Bolile cardiovasculare pot evolua fără semne evidente, iar mulți pacienți ajung la medic când afecțiunea este deja instalată. Cercetătorii de la Universitatea din Hong Kong, HKUMed, au dezvoltat un instrument de inteligență artificială numit CardiOmicScore, care estimează riscul viitor pentru șase boli cardiovasculare majore pe baza informațiilor dintr-o singură probă de sânge.
La persoanele cu risc ridicat, sistemul a identificat semnale de avertizare cu până la 15 ani înainte de debutul clinic al bolii. Modelul a avut rezultate substanțial mai bune decât scorurile de risc poligenic convenționale. Precizia lui a crescut și mai mult după adăugarea unor informații clinice de bază, respectiv vârsta și sexul pacientului.
Impactul acestor boli rămâne major. În 2022, bolile cardiovasculare au provocat aproximativ 19,8 milioane de decese la nivel mondial. Estimarea riscului cu mulți ani înainte de apariția simptomelor poate muta prevenția într-o etapă mai timpurie, când schimbările de stil de viață pot începe din timp.
Pentru a construi CardiOmicScore, echipa de la HKUMed a folosit o abordare multiomică, prin combinarea genomicii, metabolomicii și proteomicii. Cercetătorii au aplicat tehnici de deep learning și au integrat date din UK Biobank. Modelul a analizat 2.920 de proteine circulante și a măsurat 168 de metaboliți din probe de sânge, potrivit Jurnalul Național.
Instrumentul estimează riscul pentru șase afecțiuni majore: boala coronariană, accidentul vascular cerebral, insuficiența cardiacă, fibrilația atrială, boala arterială periferică și tromboembolismul venos. Metodele tradiționale s-au bazat în principal pe teste genetice, care oferă o estimare fixă de la naștere. În același timp, măsurători standard, cum sunt tensiunea arterială sau fumatul, au limite clare și nu surprind schimbările biologice profunde care pot apărea cu mulți ani înainte ca boala să devină evidentă.
Studiul a fost coordonat de profesorul Zhang Qingpeng, din Departamentul de Farmacologie și Farmacie al HKUMed și Institutul de Știința Datelor al Fundației HKU Musketeers, IDS. Primul autor al lucrării este Luo Yan, de la HKU IDS. Zhang Qingpeng a explicat principiul din spatele instrumentului: „Genele determină punctul nostru de plecare, ele definesc riscul nostru de sănătate de bază. Cu toate acestea, proteinele și metaboliții reflectă sănătatea noastră fizică actuală. Instrumentul nostru AI este conceput pentru a decoda aceste semnale moleculare complexe, permițând medicilor și pacienților să identifice riscurile mult mai devreme, ceea ce poate schimba potențial traiectoria bolii prin modificări oportune ale stilului de viață și prevenție timpurie.”
Rezultatele au fost publicate în revista Nature Communications. Direcția indicată de această cercetare este trecerea medicinei cardiovasculare de la tratament reactiv la predicție proactivă. În perspectivă, o probă mică de sânge ar putea genera în același timp un profil de risc detaliat pentru mai multe boli cardiovasculare, oferind pacienților și medicilor timp pentru intervenții și schimbări de obiceiuri înainte de apariția bolii.
Profesorul Zhang Qingpeng a descris și obiectivul acestei abordări: „Ne propunem să valorificăm tehnologia pentru a identifica și preveni bolile înainte ca acestea să se dezvolte. Prin trecerea managementului sănătății de la un tratament reactiv la o predicție și intervenție proactivă, ne propunem să creăm un impact de durată atât pentru sănătatea publică, cât și pentru îngrijirea individuală a pacienților.”
