Boala cardiovasculară evoluează adesea 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 din informațiile obținute printr-o singură probă de sânge.
La persoanele cu risc înalt, sistemul a identificat semnale de avertizare cu până la 15 ani înainte de debutul clinic al bolii. Modelul a avut performanțe substanțial mai bune decât scorurile de risc poligenic convenționale. Precizia lui a crescut și mai mult atunci când cercetătorii au adăugat informații clinice de bază, mai exact vârsta și sexul pacientului.
Dimensiunea problemei este majoră. Bolile cardiovasculare au provocat aproximativ 19,8 milioane de decese la nivel mondial doar în 2022. Detectarea riscului cu mulți ani înainte de apariția simptomelor mută prevenția într-o etapă mai timpurie și oferă timp pentru schimbări ale stilului de viață.
Pentru dezvoltarea CardiOmicScore, echipa HKUMed a folosit o abordare multiomică, în care a combinat genomica, metabolomica și proteomica. 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 probele de sânge.
Instrumentul estimează riscul pentru șase afecțiuni cardiovasculare majore: boala coronariană, accidentul vascular cerebral, insuficiența cardiacă, fibrilația atrială, boala arterială periferică și tromboembolismul venos. Potrivit Jurnalul Național, abordările tradiționale s-au bazat în principal pe teste genetice, care oferă o estimare fixă la naștere. În același timp, măsurătorile standard, cum sunt tensiunea arterială sau fumatul, au limite clare și nu surprind schimbările biologice intime care apar cu mulți ani înainte ca boala să devină evidentă.
Studiul a fost condus de profesorul Zhang Qingpeng, din cadrul Departamentului de Farmacologie și Farmacie al HKUMed și al Institutului de Știința Datelor al Fundației HKU Musketeers, IDS. Primul autor este Luo Yan de la HKU IDS.
Profesorul Zhang Qingpeng a explicat logica din spatele noului instrument: „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 cercetare este una în care medicina cardiovasculară se mută de la tratamentul reactiv la predicția 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 schimbarea obiceiurilor înainte de apariția bolii.
Profesorul Zhang Qingpeng a descris și obiectivul mai larg al 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.”
