Paramètres de complexité des signaux de la fibrillation atriale persistante pour discrimination des zones arythmogènes actives au cours de l'ablation par radiofréquence

Active arrhythmogenic zone identification in persistent atrial fibrillation using complexity parameters during radiofrequency catheter ablation

• Auteur / Autrice : Fabien Squara
• Direction : Vicente Zarzoso, Olivier Meste
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Santé numérique
• Date : Soutenance le 19/09/2023
• Etablissement(s) : Université Côte d'Azur
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Sciences et technologies de l'information et de la communication (Nice ; 1992-....)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Laboratoire Informatique, signaux et systèmes (Sophia Antipolis, Alpes-Maritimes)
• Jury : Président / Présidente : Maxime Sermesant
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Vicente Zarzoso, Olivier Meste, Maxime Sermesant, Guy Carrault, Rodrigue Garcia, Marianna Meo
• Jury : Rapporteurs / Rapporteuses : Guy Carrault, Rodrigue Garcia

Mots clés

Mots clés contrôlés

Ablation percutanée

Fibrillation auriculaire

Électrocardiographie

Mots clés libres

Électrogrardiogramme

Électrogramme atrial

Fibrillation atriale

Ablation par radiofréquence

Amplitude de l'onde fibrillatoire

Fréquence dominante

Dispersion spatiotemporelle

Analyse de composantes indépendantes

Electrocardiogram

Atrial electrogram

Atrial fibrillation

Radiofrequency ablation

Fibrillatory wave amplitude

Dominant frequency

Spatiotemporal dispersion

Average complex interval

Drivers

Independent component analysis

Résumé

La fibrillation atriale (FA) est l’arythmie la plus fréquente, et est responsable d’une morbidité et d’une mortalité significative. L’ablation de la FA persistante basée sur l’analyse des électrogrammes intracardiaques est complexe, et l’identification correcte du substrat atrial de la FA est primordiale. Différents paramètres du signal ont été utilisés pour caractériser la complexité de la FA de manière non invasive, et sont reliés au pronostic après traitement. Parmi eux, l’amplitude de l’onde fibrillatoire (FWA) sur l’électrocardiogramme (ECG) de surface a été décrite comme un marqueur non invasif de la complexité de la FA, qui semble prédire les résultats de l’ablation. Cependant, les déterminants de la FWA restent incomplètement compris. Dans ce travail, nous avons voulu évaluer les implications respectives du substrat anatomique atrial et des caractéristiques spectrales de la FA sur la FWA. Nous avons également analysé l’évolution de la fréquence dominante (dominant frequency, DF) de la FA au cours de l’ablation par radiofréquence de la FA persistante pour identifier les zones atriales jouant un rôle dans le maintien de l’arythmie, et nous avons effectué des corrélations avec des mesures électrophysiologiques directement accessibles au rythmologue pendant l’intervention pour aider à définir les cibles atriales appropriées. Nous avons inclus 29 patients ablatés de FA persistante par radiofréquence, avec isolation des veines pulmonaires et ablation du substrat atrial identifié par dispersion spatiotemporelle ou électrogrammes fragmentés complexes (>70% de l’enregistrement). La FWA était mesurée sur des ECG d’une minute par concaténation des intervalles TQ sur les dérivations DI, V1, V2 et V5 à l’état basal et immédiatement avant arrêt de la FA. La DF de la FA était mesurée sur les composantes indépendantes déduites des ECG d’une minute à l’état basal et après ablation de chaque zone atriale. Les drivers actifs (active drivers, AD) étaient différentiés des zones neutres (bystander zones, BZ) soit par une diminution significative de la DF (>10%), soit par arrêt de la FA. L’évolution de la FWA au cours de l’ablation a été comparée à celle de la DF. La FWA a été comparée à l’étendue des zones de bas voltage atriales, à la surface de tissu atrial sain, et à l’amplitude de l’onde P en rythme sinusal. La valeur prédictive de la FWA pour la récidive de la FA a été évaluée. Pour identifier les AD vs. BZ, plusieurs caractéristiques électrophysiologiques ont été évalués comme l’Average Complex Interval (ACI), permettant une mesure automatisée du cycle moyen entre deux activations locales endocardiques. Nous avons trouvé que la FWA restait stable au cours de l’ablation avec des valeurs comparables à l’état basal et avant arrêt de la FA, alors que la DF diminuait significativement. La FWA sur V5 était fortement corrélée à la surface de tissu atrial sain. La FWA démontrait une corrélation modérée à forte avec l’amplitude de l’onde P dans toutes les dérivations. Egalement, la FWA ne prédisait pas la récidive de FA durant le suivi. Sur les 159 zones atriales évaluées, l’ACI était plus court pour les AD que les BZ, et l’ACI moyen de toutes les zones de substrat était plus court chez les patients chez qui la radiofréquence échouait à réduire la FA. La récidive de la FA était associée avec plus de zones ayant un ACI similaire à l’ACI le plus court du patient. En analyse multivariée, un ACI <70ms prédisait un AD et un ACI moyen >75 ms prédisait un arrêt de la FA durant la procédure. Ces résultats suggèrent que la FWA n’a pas de lien direct avec la complexité de la FA mais est surtout déterminée par la quantité de tissu atrial viable ; de ce fait, la FWA devrait uniquement être considérée comme un marqueur de pathologie du tissu atrial. Egalement, l’ACI aide à identifier les drivers de la FA, et est corrélé avec l’arrêt de la FA et la récidive de la FA durant le suivi.

