La fibrilación auricular (FA) es el tipo más común de latido cardíaco irregular. Ocurre cuando las señales eléctricas que coordinan las contracciones del corazón se vuelven caóticas, lo que hace que el corazón lata demasiado rápido e irregularmente. Esto puede provocar una serie de problemas de salud graves, como accidentes cerebrovasculares, insuficiencia cardíaca y la muerte.

No se comprende completamente la causa exacta de la FA, pero se cree que está relacionada con una combinación de factores, como la edad, la obesidad, la presión arterial alta y la diabetes. La FA también es más común en personas con ciertas afecciones cardíacas, como enfermedades de las válvulas cardíacas y enfermedades de las arterias coronarias.

Los investigadores están trabajando para desarrollar nuevas formas de prevenir y tratar la FA. Un enfoque prometedor es utilizar modelos informáticos para simular cómo las señales eléctricas del corazón se vuelven caóticas. Esto puede ayudar a los investigadores a identificar los factores que desencadenan la FA y a desarrollar nuevos fármacos y tratamientos para prevenirla.

Sin embargo, los modelos informáticos tradicionales del corazón suelen ser demasiado lentos para simular las rápidas señales eléctricas que se producen durante la FA. Esto se debe a que estos modelos deben resolver una gran cantidad de ecuaciones en cada paso de tiempo, lo que puede llevar mucho tiempo en una computadora.

Una nueva técnica llamada redes de estado de eco (ESN) ofrece una forma de superar este problema. Los ESN son un tipo de red neuronal recurrente que se puede utilizar para simular sistemas dinámicos complejos, como el corazón. Los ESN son mucho más rápidos que los modelos informáticos tradicionales y pueden utilizarse para simular las señales eléctricas del corazón en tiempo real.

Investigadores de la Universidad de California en San Diego han utilizado ESN para desarrollar un nuevo modelo informático de FA. El modelo es capaz de simular las señales eléctricas caóticas que ocurren durante la FA y puede usarse para estudiar los factores que desencadenan la FA. Los investigadores esperan que su modelo ayude a encontrar nuevas formas de prevenir y tratar la FA.

El estudio fue publicado en la revista Caos:una revista interdisciplinaria de ciencia no lineal.