Het beheer van hartritmestoornissen blijft het grootste probleem in de elektrofysiologie van het hart. De prevalentie van de meest voorkomende aritmie, atriumfibrilleren (AF), zal naar verwachting sterk stijgen als gevolg van de vergrijzing. Ondanks intensief onderzoek blijft het mechanisme van boezemfibrilleren onduidelijk, wat leidt tot slechte resultaten bij de behandeling ervan. Ablatie van AF resulteert vaak in complexe atriale tachycardie (AT), die moeilijk te behandelen is. Ook ventriculaire tachycardieën (VT) en ventriculaire fibrillaties (VF) zijn een belangrijke oorzaak van plotselinge hartdood. Nogmaals, het elimineren van VT's met ablatie heeft slechts bescheiden succes behaald in complexe gevallen. Daarom is er een dringende behoefte om de bronnen van aritmie beter te begrijpen en te lokaliseren om de behandeling ervan te verbeteren. Ik stel een radicaal nieuwe benadering voor om netwerktheorie toe te passen om de mechanismen van AT, VT en AF te bestuderen. Momenteel staat de netwerktheorie bekend als de basis voor de Google-zoekmachine voor andere online sociale netwerken, en heeft ze talloze toepassingen in de biologie, natuurkunde en sociale wetenschappen. Het is echter nooit op het hart toegepast. In dit voorstel, gebaseerd op mijn uitvinding en voorbereidend werk, stel ik voor om netwerktheorie toe te passen op klinische gegevens van hartritmestoornissen, ondersteund door in-silico simulaties. Er zal een nieuwe reeks onderzoekstools worden gecreëerd om automatisch de bron van de aritmie voor complexe AT en AF te detecteren, die mogelijke ablatiedoelen zullen identificeren. Voor VT wordt een substraatanalyse voorgesteld, om de structuur van het hart te onthullen en om ook het ablatiedoel te bepalen. Mijn voorlopige resultaten laten al zien dat netwerkanalyse in staat is om automatisch ablatielocaties te voorspellen, voorafgaand aan chirurgie in AT, wat de meest recente technologieën die momenteel in klinieken worden gebruikt, grotendeels overtreft. Daarom zal dit translationele project niet alleen nieuwe inzichten opleveren in het mechanisme van hartritmestoornissen, maar ook daadwerkelijk leiden tot een verbeterde behandeling van de patiënt.