Atrial fibrillation (AF) is the most frequent arrhythmia, and is responsible for significant morbidity and mortality. Its interventional treatment requires electrical isolation of the pulmonary veins, and usually additional ablation of specific atrial zones is performed in the setting of persistent AF. Persistent AF ablation based on intracardiac electrograms analysis is complex, and appropriate identification of atrial substrate is critical. Several signal parameters have been used for non-invasively characterizing AF complexity, and are linked to prognosis after treatment. Among them, the Fibrillatory Wave Amplitude (FWA) has been described as a non-invasive marker AF complexity, which seems to predict catheter ablation outcome. However, actual determinants of FWA remain incompletely understood. In this work, we sought to assess the respective implications of anatomical atrial substrate and AF spectral characteristics for FWA. We also analyzed the evolution of AF dominant frequency (DF) during radiofrequency ablation of persistent AF for identifying atrial zones playing a role in AF maintenance, and we performed correlations with readily accessible electrophysiological measures for helping the electrophysiologist in targeting appropriate substrate zones. We included 29 Persistent AF patients undergoing radiofrequency catheter ablation by pulmonary vein isolation and ablation of atrial substrate identified by Spatiotemporal Dispersion or Complex Fractionated Atrial Electrograms (>70% of recording). FWA was measured on 1-minute ECG by TQ concatenation in Lead I, V1, V2 and V5 at baseline and immediately before AF termination. AF DF was measured by Independent Component Analysis on 1-minute 12-Leads ECGs at baseline and after ablation of each atrial zone. Active drivers (AD) were differentiated from bystander zones (BZ) either by a significant decrease in DF (>10%), or by AF termination. FWA evolution during ablation was compared to that of AF DF. FWA was compared to the extent of endocardial low-voltage areas, to the surface of healthy left atrial tissue, and to P-wave amplitude in sinus rhythm. Predictive value of FWA for AF recurrence during follow-up was assessed. For predicting AD vs. BZ, several electrophysiological characteristics were assessed, such as the Average Complex Interval (ACI) which allows automated measurement of the mean local endocardial activation cycle. We found that FWA remained stable along ablation procedure with comparable values at baseline and before AF termination, whereas DF significantly decreased. FWA in V5 was strongly correlated with the surface of healthy left atrial tissue. FWA showed moderate to strong correlation to P-wave amplitude in all leads. Also, FWA did not predict AF recurrence during the follow-up. Over the 159 analyzed atrial areas, ACI was shorter in AD than BZ, and mean ACI of all substrate zones was shorter in patients for whom radiofrequency failed to terminate AF. AF recurrence was associated with more ACI zones with identical shortest value. In multivariate analysis, ACI<70ms predicted AD and a mean ACI>75 ms predicted AF termination. These findings suggest that FWA is unrelated to AF complexity but is mainly determined by the amount of viable atrial myocytes; therefore, FWA should only be referred as a marker of atrial tissue pathology. Also, ACI helps in identifying AF drivers, and is correlated with AF termination and AF recurrence during follow-up.