Hărțile digitale care reprezintă organele și sistemele corpului uman sunt folosite de cercetători pentru a reuni date din baze biologice și pentru a le conecta, într-o rețea bine organizată, cu informațiile existente despre gene, boli, tratamente, căi moleculare și simptome. Până acum, acestor rețele le-au lipsit, în general, detalii la nivel individual despre cum arată în realitate organul afectat și cum funcționează.
Cercetătorii au dezvoltat acum un instrument care combină imagistica inimii cu date biologice complexe pentru a identifica mai rapid gene implicate în bolile cardiovasculare și medicamente care ar putea fi reutilizate ca tratamente, relatează News.ro.
Noua tehnologie sugerează că integrarea informațiilor din imagini medicale poate îmbunătăți semnificativ procesul de descoperire a terapiilor pentru afecțiunile cardiace.
Instrumentul, denumit CardioKG, a fost dezvoltat de o echipă de la MRC Laboratory of Medical Sciences și Imperial College London și este descris într-un studiu publicat în revista Nature Cardiovascular Research.
Această tehnologie care reunește date de imagistică cardiacă cu informații din baze biologice ar putea scurta timpul necesar pentru identificarea unor medicamente destinate bolilor de inimă.
Cercetarea grupului Computational Cardiac Imaging a avansat această abordare prin includerea, pentru prima dată, a datelor imagistice într-o astfel de rețea. CardioKG oferă o imagine detaliată a structurii și funcției inimii, ceea ce îmbunătățește substanțial acuratețea predicțiilor privind legătura dintre gene și boală, precum și posibilitatea ca anumite medicamente existente să fie eficiente în tratamentul unor afecțiuni cardiace.
Pentru dezvoltarea acestui instrument, echipa a utilizat date de imagistică cardiacă de la 4.280 de participanți din UK Biobank diagnosticați cu fibrilație atrială, insuficiență cardiacă sau infarct miocardic, alături de 5.304 participanți sănătoși. Astfel, au fost surprinse variațiile de structură și funcție ale inimii.
În total, au fost generate peste 200.000 de caracteristici bazate pe imagini, folosite pentru antrenarea modelului. Aceste date au fost integrate cu informații provenite din 18 baze biologice diferite, iar inteligența artificială a fost utilizată pentru estima asocieri între gene și boli, precum și posibile oportunități de reutilizare a unor medicamente.
Autorii explică faptul că un avantaj major al acestui instrument este capacitatea sa de a integra informații despre gene, medicamente și boli într-un singur sistem, ceea ce crește șansele de a identifica terapii noi. Potrivit cercetătorilor, includerea imagisticii cardiace a schimbat semnificativ performanța modelului în identificarea unor gene și medicamente relevante.
Modelul a identificat o serie de gene noi asociate cu bolile cardiovasculare și a indicat două medicamente ca potențiale opțiuni terapeutice.
Metotrexatul (MTX), utilizat în mod obișnuit în tratamentul artritei reumatoide, ar putea avea un efect benefic în insuficiența cardiacă, iar gliptinele, folosite pentru tratamentul diabetului, ar putea fi utile în fibrilația atrială.
De asemenea, echipa a observat că aportul de cafeină, deși este asociat cu o excitabilitate mai mare a inimii, ar putea avea un efect protector la pacienții cu fibrilație atrială care au un puls neregulat și rapid.
Cercetătorii subliniază că aceste rezultate sunt susținute de alte studii recente din domeniu și evidențiază potențialul acestei abordări de a identifica medicamente existente care ar putea fi reutilizate.
Noul instrument este prezentat ca o demonstrație a conceptului care poate fi extins dincolo de inimă. Aceeași abordare ar putea fi aplicată și în alte domenii în care există date imagistice, cum ar fi scanările cerebrale, imagistica țesutului adipos sau alte organe și țesuturi, pentru a explora noi direcții terapeutice în afecțiuni precum demența sau obezitatea.
Autorii mai arată că aceste instrumente pot genera rapid liste de gene prioritare pentru diverse boli, oferind companiilor farmaceutice un punct de plecare pentru identificarea unor ținte biologice care pot fi investigate și dezvoltate mai eficient decât prin metodele tradiționale.
Oamenii de știință care au lucrat la dezvoltarea tehnologiei afirmă că următorul pas este transformarea acestuia într-un cadru dinamic, centrat pe pacient, capabil să surprindă evoluția reală a bolilor și să deschidă noi posibilități pentru tratamente personalizate și pentru anticiparea momentului în care anumite boli ar putea să apară.
Studiul a fost susținut de Medical Research Council, Fundația Britanică a Inimii (British Heart Foundation), Bayer AG și National Institute for Health and Care Research (NIHR) Imperial College Biomedical Research Centre.
