La fibrillation auriculaire (AFib) est un trouble cardiaque dans lequel les cavités cardiaques battent rapidement et irrégulièrement. Il s’agit du type d’arythmie le plus courant et de la principale cause cardiaque d’accident vasculaire cérébral.
Bien qu'il existe plusieurs traitements, allant des médicaments à la chirurgie, la recherche d'options améliorées pour traiter la fibrillation auriculaire se poursuit, qui, selon les National Institutes of Health (NIH), affectera jusqu'à 12 millions de personnes aux États-Unis d'ici 2050.
Une stratégie émergente comprend la stimulation électrique, connue sous le nom de neurostimulation, qui, selon les chercheurs, pourrait potentiellement supprimer, traiter ou même inverser le trouble.
Au niveau expérimental, il a été démontré que la neurostimulation aide non seulement la fibrillation auriculaire, mais également l'insuffisance cardiaque avec une fraction d'éjection réduite et l'hypertension. Cependant, lorsqu’elle a été appliquée dans le cadre d’études cliniques à grande échelle, les résultats ont été décevants. Une partie du problème réside dans le dosage. Les chercheurs n’avaient aucun moyen de savoir quelle quantité de stimulation donner. Ils volaient à l’aveugle, sans retour en temps réel sur la réaction de leur corps. »
Oluwasanmi Adeodu, chercheur postdoctoral au département de génie chimique et biomoléculaire de l'université de Lehigh
Dans un article publié dans le dernier numéro (29 octobre 2025) de PLOS UNAdeodu et son équipe présentent un modèle qui présente le système cardiovasculaire humain, les centres de traitement du cerveau qui contrôlent le cœur et le chemin d'information reliant le cœur au cerveau. Le modèle a été conçu pour prédire la réponse hémodynamique des patients après l’apparition d’une fibrillation auriculaire et, à terme, peut aider à répondre aux questions sur l’endroit et à quels niveaux la neurostimulation doit être appliquée, rapprochant ainsi l’approche d’une forme acceptée de traitement personnalisé de la fibrillation auriculaire.
« Il s'agissait d'un exercice de translation », explique Adeodu, chercheur principal de l'article, dont les co-auteurs incluent Mayuresh Kothare, professeur RL McCann de génie chimique et biomoléculaire et doyen associé à la recherche au PC Rossin College of Engineering and Applied Science de Lehigh. « En tant qu'ingénieurs, nous avons pris ce que les cliniciens savent sur la fibrillation auriculaire – et sur tous les changements physiologiques qui se produisent chez les patients – et avons transformé ces faits en mathématiques. Notre objectif était de répondre à la question : notre modèle peut-il correspondre aux effets connus de la fibrillation auriculaire sur des quantités hémodynamiques faciles à mesurer telles que la pression artérielle et la fréquence cardiaque ? Si la réponse était oui, nous pourrions l'utiliser pour explorer de nouvelles connexions.
La réponse était Oui. L’équipe a validé leur modèle par rapport aux données cliniques et a constaté que ses prédictions de fréquence cardiaque, de volume systolique et de pression artérielle correspondaient à ce que les médecins voient chez de vrais patients. Un résultat particulièrement intéressant : le modèle a identifié une partie du nœud auriculo-ventriculaire, une structure du cœur, comme un bon candidat pour la stimulation. Cette même zone est déjà une cible pour la thérapie d’ablation, ce qui suggère que le modèle est sur la bonne voie.
Maintenant, dit Adeodu, le décor est prêt pour une étude plus approfondie. Les chercheurs peuvent utiliser le modèle de l'équipe Lehigh comme outil pour explorer où et dans quelle mesure la neurostimulation peut modifier la fréquence cardiaque élevée et irrégulière, ou améliorer la sensibilité baroréflexe compromise associée à la fibrillation auriculaire. Ils peuvent exploiter le pouvoir prédictif du modèle pour tester les effets de la stimulation de différentes parties du système cardiovasculaire, sans recourir à des sujets animaux ou humains. Une fois qu’ils ont optimisé leur approche à l’aide du modèle, ils peuvent tester ces stratégies chez les patients. À mesure que les cliniciens utiliseront le modèle, leurs commentaires contribueront à l’affiner davantage.
Kothare (auteur correspondant) considère cet article comme le résultat d'un effort de collaboration des co-auteurs, le Dr Raj Vadigepalli, anciennement de l'Université Thomas Jefferson, maintenant à l'Université du Nouveau-Mexique ; Michelle Gee, étudiante diplômée en génie chimique à l'Université du Delaware ; et le Dr Babak Mahmoudi de l'Université Emory. Le projet était le résultat d'une subvention de 2,2 millions de dollars du NIH dans le cadre du programme SPARC (Stimulation of Peripheral Activity to Relieve Condition) axé sur le développement de logiciels et d'outils de modélisation pour optimiser la transmission de signaux de neurostimulation aux nerfs périphériques afin de traiter des affections telles que l'arythmie cardiaque, l'hypertension et les troubles de l'estomac et de la vessie. Kothare et Mahmoudi ont codirigé le projet, qui s'est terminé en 2023-2024.
« Le principal avantage de ce modèle est qu'il est exploitable informatiquement, contrairement aux modèles cardiaques tridimensionnels plus complexes qui nécessitent une infrastructure informatique haute performance pour résoudre les équations résultantes », explique Kothare. « Ce faible coût de calcul le rend particulièrement intéressant pour des tests rapides et même une utilisation en temps réel, permettant un flux bidirectionnel de données et d'informations entre le patient et la représentation virtuelle du système cardiaque du patient, dans le véritable cadre d'un « jumeau numérique ».
En fin de compte, explique Adeodu, l’objectif à long terme est de créer un appareil portable et automatisé qui surveille en permanence les réactions physiologiques et délivre la stimulation appropriée pour contrer la fibrillation auriculaire. Pour l’instant, traduire une maladie grave en mathématiques et en lignes de code a rapproché les cliniciens de soins cardiaques véritablement personnalisés.
« Une fois que vous disposez d'un bon modèle, cela ouvre un tout nouveau monde d'idées et de connexions », explique Adeodu. « C'est la preuve classique que lorsque des personnes de différents domaines se réunissent, des choses étonnantes peuvent se produire. »
