Când cercetătorii încearcă să înţeleagă de ce apar bolile şi ce tratamente ar putea funcţiona, una dintre cele mai mari provocări este să unească informaţii din surse diferite într-un mod coerent. Un nou instrument bazat pe inteligenţă artificială (AI) încearcă să facă exact acest lucru, folosind atât date biologice, cât şi informaţii de imagistică ale inimii.
Hărţile digitale care reprezintă organele şi sistemele corpului uman sunt folosite de cercetători pentru a reuni date din baze biologice şi pentru a le conecta, într-o reţea bine organizată, cu informaţiile existente despre gene, boli, tratamente, căi moleculare şi simptome. Până acum, acestor reţele le-au lipsit, în general, detalii la nivel individual despre cum arată în realitate organul afectat şi cum funcţionează.
Cercetătorii au dezvoltat acum un instrument care combină imagistica inimii cu date biologice complexe pentru a identifica mai rapid gene implicate în bolile cardiovasculare şi medicamente care ar putea fi reutilizate ca tratamente.
Noua tehnologie sugerează că integrarea informaţiilor din imagini medicale poate îmbunătăţi semnificativ procesul de descoperire a terapiilor pentru afecţiunile cardiace.
Instrumentul, denumit CardioKG, a fost dezvoltat de o echipă de la MRC Laboratory of Medical Sciences şi Imperial College London şi este descris într-un studiu publicat, luni, în revista Nature Cardiovascular Research.
Această tehnologie care reuneşte date de imagistică cardiacă cu informaţii din baze biologice ar putea scurta timpul necesar pentru identificarea unor medicamente destinate bolilor de inimă.
Cercetarea grupului Computational Cardiac Imaging a avansat această abordare prin includerea, pentru prima dată, a datelor imagistice într-o astfel de reţea. CardioKG oferă o imagine detaliată a structurii şi funcţiei inimii, ceea ce îmbunătăţeşte substanţial acurateţea predicţiilor privind legătura dintre gene şi boală, precum şi posibilitatea ca anumite medicamente existente să fie eficiente în tratamentul unor afecţiuni cardiace.
Pentru dezvoltarea acestui instrument, echipa a utilizat date de imagistică cardiacă de la 4.280 de participanţi din UK Biobank diagnosticaţi cu fibrilaţie atrială, insuficienţă cardiacă sau infarct miocardic, alături de 5.304 participanţi sănătoşi. Astfel, au fost surprinse variaţiile de structură şi funcţie ale inimii.
În total, au fost generate peste 200.000 de caracteristici bazate pe imagini, folosite pentru antrenarea modelului. Aceste date au fost integrate cu informaţii provenite din 18 baze biologice diferite, iar inteligenţa artificială a fost utilizată pentru estima asocieri între gene şi boli, precum şi posibile oportunităţi de reutilizare a unor medicamente.
Autorii explică faptul că un avantaj major al acestui instrument este capacitatea sa de a integra informaţii despre gene, medicamente şi boli într-un singur sistem, ceea ce creşte şansele de a identifica terapii noi. Potrivit cercetătorilor, includerea imagisticii cardiace a schimbat semnificativ performanţa modelului în identificarea unor gene şi medicamente relevante.
Modelul a identificat o serie de gene noi asociate cu bolile cardiovasculare şi a indicat două medicamente ca potenţiale opţiuni terapeutice.
Metotrexatul (MTX), utilizat în mod obişnuit în tratamentul artritei reumatoide, ar putea avea un efect benefic în insuficienţa cardiacă, iar gliptinele, folosite pentru tratamentul diabetului, ar putea fi utile în fibrilaţia atrială.
De asemenea, echipa a observat că aportul de cafeină, deşi este asociat cu o excitabilitate mai mare a inimii, ar putea avea un efect protector la pacienţii cu fibrilaţie atrială care au un puls neregulat şi rapid.
Cercetătorii subliniază că aceste rezultate sunt susţinute de alte studii recente din domeniu şi evidenţiază potenţialul acestei abordări de a identifica medicamente existente care ar putea fi reutilizate.
Noul instrument este prezentat ca o demonstraţie a conceptului care poate fi extins dincolo de inimă. Aceeaşi abordare ar putea fi aplicată şi în alte domenii în care există date imagistice, cum ar fi scanările cerebrale, imagistica ţesutului adipos sau alte organe şi ţesuturi, pentru a explora noi direcţii terapeutice în afecţiuni precum demenţa sau obezitatea.
Autorii mai arată că aceste instrumente pot genera rapid liste de gene prioritare pentru diverse boli, oferind companiilor farmaceutice un punct de plecare pentru identificarea unor ţinte biologice care pot fi investigate şi dezvoltate mai eficient decât prin metodele tradiţionale.
Oamenii de ştiinţă care au lucrat la dezvoltarea tehnologiei afirmă că următorul pas este transformarea acestuia într-un cadru dinamic, centrat pe pacient, capabil să surprindă evoluţia reală a bolilor şi să deschidă noi posibilităţi pentru tratamente personalizate şi pentru anticiparea momentului în care anumite boli ar putea să apară.
Studiul a fost susţinut de Medical Research Council, Fundaţia Britanică a Inimii (British Heart Foundation), Bayer AG şi National Institute for Health and Care Research (NIHR) Imperial College Biomedical Research Centre.
Foto articol: Reprezentare vizuală a CardioKG. Imaginea a fost ajustată cu ajutorul inteligenţei artificiale pentru a avea forma unei inimi, dar porneşte de la o reţea de conexiuni reală din datele studiului, şi nu este un desen inventat. Credit: Declan O’Regan, MRC Laboratory of Medical Sciences.
