Ново изследване показва как изкуствен интелект може да ускори пътя към по-точни терапии за сърдечни заболявания – водещата причина за смърт и инвалидизация в Европейския съюз. По данни на Организацията за икономическо сътрудничество и развитие (ОИСР) сърдечно-съдовите заболявания причиняват около 1,7 милиона смъртни случая годишно и засягат 62 милиона души в ЕС.
Как работи CardioKG
Екип от Имперския колеж – Лондон представя CardioKG – инструмент с изкуствен интелект (ИИ), който свързва данни от детайлни сърдечни образни изследвания с големи медицински бази данни, за да открива по-бързо гените, свързани със заболявания, и потенциални лекарства. Моделът е обучен върху образни данни на хиляди участници от Биобанката на Обединеното кралство (UK Biobank) – пациенти с предсърдно мъждене, сърдечна недостатъчност и инфаркт, както и здрави доброволци.
Сърцевината на подхода е т.нар. граф на знанието, който интегрира в една структура връзките между гени, лекарства и болести и добавя към тях измерими характеристики от сърдечните скенери. Така изкуственият интелект прави по-точни прогнози кои медикаменти имат най-голям шанс да помогнат при конкретни състояния.
„Едно от предимствата на графовете на знанието е, че те интегрират информация за гени, лекарства и заболявания. Това дава повече сила за открития на нови терапии. Установихме, че включването на сърдечни образи в графа промени значително точността, с която се откриват нови гени и лекарства“, казва Деклан О’Риган, ръководител на Computational Cardiac Imaging Group в Лабораторията по медицински науки към Съвета за медицински изследвания (MRC), Имперски колеж – Лондон.
Кои терапии изпъкват
Анализът на CardioKG посочва няколко възможни терапевтични пътя:
- Метотрексат – широко използван при ревматоиден артрит – може да е полезен при сърдечна недостатъчност, според модела.
- Глиптини – група лекарства за диабет – биха могли да помогнат при предсърдно мъждене.
- Кофеин – анализът подсказва възможен защитен ефект при част от пациентите с предсърдно мъждене, но изследователите подчертават, че това не е препоръка за промяна в приема на кофеин.
Път към персонализирана медицина
Изследователите подчертават, че подходът може да доведе до по-персонализирани грижи, при които лечението се съобразява по-добре с начина, по който функционира конкретното сърце на пациента. Същата технология може да бъде адаптирана и за други състояния, изследвани с медицински образи – например мозъчни заболявания и затлъстяване.
„Стъпвайки върху тази работа, ще разширим графа на знанието до динамична, ориентирана към пациента рамка, която улавя реалните траектории на заболяванията. Това ще отвори нови възможности за персонализирано лечение и за прогнозиране кога вероятно ще се развият болестите“, казва Халед Ржооб, първи автор на изследването и изследовател по наука за данните в Имперския колеж – Лондон.
Защо това е важно и у нас
Сърдечно-съдовите заболявания остават водещ здравен проблем и в България. Инструменти като CardioKG показват как изкуственият интелект може да насочи по-бързи клинични проучвания и да оптимизира изписването на лекарства, което е ключово за по-добри резултати и по-устойчиво здравеопазване.
Обобщение
- Какво: CardioKG – ИИ инструмент, който комбинира сърдечни образи и големи медицински данни, за да открива гени и потенциални терапии.
- Къде: Имперски колеж – Лондон; данни от UK Biobank.
- Защо е важно: Сърдечно-съдовите болести водят до ~1,7 млн. смъртни случая годишно и засягат 62 млн. души в ЕС (ОИСР).
- Какво откри: Потенциал на метотрексат при сърдечна недостатъчност; полза от глиптини при предсърдно мъждене; възможен защитен ефект на кофеин при част от пациентите (без препоръка за промяна в приема).
- Накъде следва: Разширяване към динамична, пациент-центрирана рамка и прилагане към мозъчни заболявания и затлъстяване.
