I ricercatori svelano i misteri del cuore e prevedono le malattie cardiache con l’AI

Recentemente, due studi relativi al cuore hanno utilizzato algoritmi di intelligenza artificiale per acquisire una migliore comprensione di come il cuore funzioni e malfunzioni. Un team di ricercatori ha utilizzato algoritmi di intelligenza artificiale per acquisire informazioni sulla forma dei muscoli del cuore e sul loro impatto sulle prestazioni. Con l’aiuto degli algoritmi di intelligenza artificiale, il team di ricerca ha acquisito informazioni su come i ventricoli del cuore facilitino il flusso sanguigno e ha individuato sei sezioni di DNA che svolgono ruoli importanti nello sviluppo dei muscoli del cuore. Nel frattempo, un altro studio ha esaminato come le selfie potrebbero potenzialmente essere utilizzate per diagnosticare le malattie cardiache.

Fin dal XV e XVI secolo, gli scienziati hanno studiato il cuore e si sono chiesti come la sua struttura fosse correlata alla sua funzione. Leonardo da Vinci si chiedeva come i muscoli del cuore muovessero il sangue in tutto il corpo oltre 500 anni fa. Grazie a un team di ricercatori di istituti come l’MRC London Institute of Medical Sciences, il Cold Spring Harbor Laboratory, l’EMBL’s European Bioinformatics Institute (EMBL-EBI), l’Università di Heidelberg e il Politecnico di Milano, siamo molto più vicini a comprendere il ruolo che le trabecole del cuore svolgono nello sviluppo e nella funzione del cuore.

Le trabecole sono fibre muscolari che formano una rete complessa di pattern geometrici sulla superficie interna del cuore. Si ritiene che le trabecole forniscono ossigeno al cuore mentre si sviluppa, poiché il cuore stesso è il primo organo a svilupparsi e non può ottenere ossigeno dai polmoni. Tuttavia, è stato a lungo un mistero quale ruolo le trabecole svolgessero negli adulti. Da Vinci aveva ipotizzato che le trabecole del cuore servissero a riscaldare il sangue mentre fluiva attraverso il cuore, ma grazie alle tecniche di ricerca basate sull’intelligenza artificiale, ora abbiamo un’idea del loro vero scopo.

Il team di ricerca ha utilizzato algoritmi di intelligenza artificiale per analizzare circa 25000 scansioni di risonanza magnetica (MRI) del cuore. Queste scansioni sono state fornite al modello di intelligenza artificiale insieme a dati genetici e dati sulla morfologia del cuore. I ricercatori hanno analizzato i risultati del modello e hanno scoperto che le trabecole sembravano svolgere un ruolo nella facilitazione del flusso sanguigno attraverso i ventricoli del cuore. I pattern geometrici all’interno del cuore sono ora ritenuti aiutare il flusso sanguigno più efficientemente mentre il cuore batte.

Oltre al fatto che le trabecole potrebbero aiutare nel flusso efficiente del sangue, i ricercatori hanno anche scoperto sei sezioni di DNA che sembrano avere un impatto sullo sviluppo delle trabecole. Due delle sei sezioni di DNA svolgono anche ruoli nello sviluppo di percorsi nervosi ramificati nel cervello. È possibile che i meccanismi simili che danno origine alle trabecole diano anche origine alle cellule nervose.

La forma delle trabecole potrebbe anche avere una relazione con le malattie cardiache. I dati genetici di oltre 50000 pazienti sono stati analizzati dal team di ricerca e si è scoperto che i diversi pattern di trabecole avevano alcune correlazioni con il rischio di sviluppare malattie cardiache.

In uno studio diverso, come riportato da Futurism, i ricercatori del National Center for Cardiovascular Diseases di Pechino, Cina, hanno sperimentato un algoritmo di intelligenza artificiale in grado di prevedere la probabilità di malattie cardiache di un individuo in base a caratteristiche fisiche che possono essere catturate in una semplice foto di una persona. Ci sono caratteristiche fisiche che hanno correlazioni con le malattie cardiache, come depositi gialli vicino alle palpebre, anelli bianchi ai bordi esterni della cornea e capelli grigi o sottili. Quando addestrato su immagini di pazienti di ospedali cinesi, l’algoritmo ha riportato di aver superato i metodi esistenti di valutazione del rischio di malattie cardiache, riuscendo a rilevare circa l’80% dei casi di malattie cardiache. Ha anche catturato circa il 60% di tutti i casi negativi di malattie cardiache.

C’è un alto tasso di falsi positivi associato all’algoritmo, che il team afferma di dover affrontare, notando che i falsi positivi potrebbero causare ai pazienti ansia inutile e sovraccaricare il sistema sanitario con test non necessari. Tuttavia, se il tasso di falsi positivi dell’algoritmo può essere affrontato e la precisione generale migliorata, potrebbe essere uno strumento utile per le aree del mondo che lottano per finanziare adeguatamente i programmi di screening per le malattie cardiache.