La fibrillazione atriale (FA) è il tipo più comune di battito cardiaco irregolare. Si verifica quando i segnali elettrici che coordinano le contrazioni del cuore diventano caotici, facendo battere il cuore troppo velocemente e in modo irregolare. Ciò può portare a una serie di gravi problemi di salute, tra cui ictus, insufficienza cardiaca e morte.

La causa esatta della fibrillazione atriale non è del tutto nota, ma si ritiene che sia correlata a una combinazione di fattori, tra cui età, obesità, ipertensione e diabete. La fibrillazione atriale è anche più comune nelle persone con determinate patologie cardiache, come la malattia della valvola cardiaca e la malattia coronarica.

I ricercatori stanno lavorando per sviluppare nuovi modi per prevenire e curare la fibrillazione atriale. Un approccio promettente consiste nell’utilizzare modelli computerizzati per simulare il modo in cui i segnali elettrici nel cuore diventano caotici. Ciò può aiutare i ricercatori a identificare i fattori che scatenano la fibrillazione atriale e a sviluppare nuovi farmaci e trattamenti per prevenirla.

Tuttavia, i tradizionali modelli computerizzati del cuore sono spesso troppo lenti per simulare i rapidi segnali elettrici che si verificano durante la fibrillazione atriale. Questo perché questi modelli devono risolvere un gran numero di equazioni in ogni fase temporale, il che può richiedere molto tempo su un computer.

Una nuova tecnica chiamata echo state network (ESN) offre un modo per superare questo problema. Gli ESN sono un tipo di rete neurale ricorrente che può essere utilizzata per simulare sistemi dinamici complessi, come il cuore. Gli ESN sono molto più veloci dei tradizionali modelli computerizzati e possono essere utilizzati per simulare i segnali elettrici nel cuore in tempo reale.

I ricercatori dell’Università della California, a San Diego, hanno utilizzato gli ESN per sviluppare un nuovo modello computerizzato di fibrillazione atriale. Il modello è in grado di simulare i segnali elettrici caotici che si verificano durante la fibrillazione atriale e può essere utilizzato per studiare i fattori che innescano la fibrillazione atriale. I ricercatori sperano che il loro modello contribuisca a portare a nuovi modi per prevenire e curare la fibrillazione atriale.

Lo studio è stato pubblicato sulla rivista Chaos:An Interdisciplinary Journal of Nonlinear Science.