Inteligența artificială ar putea deschide drumul către tratamente personalizate pentru bolile cardiovasculare, după ce cercetători britanici au dezvoltat un algoritm capabil să coreleze scanări cardiace detaliate cu baze mari de date medicale, informează Euronews.
Cercetătorii spun că tehnologia ar putea sprijini, în timp, îngrijirea personalizată, permițând ca tratamentele să fie adaptate mai bine la modul în care funcționează inima fiecărui pacient.
Bolile cardiovasculare sunt principala cauză de deces și dizabilitate în Uniunea Europeană, fiind responsabile de aproximativ 1,7 milioane de decese pe an și afectând 62 de milioane de persoane, potrivit Organizației pentru Cooperare și Dezvoltare Economică (OCDE).
Oamenii de știință de la Imperial College London au dezvoltat un instrument de inteligență artificială capabil să identifice ce gene sunt asociate cu boala și să ajute la descoperirea mai rapidă a medicamentelor pentru afecțiunile cardiace, prin combinarea scanărilor cardiace detaliate cu baze mari de date medicale.
Instrumentul, denumit CardioKG, a fost construit folosind date de imagistică cardiacă de la mii de persoane din baza de date UK Biobank. Acestea au inclus pacienți cu afecțiuni precum fibrilația atrială, insuficiența cardiacă și infarctul miocardic, dar și voluntari sănătoși.
Prin această abordare, cercetătorii spun că pot face predicții mai precise privind medicamentele care ar putea fi eficiente pentru persoane cu anumite afecțiuni cardiace.
„Unul dintre avantajele grafurilor de cunoștințe este că ele integrează informații despre gene, medicamente și boli”, a declarat Declan O’Regan, coordonatorul Grupului de Imagistică Cardiacă Computațională din cadrul MRC Laboratory of Medical Sciences, Imperial College London.
Cercetătorii afirmă că această metodă ar putea duce, în cele din urmă, la o îngrijire mai personalizată, în care tratamentele sunt mai bine corelate cu modul în care funcționează inima fiecărui pacient.
Aceeași tehnologie ar putea fi adaptată și pentru studierea altor afecțiuni pe baza imaginilor medicale, inclusiv tulburări cerebrale și obezitatea.
„Asta înseamnă că ai o capacitate mai mare de a face descoperiri legate de terapii noi. Am constatat că includerea imaginilor cardiace în graf a transformat semnificativ modul în care pot fi identificate gene și medicamente noi”, a spus O’Regan.
Printre medicamentele evidențiate se numără metotrexatul, utilizat pe scară largă în tratamentul artritei reumatoide, și o clasă de medicamente pentru diabet cunoscute sub denumirea de gliptine.
Modelul de inteligență artificială a sugerat că metotrexatul ar putea ajuta pacienții cu insuficiență cardiacă, iar gliptinele ar putea fi benefice pentru cei cu fibrilație atrială.
Analiza a indicat, de asemenea, un posibil efect protector al cofeinei la unii pacienți cu fibrilație atrială, deși cercetătorii au subliniat că acest lucru nu înseamnă că oamenii ar trebui să își modifice consumul de cofeină.
„Pe baza acestui demers, vom extinde graful de cunoștințe într-un cadru dinamic, centrat pe pacient, care să surprindă traiectoriile reale ale bolii”, a declarat Khaled Rjoob, primul autor al studiului și cercetător în știința datelor la Imperial College London.
„Acest lucru va deschide noi posibilități pentru tratamente personalizate și pentru a prezice momentul în care bolile sunt susceptibile să se dezvolte.”
Editor : Ș.A.