Inteligența artificială ar putea deschide drumul către tratamente personalizate pentru bolile cardiovasculare, după ce cercetători din Marea Britanie au dezvoltat un algoritm capabil să coreleze scanări cardiace detaliate cu baze mari de date medicale. Scopul: medicii să poată adapta mai precis tratamentul în funcție de modul în care funcționează inima fiecărui pacient.
Echipa de la Imperial College London a creat un instrument numit CardioKG, construit pe baza datelor de imagistică din UK Biobank, care include mii de persoane – atât pacienți cu afecțiuni precum fibrilație atrială, insuficiență cardiacă și infarct miocardic, cât și voluntari sănătoși.
Prin combinarea imaginilor cardiace cu informații despre gene, boli și medicamente, cercetătorii spun că pot identifica mai rapid ce mecanisme biologice sunt implicate și pot face predicții mai precise despre ce tratamente ar putea funcționa pentru anumite tipuri de pacienți.
Potrivit cercetătorilor, metoda poate accelera descoperirea de terapii, inclusiv prin evidențierea unor medicamente deja existente, dar care ar putea avea beneficii și în cardiologie. În analiza prezentată sunt menționate metotrexatul (folosit frecvent în artrita reumatoidă) și o clasă de medicamente pentru diabet numite gliptine, ca posibile direcții de studiu pentru insuficiență cardiacă, respectiv fibrilație atrială.
Modelul a indicat și un posibil efect protector al cofeinei la unii pacienți cu fibrilație atrială, însă cercetătorii au subliniat că asta nu înseamnă că oamenii ar trebui să-și schimbe consumul de cofeină pe baza acestor rezultate.
Următorul pas, spun autorii, este extinderea instrumentului într-un cadru dinamic, „centrat pe pacient”, care să surprindă mai bine evoluția reală a bolii și să ajute inclusiv la anticiparea momentului în care afecțiunile cardiace sunt susceptibile să se dezvolte.
Contextul este unul major: bolile cardiovasculare sunt principala cauză de deces și dizabilitate în Uniunea Europeană, fiind asociate cu aproximativ 1,7 milioane de decese pe an și afectând 62 de milioane de persoane, potrivit datelor citate în material.
Cercetătorii spun că aceeași abordare – combinarea imaginilor medicale cu date biologice și clinice – ar putea fi adaptată și pentru alte domenii, inclusiv pentru tulburări cerebrale sau obezitate.
