伦敦国王学院的一项研究揭示了胸腔中心脏的物理方向如何显著影响心电图（ECG）中捕捉到的电信号——这一发现可能为更个性化和精确的心脏诊断铺平道路。
借助来自英国生物银行（UK Biobank）超过39,000名参与者的数据，这是迄今为止规模最大的基于人群的研究之一，旨在探索心脏解剖结构与电活动之间的关系。通过将3D心脏成像与心电图数据相结合，研究团队创建了每位参与者的简化数字孪生模型。这些个性化模型使研究人员能够研究心脏的解剖轴如何与电活动的空间度量（即电轴）对齐。
数字孪生正在成为心血管研究中的强大工具，使科学家能够以前所未有的细节模拟和研究心脏的结构和功能。在本研究中，它们揭示了由身体质量指数（BMI）、性别和高血压等因素塑造的心脏方向自然变化如何显著影响心电图读数。
“像英国生物银行这样的大规模生物医学资源，正在通过详细分析人群中解剖和电生理变异，为以患者为中心的疾病特征铺平道路。这项工作展示了健康和患病个体之间心脏轴的差异，突出了增强数字孪生个性化以及改进疾病预测和特征描述的潜力，最终支持更个性化的临床护理。”该研究的主要作者、伦敦国王学院生物医学工程与影像科学学院博士生Mohammad Kayyali表示。
研究人员根据其在3D空间中的对齐情况提出了新的标准化解剖轴和电轴定义。他们发现，BMI较高或患有高血压的人群心脏通常更水平地位于胸腔内，这种偏移反映在其心电图信号中。研究还揭示了男性和女性之间的明显差异：男性心脏通常比女性心脏更水平，这种结构性差异也体现在其表面电活动中。这些基于性别的差异强调了需要更加定制化的心电图解读方法。
通过从大规模人群中识别和量化这种变异性，该研究强调了区分正常解剖差异与疾病早期迹象的重要性。这可以帮助临床医生更早、更精确地检测诸如高血压、传导异常或早期心肌变化等状况，尤其是那些心脏方向偏离标准假设的患者。
“构建心血管系统的个性化模型（即数字孪生）是一个令人兴奋的研究领域，我们希望找到可以更好用于预防、诊断和评估心血管疾病风险的新参数。在这项工作中，我们开始探索这些未知领域，希望很快提出新的方法来早期检测诸如电传导障碍等状况。”该研究报告的作者、伦敦国王学院生物医学工程教授Pablo Lamata（巴勃罗·拉马塔）表示。
这些发现指向一个未来，即心电图不再使用一刀切的解读方法，而是根据每位患者的独特解剖结构进行定制。这种个性化视角可以减少误诊并支持更早、更有针对性的干预措施。
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