变化可能导致巨大且不可预测的后果，从而增加了预测其行为的难度。杨辉举例说明，人类心脏以及针对其病变、损伤或非预期行为制定治疗的过程正是如此。
“在人类心脏上进行实验或临床试验非常困难，”杨辉指出，仅仅研究疗法潜力的时间和成本就已十分高昂，更不用说后续安全性和有效性的验证。“虚拟心脏为研究疾病机制和测试替代治疗方法提供了前所未有的机会。”
杨辉以心房颤动为例。这种不规则且常为快速的心律可能导致血栓、中风和心力衰竭，通常通过一种称为导管消融的外科手术进行治疗。该手术通过血管将导管插入心脏，对受影响区域施加高温、低温或短脉冲能量，以纠正异常心律。
手术过程中，心脏的反应可能迅速变化，传统监测技术（如心电图）的信号可能难以解读，从而增加了手术风险，包括血栓、感染或出血、组织损伤或中风。杨辉认为，如果外科医生能够在每位患者心脏的数字复制品中模拟手术过程，考虑个人细节（如瓣膜缺陷或心脏组织薄弱），这些风险就有可能降至最低，而这项技术正日趋成熟。
“我们正在开发一个完整的心脏——一个在三维空间中具有演化动力学的时空系统，”杨辉实验室的博士生刘润桑说。“现在，我们可以将体表的心电信号映射到心脏，预测电波在心脏上的传导和传播。随后，机械收缩将跟随电能的激发而产生。”
通过评估电学和机械两方面，研究人员旨在利用这些数据协调人类心脏的双重功能。同时，博士生团队成员蒂莫西·郭正积极探索如何利用患者数据构建个性化数字孪生心脏。
“每个人的心脏在几何形状和功能上都不相同，”郭说。“数字渲染将基于CT或MRI扫描。扫描心脏后，其图像将帮助构建个性化心脏模型。”
然而，数字孪生不仅需要心脏的形状，还需要复制该器官的电活动和机械收缩。杨辉表示，综合来看，数字孪生应展示患者心脏的具体物理特征，同时模拟其功能。
刘和杨近期在《混沌：非线性科学跨学科期刊》上发表了与本研究相关的三篇论文，介绍了一种用于心脏系统的自组织网络框架。这三部曲从结构表示开始，延伸到电动力学，最终以收缩力学收尾，建立了一种连贯的非线性系统方法来理解人类心脏。
杨辉对众多合作者表示感谢，其中包括宾夕法尼亚州立大学急诊医学教授克里斯托弗·J·德弗利奇、医学教授索拉雅·M·萨米、生物医学工程教授基夫·B·曼宁，以及詹姆斯·A·哈利退伍军人医院的心内科医生法比奥·莱昂内利。
除美国国立卫生研究院资助外，本研究还部分得到了宾夕法尼亚州立大学健康组织转型中心以及计算与数据科学研究所的支持，该研究所提供了Roar Collab集群（一种支持计算密集型工作负载的高性能研究计算系统）的使用权限。
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