Conform unui studiu publicat în The Lancet, a fost dezvoltat un „marker digital” pentru boala arterială coronariană (CAD), capabil să surprindă mai bine caracteristicile clinice ale bolii. Bazat pe un algoritm de inteligență artificială care a integrat sute de particularități ale CAD, direct din dosarele electronice ale pacienților, markerul in silico* are potențialul de a ajuta medicii în prescrierea tratamentelor personalizate și în optimizarea managementului bolii în funcție de situația și nevoile fiecărui pacient.
Studiul a urmărit implicațiile clinice ale ISCAD (in silico score for coronary artery disease – scor in silico pentru boala arterială coronariană) și este primul care transpune caracteristicile CAD într-un spectru de boală, spre deosebire de studiile anterioare, care încercau să determine doar dacă o persoană are sau nu CAD. Mai precis, ia în calcul faptul că în cazul fiecărui pacient există mai mulți determinanți ai sănătății de care trebuie să se țină cont (de exemplu: combinația factorilor personali de risc, cantitatea plăcilor de aterom din arterele coronare etc.) pentru a putea ajunge la un diagnostic complet și la rezultate clinice optime.
„Modelul nostru încadrează populațiile de pacienți cu boală arterială coronariană pe un spectru, fapt care poate oferi mai multe informații cu privire la progresia bolii și a modului în care cei afectați vor răspunde la tratament. Este critic să existe posibilitatea de a descoperi gradații diferite ale riscului de boală, ateroscleroză și supraviețuire, de exemplu, care în mod obișnuit ar putea fi omise” – a declarat autorul studiului, Prof. Ron Do, Icahn School of Medicine at Mount Sinai.
Bolile cardiovasculare sunt principala cauză de deces la nivel mondial, conducând la aproximativ 17,9 milioane de decese anual. Instrumentele digitale au înregistrat progrese semnificative în ultimii ani în domeniul cardiologiei, în special în zona screening-ului. Studiul realizat la Mount Sinai oferă o viziune nouă asupra bolilor cardiovasculare, în acest caz asupra bolii coronariene, consolidând avantajele implicării inteligenței artificiale în personalizarea abordării clinice.
Sursă imagine: mountsinai.org/
Desfășurarea studiului
„Markerul digital”, un model de predicție a bolii arteriale coronariene bazat pe învățare automată, a fost dezvoltat și validat folosind peste 95.000 de dosare electronice ale pacienților provenite din două biobănci: BioMe Biobank, Mount Sinai Health System și UK Biobank. Studiul a inclus o diversitate a participanților în ceea ce privește caracteristicile etnice și rasiale, spre deosebire de majoritatea studiilor care urmăresc performanțele algoritmilor de învățare automată sau CAD, în cadrul cărora participanții sunt cel mai adesea de proveniență Europeană.
Pentru a-i evalua capacitatea de predicție au fost folosit un scor in-silico pentru CAD (ISCAD). Ulterior au comparat asocierile dintre ISCAD atât cu scoruri clinice deja existente cât și cu un scor genetic. „Markerul digital” a încorporat sute de caracteristici clinice diferite ale bolii, preluate din dosarele electronice ale pacienților, printre care: semnele vitale, rezultatele de laborator, tratamentele urmate, simptome, alte diagnostice și așa mai departe.
Unul din principalele rezultate ale studiului a fost faptul că probabilitățile generate de algoritmul de învățare automată au urmat cu exactitate gradul de îngustare a arterelor coronare, mortalitatea și complicațiile cardiovasculare precum atacul de cord. Un alt rezultat generat de studiu a constat în identificarea a 12 participanți nediagnosticați, cu un scor ISCAD mare (>0.9) care conform ghidurilor din 2014 ale Colegiului American de Cardiologie și Asociației Americane a Inimii aveau boală coronariană.
*in silico presupune realizarea unui experiment științific într-un mediu digital, prin simulări efectuate cu ajutorul computerului.
Citește și:
- STUDIU. Factorii socio-economici influențează profilul molecular individual și ar trebui incluși în modelele de predicție a riscului pentru bolile cronice
- Redefinirea insuficienței cardiace: cunoașterea genotipului persoanelor care suferă de cardiomiopatii contribuie semnificativ la personalizarea managementului clinic
- Instrumentele digitale și vaccinarea HPV în România: „Datele sunt un bun public; esențiale într-un sistem de sănătate bazat pe valoare”