The functional impact of myofiber macroscopic organization and disarray in computational models of the murine heart

Resumo Técnico: Impacto Funcional da Organização Macroscópica e do Desalinhamento de Fibras Miocárdicas em Modelos Computacionais

1. Problema e Motivação

A reconstrução precisa da arquitetura das fibras miocárdicas é um dos maiores desafios na modelagem computacional da eletromecânica cardíaca. Medições in vivo da orientação das fibras são inviáveis clinicamente, levando ao uso generalizado de Métodos Baseados em Regras (Rule-Based Methods - RBMs) como substitutos. Esses métodos geram campos de fibras baseados em geometrias específicas do paciente e descrições empíricas, mas frequentemente negligenciam o desalinhamento de fibras (disarray) — as desvios locais da orientação média das fibras.

A literatura atual não estabeleceu definitivamente o impacto relativo da arquitetura macroscópica (a organização helicoidal geral) versus o desalinhamento microscópico (a desordem local) na função cardíaca. Além disso, não há validação robusta de estratégias de substituição (como a introdução de ativação cruzada ou redução de rigidez) usando dados experimentais de alta resolução como "verdade fundamental" (ground truth).

2. Metodologia

Os autores desenvolveram um modelo eletromecânico biventricular de alta fidelidade para um coração de camundongo, utilizando os seguintes pilares metodológicos:

• Dados Experimentais de Referência: Utilizaram um campo de fibras miocárdicas obtido por imagem óptica mesoscópica (técnica de mesoSPIM combinada com clareamento de tecidos), alcançando uma resolução espacial de ~96 µm. Este conjunto de dados serviu como a "verdade fundamental" experimental.
• Decoplamento de Escalas: Introduziram uma estratégia de suavização espacial baseada em um filtro de Helmholtz.
  • O campo de fibras medido foi decomposto em uma componente macroscópica (arquitetura de baixa frequência) e uma componente microscópica (desalinhamento de alta frequência).
  • Variando o raio de regularização ($\ell$), foi possível isolar o efeito da desordem local sem alterar a organização helicoidal global.
• Modelagem Comparativa:
  • Cenário Base: Simulação com o campo de fibras experimental bruto.
  • Cenários Regularizados: Simulações com desalinhamento removido progressivamente (aumentando $\ell$).
  • Cenário RBM: Simulação utilizando o Método Baseado em Regras Laplace-Dirichlet (LDRBM) para gerar um campo de fibras idealizado.
• Estratégias de Substituição de Desalinhamento: Avaliaram duas abordagens comuns para simular o desalinhamento em modelos RBM:
  1. Redução da rigidez efetiva das pontes cruzadas ($a_{XB}$) no modelo de tensão ativa.
  2. Introdução de componentes de tensão ativa em direções ortogonais à fibra (direções de lâmina e normal), representadas pelos Fatores de Tensão (SF).
• Modelo Eletromecânico: O modelo acoplou eletrofisiologia (equação eikonal-difusão), ativação (modelo RDQ20-MF), mecânica (hiperelasticidade + tensão ativa) e hemodinâmica (circuito 0D fechado).

3. Principais Contribuições

1. Decoplamento Quantitativo: Pela primeira vez, foi possível separar e quantificar independentemente os efeitos da arquitetura macroscópica e do desalinhamento microscópico em um modelo eletromecânico completo.
2. Validação de RBMs: Comparação direta entre modelos baseados em regras e dados experimentais de alta resolução em um contexto de eletromecânica acoplada.
3. Avaliação de Estratégias de Correção: Teste rigoroso de como as estratégias atuais de modelagem (redução de contratilidade vs. tensão cruzada) reproduzem os efeitos reais do desalinhamento.

4. Resultados Chave

• Eletrofisiologia:

  • A propagação do sinal elétrico é fracamente afetada pelo desalinhamento de fibras.
  • O desalinhamento torna a propagação ligeiramente mais isotrópica, mas os tempos de ativação globais e os mapas de ativação permanecem inalterados entre o campo experimental, o regularizado e o RBM.
  • Os RBMs capturam com precisão a arquitetura macroscópica necessária para reproduzir padrões de ativação fisiológicos.

• Mecânica Passiva:

  • A complacência da câmara e a resposta inflacionária passiva são pouco sensíveis ao desalinhamento microscópico.
  • A remoção do desalinhamento (aumentando $\ell$) ou a substituição por RBM causa apenas pequenas variações no volume (aprox. 4% de diferença entre experimental e RBM), indicando que a rigidez passiva é menos dependente da orientação exata das fibras do que a contração ativa.

• Mecânica Ativa (Contração):

  • A contração ativa é altamente sensível tanto à arquitetura macroscópica quanto ao desalinhamento.
  • Efeito da Regularização: Uma regularização moderada ($\ell \approx 0.25$ mm), que remove o desalinhamento local mas preserva a helice macroscópica, aumenta a eficiência de bombeamento (Fração de Ejeção - FE) em comparação com o campo experimental bruto. Isso ocorre porque as fibras atuam de forma mais coordenada, reduzindo a dissipação de energia.
  • Efeito Excessivo: Uma regularização excessiva ou o uso de RBMs (que impõem uma helice perfeita) degradam a eficiência, levando a contrações anatomicamente fortes, mas ineficientes, ou até falha numérica devido ao colapso da malha.

• Eficácia das Estratégias de Substituição:

  • Ambas as estratégias (redução de $a_{XB}$ e introdução de tensão ortogonal) conseguiram reproduzir indicadores hemodinâmicos globais (curvas Pressão-Volume) semelhantes ao caso de referência.
  • Diferença Crítica: A redução da contratilidade (fenomenológica) reproduziu com muito mais precisão os padrões de deformação (strain) locais do que a introdução de componentes de tensão ortogonal.
  • A abordagem de tensão ortogonal falhou em capturar a heterogeneidade local da deformação, gerando padrões de strain espúrios (ex.: distorção indesejada no miocárdio direito e ausência de dilatação no epicárdio esquerdo).

5. Significado e Conclusões

• Dominância da Arquitetura Macroscópica: A organização helicoidal macroscópica das fibras é o fator dominante para a mecânica ativa e a eficiência de bombeamento. O desalinhamento microscópico tem um papel secundário na mecânica global, mas é crucial para a distribuição local de deformação.
• Limitações dos Modelos Atuais: As abordagens comuns de substituição de desalinhamento (adicionar tensão em direções ortogonais) são insuficientes para reproduzir fielmente a mecânica tecidual local, embora funcionem para indicadores globais.
• Implicações para Digital Twins: Para a construção de gêmeos digitais cardíacos precisos, é imperativo capturar a arquitetura macroscópica das fibras. Embora a precisão microscópica exata possa ser difícil de obter in vivo, a simples aplicação de métodos baseados em regras sem considerar a heterogeneidade local pode levar a erros significativos na previsão de deformações teciduais e eficiência contrátil.
• Futuro: O estudo sugere que modelos futuros devem focar em procedimentos de upscaling rigorosos que liguem a distribuição microscópica de fibras a formulações macroscópicas efetivas, em vez de apenas adicionar termos de correção fenomenológicos.

Em suma, o trabalho demonstra que, embora os métodos baseados em regras sejam adequados para simular a propagação elétrica e a mecânica passiva, a representação precisa da arquitetura macroscópica é crítica para a mecânica ativa, e as estratégias atuais para modelar o desalinhamento local têm limitações severas na reprodução de padrões de deformação tecidual.