Investigadores Desentrañan Misterios del Corazón y Pronostican Enfermedades Cardíacas con IA

Recientemente, dos estudios relacionados con el corazón han utilizado algoritmos de IA para obtener una mejor comprensión de cómo funciona y dysfunciona el corazón. Un equipo de investigadores ha utilizado algoritmos de inteligencia artificial para obtener información sobre cómo la forma de los músculos del corazón impacta su rendimiento. Con la ayuda de algoritmos de IA, el equipo de investigación obtuvo información sobre cómo los ventrículos del corazón facilitan el flujo sanguíneo y encontraron seis secciones de ADN que desempeñan papeles importantes en el desarrollo de los músculos del corazón. Mientras tanto, otro estudio examinó cómo las selfies podrían potencialmente ser utilizadas para diagnosticar enfermedades cardíacas.

Hasta el siglo XV y XVI, los científicos han estudiado el corazón y se han preguntado cómo su estructura se relaciona con su función. Leonardo da Vinci se preguntó cómo los músculos del corazón movían la sangre a lo largo del cuerpo hace más de 500 años. Gracias a un equipo de investigadores de institutos como el MRC London Institute of Medical Sciences, el Cold Spring Harbor Laboratory, EMBL’s European Bioinformatics Institute (EMBL-EBI), la Universidad de Heidelberg y el Politecnico di Milano, estamos mucho más cerca de entender el papel que desempeñan las trabéculas en el desarrollo y función del corazón.

Las trabéculas son fibras musculares que forman una red compleja de patrones geométricos en la superficie interna del corazón. Se cree que las trabéculas proporcionan oxígeno al corazón a medida que se desarrolla, ya que el corazón es el primer órgano que se desarrolla y no puede obtener oxígeno de los pulmones. Sin embargo, ha sido un misterio durante mucho tiempo qué papel desempeñan las trabéculas en los adultos. Da Vinci especuló que las trabéculas del corazón servían para calentar la sangre a medida que fluía a través del corazón, pero gracias a las técnicas de investigación basadas en IA, ahora tenemos una idea de su verdadero propósito.

El equipo de investigación utilizó algoritmos de IA para analizar aproximadamente 25.000 escaneos de resonancia magnética (MRI) del corazón. Estos escaneos se alimentaron al modelo de IA junto con datos genéticos y de morfología del corazón. Los investigadores analizaron los resultados del modelo y encontraron que las trabéculas parecían desempeñar un papel en la facilitación del flujo sanguíneo a través de los ventrículos del corazón. Los patrones geométricos en el interior del corazón ahora se cree que ayudan a que la sangre fluya de manera más eficiente a medida que el corazón late.

Además del hallazgo de que las trabéculas podrían ayudar en el flujo eficiente de la sangre, los investigadores también descubrieron seis secciones de ADN que parecen impactar el desarrollo de las trabéculas. Dos de las seis secciones de ADN también desempeñan papeles en el desarrollo de vías nerviosas ramificadas en el cerebro. Es posible que los mecanismos similares que dan lugar a las trabéculas también den lugar a las células nerviosas.

La forma de las trabéculas puede incluso tener una relación con las enfermedades cardíacas. Los datos genéticos de más de 50.000 pacientes fueron analizados por el equipo de investigación, y se encontró que los diferentes patrones de trabéculas tenían alguna correlación con el riesgo de desarrollar enfermedades cardíacas.

En un estudio diferente, como lo informó Futurism, los investigadores del Centro Nacional de Enfermedades Cardiovasculares en Beijing, China, experimentaron con una IA capaz de predecir la probabilidad de enfermedad cardíaca de un individuo en función de atributos físicos que se pueden capturar en una simple foto de una persona. Hay atributos físicos que tienen correlaciones con enfermedades cardíacas, como depósitos amarillos cerca de los párpados de una persona, anillos blancos en los bordes externos de la córnea y cabello grisáceo o delgado. Cuando se entrenó en imágenes de pacientes de hospitales chinos, el algoritmo informó que superó a los métodos existentes de evaluación del riesgo de enfermedad cardíaca, siendo capaz de detectar aproximadamente el 80% de los casos de enfermedad cardíaca. También capturó aproximadamente el 60% de todos los casos negativos de enfermedad cardíaca.

Hay una alta tasa de falsos positivos asociada con el algoritmo, lo que el equipo afirma que necesitarán abordar, señalando que los falsos positivos podrían causar a los pacientes ansiedad innecesaria y sobrecargar el sistema médico con pruebas innecesarias. Sin embargo, si se puede abordar la tasa de falsos positivos del algoritmo y mejorar la precisión general, podría ser una herramienta útil para las áreas del mundo que luchan por financiar adecuadamente los programas de detección de enfermedades cardiovasculares.