心臓イオンチャネルのホジキンハクスリーとマルコフ製剤の比較

心臓イオンチャネルを流れる巨視的電流をシミュレートする場合、2つの数学的形式を採用できます。Hodgkin-Huxleyモデル（HHM）定式化。これは、チャネル「ゲート」またはマルコフモデル（MM）の定式化の開口部と閉鎖を説明するものです。チャネル「状態」遷移。後者は、1995年にイオン電流の変異の影響をシミュレートするために最初に使用され、それ以来、その使用は野生型チャネルにも拡張されています。MMSはイオンチャネルの実際の挙動をよりよく説明しますが、パラメーターの推定と識別可能性の点でHHMSよりも数学的に複雑であり、大規模な（たとえば、心臓全体）シミュレーションの計算時間を劇的に増加させることができます。野生型および変異イオンチャネルの古典的なパッチクランププロトコルから得られたHHM定式化を使用して、心臓活動電位とその静的および動的特性を正しくシミュレートできると仮定します。仮説を検証するために、2つの重要な心臓イオン電流（急速な遅延整流器K（+）電流、IKR、および内向きNA（+）電流、INA）を選択し、野生型チャネルとミュータントチャネルの両方でHHMSを配合しました。IKRおよびLQT3にリンクされたΔKPQ変異のリンクされたT474i変異）。次に、活動電位を電流のMMおよびHHMバージョンを使用してシミュレートし、活動電位波形、バイオマーカー、および活動電位持続時間依存特性を制御条件および生理学的変動の存在下で比較しました。2つのモデル（相関係数ρ> 0.92）の間にイオン電流間のわずかな違いが見つかりましたが、シミュレーションはほぼ同一の活動電位（ρ> 0.99）を生成し、HHMはIKRおよびINAに影響を与える変異の効果をシミュレートするためにも有効である可能性があることを示唆しています。活動電位について。

When simulating the macroscopic current flowing through cardiac ion channels, two mathematical formalisms can be adopted: the Hodgkin-Huxley model (HHM) formulation, which describes openings and closings of channel 'gates', or the Markov model (MM) formulation, based on channel 'state' transitions. The latter was first used in 1995 to simulate the effects of mutations in ionic currents and, since then, its use has been extended to wild-type channels also. While the MMs better describe the actual behavior of ion channels, they are mathematically more complex than HHMs in terms of parameter estimation and identifiability and are computationally much more demanding, which can dramatically increase computational time in large-scale (e.g. whole heart) simulations. We hypothesize that a HHM formulation obtained from classical patch-clamp protocols in wild-type and mutant ion channels can be used to correctly simulate cardiac action potentials and their static and dynamic properties. To validate our hypothesis, we selected two pivotal cardiac ionic currents (the rapid delayed rectifier K(+) current, IKr, and the inward Na(+) current, INa) and formulated HHMs for both wild-type and mutant channels (LQT2-linked T474I mutation for IKr and LQT3-linked ΔKPQ mutation for INa). Action potentials were then simulated using the MM and HHM versions of the currents, and the action potential waveforms, biomarkers and action potential duration rate dependence properties were compared in control conditions and in the presence of physiological variability. While small differences between ionic currents were found between the two models (correlation coefficient ρ>0.92), the simulations yielded almost identical action potentials (ρ>0.99), suggesting that HHMs may also be valid to simulate the effects of mutations affecting IKr and INa on the action potential.