Inovație în cardiologie: impactul inteligenței artificiale asupra personalizării terapiilor cardiace
Inteligența artificială ar putea revoluționa tratamentele personalizate pentru bolile cardiovasculare, conform 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, adaptând tratamentele în funcție de modul în care funcționează inima fiecărui pacient.
Bolile cardiovasculare reprezintă principala cauză de deces și dizabilitate în Uniunea Europeană, având un impact devastator, cu aproximativ 1,7 milioane de decese anual și afectând 62 de milioane de persoane, conform datelor Organizației pentru Cooperare și Dezvoltare Economică (OCDE).
Cercetătorii de la Imperial College London au creat un instrument de inteligență artificială, denumit CardioKG, care identifică genele asociate cu bolile cardiovasculare și contribuie la accelerarea descoperirii medicamentelor pentru afecțiunile cardiace. Acest instrument utilizează date de imagistică cardiacă de la mii de persoane din baza de date UK Biobank, inclusiv pacienți cu fibrilație atrială, insuficiență cardiacă și infarct miocardic, dar și voluntari sănătoși.
Prin această abordare, cercetătorii pot realiza predicții mai precise despre medicamentele care ar putea fi eficiente pentru pacienții cu afecțiuni specifice. Declan O’Regan, coordonatorul Grupului de Imagistică Cardiacă Computațională, a subliniat avantajele grafurilor de cunoștințe, care integrează informații despre gene, medicamente și boli.
Metoda dezvoltată ar putea conduce, în final, la o îngrijire mai personalizată, în care tratamentele sunt mai bine corelate cu modul de funcționare al inimii fiecărui pacient. Aceeași tehnologie ar putea fi adaptată și 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 afirmat O’Regan.
Printre medicamentele identificate se numără metotrexatul, utilizat pe scară largă în tratamentul artritei reumatoide, și o clasă de medicamente pentru diabet denumite 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 mai indicat un posibil efect protector al cofeinei la unii pacienți cu fibrilație atrială, deși cercetătorii au avertizat că acest lucru nu înseamnă că oamenii ar trebui să-și modifice consumul de cofeină.
Khaled Rjoob, cercetător în știința datelor la Imperial College London, a declarat că, pe baza acestui demers, se va extinde graficul de cunoștințe într-un cadru dinamic, centrat pe pacient, care va surprinde 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 adăugat Rjoob.
