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根据弗林德斯大学的研究人员，心室颤动在个体患者中的表现可以用一个数学方程来精确建模和预测
心室颤动(VF)是一种危及生命的心律失常，导致心脏不规则跳动，是澳大利亚猝死的主要原因之一
该发现最近发表在《心律》杂志上，可用于改善患者治疗，包括确定何时干预或制定更有效的个体化治疗计划
由博士开发
来自医学和公共卫生学院弗林德斯心律研究小组的Dhani Dharmaprani，由副教授Anand Ganesan领导，研究小组研究了VF的统计特性，确定了在人类患者中持续出现的独特模式，以及心脏中VF的动物和计算机模型
“VF的问题是，因为节奏如此混乱，所以很难完全理解造成这种紊乱的机制，”博士说
达玛普拉尼，生物医学工程师，心脏电生理博士后研究助理
“每个人的心脏都是独一无二的，因此VF期间心脏的反应会因患者而异，这一事实进一步复杂化了。”
“然而，通过识别持续出现的特征，我们能够首次证明，可以使用单个数学方程来精确建模，然后预测VF的行为
" 该方程使用数学分支“更新理论”的原理来预测“转子”的种群动态——在心室颤动期间在心脏中发现的微型电龙卷风
这些转子导致了心室颤动混乱的心律，因此了解它们的动力学对治疗这种紊乱至关重要
研究人员表示，当应用时，该等式可以通过两种不同的方式用于改善患者护理
资深作者、实践心脏病学专家、弗林德斯大学马修·福林达斯电生理学研究员阿南德·加内桑副教授说:“首先，这个等式似乎可以预测房颤是否会持续，或者是否会自行停止，这可能很重要，因为它可以帮助我们区分需要治疗的患者和不需要干预的患者。”
“其次，因为数学方程可以模拟单个患者对VF的反应，我们可以利用它来开发更有效的个体化治疗
" 之前的研究也证明了该方程可以应用于房颤，这是世界上最常见的另一种心律失常
研究团队的下一步是将这些发现转化为潜在的疗法，包括使用该方程开发精确复制患者动态的患者特定计算机模型，以及理解该方程如何与临床特征相关联
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