研究者が心臓の謎を解き、AIで心臓病を予測する

最近、心臓に関する2つの研究が、AIアルゴリズムを使用して心臓の機能と障害をよりよく理解するために行われた。研究チームは、人工知能アルゴリズムを使用して、心臓の筋肉の形状がその性能に与える影響を調査した。AIアルゴリズムの助けを借りて、研究チームは、心臓の心室が血流を促進する方法と、心臓の筋肉の発達に重要な役割を果たす6つのDNAセクションを発見した。また、別の研究では、セルフィーが心臓病を診断するために使用できる可能性を調査した。

15世紀と16世紀以来、科学者たちは心臓を研究し、その構造と機能の関係について疑問を抱いてきた。レオナルド・ダ・ヴィンチは500年以上前に、心臓の筋肉が血液を体中に運ぶ方法について疑問を抱いていた。MRCロンドン医科学研究所、コールドスプリングハーバーラボラトリー、EMBLのヨーロッパバイオインフォマティクス研究所（EMBL-EBI）、ハイデルベルク大学、ミラノ工科大学などの研究所の研究チームの努力により、心臓のトラベキュラーの役割を理解することができた。

トラベキュラーは、心臓の内面に形成される複雑な幾何学的パターンの筋肉繊維である。トラベキュラーは、心臓が発達する際に酸素を供給する役割を果たすと考えられている。心臓は最初に発達する器官であり、肺から酸素を得ることができないためである。ただし、トラベキュラーの役割は長い間謎であった。ダ・ヴィンチは、心臓のトラベキュラーが血液を温める役割を果たすと推測していたが、AIベースの研究技術により、トラベキュラーの真の目的を理解することができた。

研究チームは、約25000枚の心臓のMRI（磁気共鳴画像法）スキャンをAIモデルに供給し、遺伝子データと心臓の形態データを分析した。研究チームは、トラベキュラーが心臓の心室を通じて血流を促進する役割を果たすことが分かった。心臓の内面の幾何学的パターンは、心臓が動く際に血流をより効率的に促進する役割を果たすと考えられている。

トラベキュラーが血流を促進する役割を果たすこと以外に、研究チームは、トラベキュラーの発達に影響を与える6つのDNAセクションを発見した。6つのDNAセクションのうち2つは、脳内の神経パスの発達にも役割を果たす。トラベキュラーと神経細胞の発達メカニズムは似ている可能性がある。

トラベキュラーの形状は、心臓病との関係がある可能性がある。研究チームは、50000人以上の患者から収集した遺伝子データを分析し、トラベキュラーのパターンと心臓病のリスクの間に関連性があることが分かった。

別の研究では、北京の国家心血管疾患センターの研究者が、心臓病のリスクを予測するAIアルゴリズムを開発した。心臓病との関連性がある身体的特徴、たとえば眼瞼近くの黄色の沈着物、角膜の外側の白い輪、または白髪や薄毛などを、写真から抽出することができる。中国の病院の患者からの画像を使用してアルゴリズムを訓練し、既存の心臓病リスク評価方法を上回る精度で心臓病を予測することができた。約80%の心臓病症例と約60%の陰性症例を検出することができた。

アルゴリズムには、高い偽陽性率が伴うため、研究チームはこれを解決する必要があると述べている。偽陽性は、患者に不必要な心配を与え、医療システムに不要な検査を課す可能性がある。ただし、アルゴリズムの偽陽性率を改善し、全体的な精度を向上させることができれば、心臓病スクリーニングプログラムに十分な資金を提供することが難しい地域では、有用なツールになる可能性がある。