Les chercheurs déchiffrent les mystères du cœur et prédisent les maladies cardiaques avec l’IA

Récemment, deux études portant sur le cœur ont utilisé des algorithmes d’IA pour mieux comprendre le fonctionnement et les dysfonctionnements du cœur. Une équipe de chercheurs a utilisé des algorithmes d’intelligence artificielle pour acquérir une meilleure compréhension de l’impact de la forme des muscles du cœur sur ses performances. Avec l’aide des algorithmes d’IA, l’équipe de recherche a acquis une meilleure compréhension de la façon dont les ventricules du cœur facilitent le flux sanguin et a identifié six sections d’ADN qui jouent des rôles importants dans le développement des muscles cardiaques. Entre-temps, une autre étude a examiné comment les selfies pourraient potentiellement être utilisés pour diagnostiquer les maladies cardiaques.

Depuis les 15e et 16e siècles, les scientifiques étudient le cœur et se demandent comment sa structure est liée à sa fonction. Léonard de Vinci se demandait comment les muscles du cœur faisaient circuler le sang dans tout le corps il y a plus de 500 ans. Grâce à une équipe de chercheurs d’instituts tels que le MRC London Institute of Medical Sciences, le Cold Spring Harbor Laboratory, l’Institut européen de bioinformatique (EMBL-EBI), l’Université de Heidelberg et le Politecnico di Milano, nous sommes beaucoup plus proches de comprendre le rôle que les trabecules jouent dans le développement et le fonctionnement du cœur.

Les trabecules sont des fibres musculaires qui forment un réseau complexe de motifs géométriques à la surface interne du cœur. On pense que les trabecules fournissent de l’oxygène au cœur lorsqu’il se développe, car le cœur est le premier organe à se développer et ne peut pas obtenir d’oxygène des poumons. Cependant, il a longtemps été un mystère de savoir quel rôle les trabecules jouaient chez les adultes. Léonard de Vinci avait spéculé que les trabecules du cœur servaient à réchauffer le sang lorsqu’il passait à travers le cœur, mais grâce aux techniques de recherche basées sur l’IA, nous avons maintenant une idée de leur véritable objectif.

L’équipe de recherche a utilisé des algorithmes d’IA pour analyser environ 25 000 scans d’imagerie par résonance magnétique (IRM) du cœur. Ces scans ont été fournis au modèle d’IA aux côtés de données génétiques et de données de morphologie cardiaque. Les chercheurs ont analysé les résultats du modèle et ont constaté que les trabecules semblaient jouer un rôle dans la facilitation du flux sanguin à travers les ventricules du cœur. Les motifs géométriques à l’intérieur du cœur sont maintenant considérés comme aidant le flux sanguin de manière plus efficace lorsqu’il bat.

En plus de la découverte que les trabecules pourraient aider à un flux sanguin efficace, les chercheurs ont également découvert six sections d’ADN qui semblent avoir un impact sur le développement des trabecules. Deux des six sections d’ADN jouent également des rôles dans le développement de voies nerveuses ramifiées dans le cerveau. Il est possible que les mécanismes similaires qui donnent naissance aux trabecules donnent également naissance à des cellules nerveuses.

La forme des trabecules peut même avoir une relation avec les maladies cardiaques. Les données génétiques de plus de 50 000 patients ont été analysées par l’équipe de recherche, et il a été constaté que les différents motifs de trabecules avaient une certaine corrélation avec le risque de développer des maladies cardiaques.

Dans une autre étude, comme rapporté par Futurism, des chercheurs du Centre national des maladies cardiovasculaires de Pékin, en Chine, ont expérimenté un algorithme d’IA capable de prédire la probabilité pour un individu de développer une maladie cardiaque en fonction d’attributs physiques qui peuvent être capturés dans une simple photo d’une personne. Il existe des attributs physiques qui ont des corrélations avec les maladies cardiaques, tels que des dépôts jaunes près des paupières d’une personne, des anneaux blancs sur les bords extérieurs de la cornée et des cheveux gris ou clairsemés. Lorsqu’il est formé sur des images de patients provenant d’hôpitaux chinois, l’algorithme a surpassé les méthodes existantes d’évaluation du risque de maladie cardiaque, pouvant détecter environ 80 % des cas de maladie cardiaque. Il a également capturé environ 60 % de tous les cas négatifs de maladie cardiaque.

Il existe un taux de faux positifs élevé associé à l’algorithme, que l’équipe déclare qu’elle devra résoudre, notant que les faux positifs pourraient causer des inquiétudes inutiles aux patients et surcharger le système médical avec des tests inutiles. Cependant, si le taux de faux positifs de l’algorithme peut être résolu et si la précision globale peut être améliorée, il pourrait s’agir d’un outil utile pour les régions du monde qui luttent pour financer adéquatement les programmes de dépistage des maladies cardiovasculaires.