Inovații în cardiologie: impactul inteligenței artificiale asupra personalizării tratamentelor cardiace
Inteligența artificială ar putea deschide drumul către tratamente personalizate pentru bolile cardiovasculare, potrivit cercetătorilor britanici care au dezvoltat un algoritm capabil să coreleze scanări cardiace detaliate cu baze mari de date medicale. Această tehnologie ar putea sprijini îngrijirea personalizată, permițând adaptarea tratamentelor la modul în care funcționează inima fiecărui pacient.
Bolile cardiovasculare reprezintă principala cauză de deces și dizabilitate în Uniunea Europeană, fiind responsabile de aproximativ 1,7 milioane de decese anual și afectând 62 de milioane de persoane, conform Organizației pentru Cooperare și Dezvoltare Economică (OCDE).
O echipă de oameni de știință de la Imperial College London a dezvoltat un instrument de inteligență artificială, denumit CardioKG, care identifică genele asociate cu bolile cardiovasculare și ajută la descoperirea mai rapidă a medicamentelor. Acest instrument a fost construit folosind date de imagistică cardiacă de la mii de persoane din baza de date UK Biobank, incluzând pacienți cu afecțiuni precum fibrilația atrială, insuficiența cardiacă și infarctul miocardic, dar și voluntari sănătoși.
Prin această abordare, cercetătorii pot face predicții mai precise privind medicamentele 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.
Cercetătorii subliniază că această metodă ar putea duce la o îngrijire mai personalizată, corelând tratamentele cu modul în care funcționează inima fiecărui pacient. De asemenea, tehnologia ar putea fi adaptată pentru studierea altor afecțiuni pe baza imaginilor medicale, inclusiv tulburări cerebrale și obezitate.
„Aceasta 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 adăugat 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 subliniază 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. Acest lucru va deschide noi posibilități pentru tratamente personalizate și pentru a prezice momentul în care bolile sunt susceptibile să se dezvolte”, a conchis Khaled Rjoob, cercetător în știința datelor la Imperial College London.
