国家超级计算应用中心（NCSA）的计算资源助力俄亥俄州立大学（OSU）研究人员Nicolae Moise开展心房颤动（AF）研究，旨在开发更有效治疗致命性心律失常的新方法。这项研究成果近日发表于《美国心脏病学会杂志：临床心电生理学分册》（JACC: Clinical Electrophysiology）。
心房颤动是最常见的异常心跳类型，其特征是心脏上腔（心房）与下腔（心室）跳动不同步。这种起初偶发的心律异常会随时间推移发展为永久性疾病，成为可预防的缺血性中风首要诱因。Moise利用NCSA和俄亥俄超级计算中心的高性能计算资源，通过长达24小时的二维电生理活动连续模拟，研究心房颤动的长期发展机制。
"我们使用心脏电生理模型研究短期心脏活动（毫秒至秒级）如何引发心肌组织的长期变化（日-周-月级）。"Moise解释道。这项研究首次实现同类最长的连续模拟，其计算量相当于普通个人电脑需运行数年，而借助NCSA的NVIDIA GPU和CUDA代码加速技术，模拟时间缩短至约一周。
研究揭示心房颤动引发的特殊病理机制：当心跳加速时，心肌细胞通过适应性变化维持钙离子平衡，但这种自我保护机制反而导致更多心律失常。这种恶性循环使更多心肌细胞发生适应性改变，最终形成不可逆的心律失常。Moise团队发现的钙稳态反馈控制机制，为早期干预和药物开发提供了新靶点。
这项研究突破性地开创了心脏电生理模拟的新维度，首次建立日级尺度的疾病进展模型。该方法不仅适用于病态窦房结功能障碍或心肌梗死后心律失常等疾病研究，更为靶向细胞内调控的治疗测试开辟了新途径。未来研究将引入潜在治疗方案进行模拟验证，并通过实验进一步确认研究成果。
研究团队已将模拟方法应用于《生物物理杂志》（Biophysical Journal）相关研究（DOI: 00197-2），持续推动心脏电生理学研究范式革新。NCSA的Delta和DeltaAI超级计算机作为美国国家科学基金会ACCESS计划的重要资源，持续为复杂生物医学问题提供计算支持。
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