意識のあるマウスにおける外来心電図モニタリングと異所性拍動の検出

Ambulatory Electrocardiographic Monitoring and Ectopic Beat Detection in Conscious Mice.

• Felke Steijns
• Máté I Tóth
• Anthony Demolder
• Lars E Larsen
• Jana Desloovere
• Marjolijn Renard
• Robrecht Raedt
• Patrick Segers
• Julie De Backer
• Patrick Sips

抄録

不整脈障害の可能性がある患者において、外来心電図検査（AECG）は主要な診断ツールである。不整脈障害の病態生理学的メカニズムを研究するために、マウスモデルが広く実施されている。そのため、マウスを用いたAECGと同様の手法を用いることは非常に重要である。我々は、意識のある自由に動くマウスを用いて、質的、長期的な心電図データの記録を可能にするプロトコルを最適化した。大量のデータを効率的に処理し、ピーク検出に基づいて平均心拍数（HR）、平均ピーク間隔、心拍変動（HRV）を計算する自動アルゴリズムを開発した。異所性拍動は、異常なピーク間隔に基づいて自動的に検出されます。ECGセットアップに複数のリードを使用しているため、示唆される異所性の拍動の性質と発生源を詳細に分析することができます。ここで紹介するプロトコルと解析ツールは、潜在的な不整脈障害を持つマウスモデルにおいて、詳細で長期的な心電図の特性評価を必要とする研究のための有望なツールである。

Ambulatory electrocardiography (AECG) is a primary diagnostic tool in patients with potential arrhythmic disorders. To study the pathophysiological mechanisms of arrhythmic disorders, mouse models are widely implemented. The use of a technique similar to AECG for mice is thus of great relevance. We have optimized a protocol which allows qualitative, long-term ECG data recording in conscious, freely moving mice. Automated algorithms were developed to efficiently process the large amount of data and calculate the average heart rate (HR), the mean peak-to-peak interval and heart rate variability (HRV) based on peak detection. Ectopic beats are automatically detected based on aberrant peak intervals. As we have incorporated a multiple lead configuration in our ECG set-up, the nature and origin of the suggested ectopic beats can be analyzed in detail. The protocol and analysis tools presented here are promising tools for studies which require detailed, long-term ECG characterization in mouse models with potential arrhythmic disorders.