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Vol. 74. Núm. 1.
Páginas 65-71 (Enero 2021)
Artículo especial
DOI: 10.1016/j.recesp.2020.05.040
Modelización computacional cardiaca
Cardiac computational modelling
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Jean R. Bragarda, Oscar Camarab, Blas Echebarriac, Luca Gerardo Giordad, Esther Pueyoe, Javier Saizf,
Autor para correspondencia
jsaiz@ci2b.upv.es

Autor para correspondencia: Centro de Investigación e Innovación en Bioingeniería, Universitat Politècnica de València, Camino de Vera s/n, 46022 Valencia, España.
, Rafael Sebastiáng, Eduardo Soudahh, Mariano Vázquezi,
a Grupo de Biofísica (BIOFIS), Departamento de Física y Matemática Aplicada, Universidad de Navarra, Pamplona, Navarra, España
b Sensing in Physiology and Biomedicine (PhySense), Department of Information and Communication Technologies, Universitat Pompeu Fabra, Barcelona, España
c Grupo de Biología Computacional y Sistemas Complejos (BIOCOM-SC), Universitat Politècnica de Catalunya, Barcelona, España
d Basque Center for Applied Mathematics (BCAM), Bilbao, Vizcaya, España
e Biomedical Signal Interpretation and Computational Simulation (BSICoS), Universidad de Zaragoza, CIBER-BBN, Zaragoza, España
f Centro de Investigación e Innovación en Bioingeniería (Ci2B), Universitat Politècnica de València, Valencia, España
g Computational Multiscale Simulation Lab (CoMMLab), Universitat de València, Burjassot, Valencia, España
h International Centre for Numerical Methods in Engineering (CIMNE), Universitat Politècnica de Catalunya, Barcelona, España
i Barcelona Supercomputing Center & ELEM Biotech, Barcelona, España
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Las enfermedades cardiovasculares tienen en la actualidad un gran impacto social y económico y constituyen una de las principales causas de mortalidad y morbilidad. Los modelos computacionales personalizados del corazón están demostrando ser útiles tanto para ayudar a comprender los mecanismos subyacentes a las patologías cardiacas como para optimizar su tratamiento prediciendo la respuesta del paciente. En este contexto, se ha puesto en marcha la Red Española de Investigación en Modelización Computacional Cardiaca (V-Heart SN). El objetivo general de V-Heart SN es el desarrollo de un modelo computacional multifísico y multiescala integrado del corazón. Este objetivo general se aborda a través de los siguientes objetivos específicos: a) integrar los diferentes modelos numéricos teniendo en cuenta la especificidad de los pacientes; b) ayudar a avanzar en el conocimiento de los mecanismos asociados a las diferentes patologías cardiacas y vasculares; y c) apoyar la aplicación de terapias personalizadas. Este artículo presenta el estado actual de la modelización computacional cardiaca y los diferentes trabajos científicos desarrollados por los miembros de la red para favorecer una mayor comprensión de las características y utilidad de los modelos.

Palabras clave:
Modelos cardiacos
Modelos cardiovasculares
Modelos multiescala
Modelos específicos de paciente
Abreviaturas:
3D
DFC
FA
RM
Abstract

Cardiovascular diseases currently have a major social and economic impact, constituting one of the leading causes of mortality and morbidity. Personalized computational models of the heart are demonstrating their usefulness both to help understand the mechanisms underlying cardiac disease, and to optimize their treatment and predict the patient's response. Within this framework, the Spanish Research Network for Cardiac Computational Modelling (VHeart-SN) has been launched. The general objective of the VHeart-SN network is the development of an integrated, modular and multiscale multiphysical computational model of the heart. This general objective is addressed through the following specific objectives: a) to integrate the different numerical methods and models taking into account the specificity of patients; b) to assist in advancing knowledge of the mechanisms associated with cardiac and vascular diseases; and c) to support the application of different personalized therapies. This article presents the current state of cardiac computational modelling and different scientific works conducted by the members of the network to gain greater understanding of the characteristics and usefulness of these models.

Keywords:
Cardiac models
Cardiovascular models
Multiscale modelling
Patient-specific models

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