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 folosind informații dintr-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 rezultate substanțial mai bune decât scorurile de risc poligenic convenționale. Precizia a crescut și mai mult după adăugarea unor informații clinice de bază, mai exact vârsta și sexul pacientului.
Impactul acestor boli rămâne major. În 2022, bolile cardiovasculare au provocat aproximativ 19,8 milioane de decese la nivel mondial. Detectarea riscului cu mulți ani înainte de apariția simptomelor poate muta prevenția mai devreme și poate permite începerea din timp a schimbărilor de stil de viață.
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 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 se bazau 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 Departamentul de Farmacologie și Farmacie al HKUMed și Institutul de Știința Datelor al Fundației HKU Musketeers, IDS. Primul autor este Luo Yan de la HKU IDS. Profesorul Zhang Qingpeng a explicat baza acestui model: „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.”
Descoperirile au fost publicate în revista Nature Communications. Direcția descrisă de cercetători indică o trecere a medicinei cardiovasculare de la tratamentul reactiv la predicția proactivă. În perspectivă, o probă mică de sânge ar putea genera simultan un profil de risc detaliat pentru mai multe boli cardiovasculare, oferind pacienților și medicilor mai mult timp pentru intervenții și schimbarea obiceiurilor.
Profesorul Zhang Qingpeng a detaliat această miză: „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.”
