A kutatók megfejtik a szív titkait, és megjósolják a szívbetegséget a mesterséges intelligencia segítségével

A közelmúltban két szívvel foglalkozó tanulmány mesterséges intelligencia-algoritmusokat használt, hogy jobban megértsék a szív működését és hibás működését. Egy kutatócsoport rendelkezik mesterséges intelligencia algoritmusokat használtak nak nek betekintést nyerhet abba, hogyan a szívizmok alakja befolyásolja a szív teljesítményét. A kutatócsoport mesterséges intelligencia-algoritmusok segítségével betekintést nyert abba, hogy a szívkamrák hogyan segítik elő a véráramlást, és hat különböző DNS-szakaszt találtak, amelyek fontos szerepet játszanak a szívizomzat fejlődésében. Eközben egy másik tanulmány azt vizsgálta, hogyan lehet szelfiket készíteni potenciálisan szívbetegség diagnosztizálására használható.

Már a 15. és 16. században a tudósok tanulmányozták a szívet, és kíváncsiak voltak arra, hogy szerkezete hogyan függ össze a működésével. Leonardo da Vinci arra volt kíváncsi, hogy a szívizmok hogyan mozgatják a vért az egész testben több mint 500 évvel ezelőtt. Az olyan intézetek kutatócsoportjának köszönhetően, mint az MRC London Institute of Medical Sciences, a Cold Spring Harbor Laboratory, az EMBL Európai Bioinformatikai Intézete (EMBL-EBI), a Heidelbergi Egyetem és a Politecnico di Milano, sokkal közelebb kerültünk a szerep megértéséhez. hogy a szív trabekulái játszanak a szív fejlődésében és működésében.

A trabekulák olyan izomrostok, amelyek geometriai minták összetett hálózatát alkotják a szív belső felületén. Úgy gondolják, hogy a trabekulák oxigént biztosítanak a szívnek a fejlődés során, mivel a szív maga az első szerv, amely fejlődik, és nem tud oxigént kapni a tüdőből. Az azonban régóta rejtély, hogy a trabekulák milyen szerepet játszottak a felnőtteknél. Da Vinci azt feltételezte, hogy a szív trabekulái a vér felmelegítését szolgálják, miközben az áthalad a szíven, de az AI-alapú kutatási technikáknak köszönhetően most már fogalmunk van a valódi céljukról.

A kutatócsoport mesterséges intelligencia-algoritmusokat alkalmazott körülbelül 25000 XNUMX szívből készült MRI (mágneses rezonancia képalkotás) vizsgálatához. Ezeket a szkenneléseket a genetikai adatok és a szívmorfológiai adatok mellett betáplálták az AI-modellbe. A kutatók elemezték a modell eredményeit, és úgy találták, hogy a trabekulák szerepet játszanak a szív kamráin keresztüli véráramlás megkönnyítésében. A szív belsejében található geometrikus mintákról úgy gondolják, hogy a szívverés közben hatékonyabban segítik a véráramlást.

Amellett, hogy a trabekulák segíthetik a vér hatékony áramlását, a kutatók hat DNS-szakaszt is felfedeztek, amelyek úgy tűnik, befolyásolják a trabekulák fejlődését. A hat DNS-szakasz közül kettő az agyon belüli elágazó idegpályák kialakulásában is szerepet játszik. Lehetséges, hogy a hasonló mechanizmusok, amelyek trabekulákat eredményeznek, idegsejteket is eredményeznek.

A trabekulák alakja akár szívbetegséggel is összefüggésbe hozható. A kutatócsoport több mint 50000 XNUMX beteg genetikai adatait elemezte, és azt találta, hogy a különböző trabekulamintázatok bizonyos összefüggést mutatnak a szívbetegségek kialakulásának kockázatával.

Egy másik tanulmányban, amint arról a Futurism beszámolt, a pekingi Nemzeti Szív- és Érrendszeri Betegségek Központjának kutatói kísérleteztek egy mesterséges intelligenciával, amely képes előre jelezni az egyén szívbetegségének esélyét olyan fizikai tulajdonságok alapján, amelyek egy egyszerű képen rögzíthetők. . Vannak olyan fizikai tulajdonságok, amelyek összefüggésben állnak a szívbetegséggel, például sárga lerakódások a szemhéjak közelében, fehér karikák a szaruhártya külső szélein és őszülő vagy elvékonyodó haj. A kínai kórházakból származó páciensek képei alapján az algoritmus állítólag felülmúlta a meglévő szívbetegség-kockázatbecslési módszereket, és képes volt kimutatni a szívbetegségek nagyjából 80%-át. Ezenkívül az összes negatív szívbetegség körülbelül 60%-át rögzítette.

Az algoritmushoz magas az álpozitívek aránya, amelyet a csapat szerint kezelniük kell, megjegyezve, hogy a hamis pozitív eredmények szükségtelen szorongást okozhatnak a betegekben, és túlterhelhetik az egészségügyi rendszert szükségtelen tesztekkel. Ha azonban sikerül orvosolni az algoritmus hamis pozitív arányát, és javítani az általános pontosságot, akkor hasznos eszköz lehet a világ azon területein, ahol küzdenek a szív- és érrendszeri betegségek szűrőprogramjainak megfelelő finanszírozásával.