基于虚拟心脏电生理模型的短QT综合征发病机制解析及药物筛选研究

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项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号：
    61803318
  • 项目类别：
    青年科学基金项目
  • 资助金额：
    27.0万
  • 负责人：
    罗存金
  • 依托单位：
    西南医科大学
  • 学科分类：
    F0305.生物、医学信息系统与技术
  • 结题年份：
    2021
  • 批准年份：
    2018
  • 项目状态：
    已结题
  • 起止时间：
    2019-01-01 至2021-12-31

项目摘要

The short QT syndrome (SQTS) is an inherited disorder associated with abnormally abbreviated QT intervals on the clinical ECG and an increased incidence of cardiac arrhythmias and sudden cardiac death. In recent years, it has widespread attention about the underlying pro-arrhythmogenic effects of SQTS and possible pharmacological anti-arrhythmic treatment of SQTS. However, it is not realistic and unscientific to use animal models to achieve research goals. In this project, firstly, we plan to use the electrophysiological models of virtual heart, parallel computing, scientific computing and visualization technology to develop biophysically detailed mathematical models of mutant potassium channels associated with SQTS conditions, and to develop drug-in-action ensemble model and dose-dependent model. Secondly, we plan to develop multi-scale models of the heart from microcosmic myocardial cell to macroscopic cardiac tissue, and then to simulate and analyze the underlying mechanisms of arrhythmia associated with patients with SQTS induce by single and multiple gene mutations, and screen specific drugs for treating SQTS variants. In this project, the pathological and pharmacological studies of SQTS are provided from qualitative analysis to quantitative analysis. The research achievements will provide an initial theoretic base for pharmacological treatment of SQTS and anti-arrhythmic drug screening in general, which will be of great values in design new drugs for treating general cardiac arrhythmias.
短QT综合征（short QT syndrome，SQTS）是以临床心电图QT间期缩短为主要特征的一类遗传性心脏病，目前对于基因变异诱发SQTS及恶性心律失常的机制及其有效治疗方法的研究受到关注，但全部通过动物模型的手段来达到研究目的不现实也不科学。本项目利用虚拟心脏电生理模型、并行计算以及科学计算与可视化的相关理论和技术，依据基因不同位点变异、通道功能特性改变、药物影响通道电流等相关电生理实验数据，建立多尺度虚拟心脏的SQTS病理模型和药物作用集成模型以及药物剂量依赖性模型，并通过人机交互的方式仿真实验，从定量和定性两方面来解析SQTS基因单个位点、多个位点变异产生恶性心律失常的发病机制，筛选治疗SQTS不同分型的药物。该研究将为SQTS的临床诊治和药物筛选提供前期理论依据，建立的虚拟心脏模型和药物作用模型对于更好的理解普遍意义紊乱状态的心律失常和开展药物筛选也有很大价值。

结项摘要

本项目依据基因不同位点变异、通道功能特性改变、药物影响通道电流等相关电生理实验数据，建立多尺度虚拟心脏的SQTS病理模型和药物作用模型，并通过人机交互的方式仿真实验，解析SQTS基因变异产生心律失常的发病机制，筛选治疗SQTS不同分型的药物。主要内容有：1. 建立多尺度的SQTS病理模型，通过计算从定性和定量两方面解析基因变异致SQTS并诱发恶性心律失常的发病机制；2. 建立药物作用集成模型和药物剂量依赖性模型，提出治疗SQTS的药物作用预测新方法，并用于筛选治疗SQTS不同分型的特效药；3. 开发智能医疗诊断系统（IMDS）仿真平台，并将心脏智能诊断加到IMDS中。在此基础上研究IMDS如何被攻击和诊断记录篡改，并提出一系列安全防御策略来预防此类攻击。本研究为SQTS病人的临床治疗和抗心律失常药物筛选提供前期理论依据。

项目成果

期刊论文数量（6）
专著数量（0）
科研奖励数量（0）
会议论文数量（8）
专利数量（0）
Attacking and defence pathways for Intelligent Medical Diagnosis System (IMDS)
智能医疗诊断系统（IMDS）的攻防路径
  • DOI：
    10.1016/j.ijmedinf.2021.104415
  • 发表时间：
    2021-02-15
  • 期刊：
    INTERNATIONAL JOURNAL OF MEDICAL INFORMATICS
  • 影响因子：
    4.9
  • 作者：
    He, Ying;Camacho, Ruben Suxo;Luo, Cunjin
  • 通讯作者：
    Luo, Cunjin
虚拟生理心脏模型及房颤机制研究进展
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2019
  • 期刊：
    生物化学与生物物理进展
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    罗存金;游婷婷;刘彤;赫颖;王宽全;张恒贵
  • 通讯作者：
    张恒贵
Health Care Cybersecurity Challenges and Solutions Under the Climate of COVID-19: Scoping Review.
COVID-19 气候下的医疗保健网络安全挑战和解决方案：范围界定审查
  • DOI：
    10.2196/21747
  • 发表时间：
    2021-04-20
  • 期刊：
    Journal of medical Internet research
  • 影响因子：
    7.4
  • 作者：
    He Y;Aliyu A;Evans M;Luo C
  • 通讯作者：
    Luo C
Real-Time Information Security Incident Management: A Case Study Using the IS-CHEC Technique
实时信息安全事件管理：使用 IS-CHEC 技术的案例研究
  • DOI：
    10.1109/access.2019.2944615
  • 发表时间：
    2019-01-01
  • 期刊：
    IEEE ACCESS
  • 影响因子：
    3.9
  • 作者：
    Evans, Mark;He, Ying;Maglaras, Leandros A.
  • 通讯作者：
    Maglaras, Leandros A.
Employee Perspective on Information Security Related Human Error in Healthcare: Proactive Use of IS-CHEC in Questionnaire Form
员工对医疗保健中信息安全相关人为错误的看法：以问卷形式积极使用 IS-CHEC
  • DOI：
    10.1109/access.2019.2927195
  • 发表时间：
    2019-01-01
  • 期刊：
    IEEE ACCESS
  • 影响因子：
    3.9
  • 作者：
    Evans, Mark;He, Ying;Maglaras, Leandros A.
  • 通讯作者：
    Maglaras, Leandros A.

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其他文献

面向短 QT 综合征的药物作用建模与仿真研究
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2017
  • 期刊：
    生物化学与生物物理进展
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    罗存金;王宽全;张恒贵
  • 通讯作者：
    张恒贵
面向短QT综合征的电生理建模与仿真研究进展
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2015
  • 期刊：
    电子学报
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    罗存金;王宽全;袁永峰;吕伟刚;HengguiZhang
  • 通讯作者：
    HengguiZhang

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课题项目：调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要：

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题，其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子，其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而，TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用，影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法，探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用，为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义，并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路：

科学问题：TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达？
前期研究：已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应，但其具体机制尚不明确。
研究创新点：本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线：包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术：TRIM2与病毒RNA的相互作用分析，IFN-β启动子活性检测。
实验模型：使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

        graph TD
          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
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