Naukowcy rozwiązują tajemnice serca i przewidują choroby serca za pomocą sztucznej inteligencji

Ostatnio dwa badania dotyczące serca wykorzystały algorytmy sztucznej inteligencji, aby lepiej zrozumieć, jak serce funkcjonuje i jak ulega awarii. Zespół naukowców wykorzystał algorytmy sztucznej inteligencji, aby uzyskać wgląd w to, jak kształt mięśni serca wpływa na jego działanie. Dzięki pomocy algorytmów sztucznej inteligencji zespół badawczy uzyskał wgląd w to, jak komory serca ułatwiają przepływ krwi i odkrył sześć różnych sekcji DNA, które odgrywają ważne role w rozwoju mięśni serca. Tymczasem inne badanie sprawdziło, jak można potencjalnie wykorzystać zdjęcia, aby zdiagnozować choroby serca.

Już od XV i XVI wieku naukowcy badali serce i zastanawiali się, jak jego struktura jest związana z jego funkcją. Leonardo da Vinci zastanawiał się, jak mięśnie serca pompują krew przez całe ciało ponad 500 lat temu. Dzięki zespołowi naukowców z instytutów takich jak MRC London Institute of Medical Sciences, Cold Spring Harbor Laboratory, EMBL’s European Bioinformatics Institute (EMBL-EBI), Uniwersytetu w Heidelbergu i Politecnico di Milano, jesteśmy znacznie bliżej zrozumienia roli, jaką odgrywają trabekule w rozwoju i funkcjonowaniu serca.

Trabekule to włókna mięśniowe, które tworzą złożoną sieć geometrycznych wzorów na wewnętrznej powierzchni serca. Uważa się, że trabekule dostarczają tlen do serca, gdy się rozwija, ponieważ serce jest pierwszym organem, który się rozwija i nie może otrzymać tlenu z płuc. Jednak przez długi czas było tajemnicą, jaką rolę odgrywają trabekule u dorosłych. Da Vinci spekulował, że trabekule serca służą do ogrzania krwi, gdy przepływa przez serce, ale dzięki badaniom opartym na sztucznej inteligencji mamy teraz pojęcie o ich prawdziwym celu.

Zespół badawczy wykorzystał algorytmy sztucznej inteligencji, aby przeanalizować około 25 000 badań rezonansu magnetycznego (MRI) serca. Badania te zostały podane do modelu sztucznej inteligencji wraz z danymi genetycznymi i danymi morfologicznymi serca. Naukowcy przeanalizowali wyniki modelu i stwierdzili, że trabekule wydają się odgrywać rolę w ułatwianiu przepływu krwi przez komory serca. Geometryczne wzory na wewnętrznej powierzchni serca są teraz uważane za pomocne w efektywnym przepływie krwi, gdy serce bije.

Ponadto, oprócz odkrycia, że trabekule mogą pomóc w efektywnym przepływie krwi, naukowcy odkryli sześć sekcji DNA, które wydają się mieć wpływ na rozwój trabekuli. Dwie z sześciu sekcji DNA odgrywają również role w rozwoju rozgałęzionych ścieżek nerwowych w mózgu. Możliwe, że podobne mechanizmy, które dają początek trabekulom, dają również początek komórkom nerwowym.

Kształt trabekuli może nawet mieć związek z chorobami serca. Dane genetyczne z ponad 50 000 pacjentów zostały przeanalizowane przez zespół badawczy, a stwierdzono, że różne wzory trabekuli mają pewien związek z ryzykiem rozwoju chorób serca.

W innym badaniu, jak donosi Futurism, naukowcy z Narodowego Centrum Chorób Serca w Pekinie, Chiny, eksperymentowali z algorytmem sztucznej inteligencji, który mógł przewidzieć szansę na chorobę serca u jednostki na podstawie cech fizycznych, które można uwiecznić na prostym zdjęciu osoby. Istnieją cechy fizyczne, które mają korelację z chorobami serca, takie jak żółte osady wokół powiek, białe pierścienie na zewnętrznych krawędziach rogówki i siwienie lub cienienie włosów. Po przeszkoleniu na zdjęciach pacjentów z chińskich szpitali algorytm rzekomo przewyższył istniejące metody oceny ryzyka chorób serca, potrafiąc wykryć około 80% przypadków chorób serca. Wykrył również około 60% wszystkich przypadków negatywnych chorób serca.

Istnieje wysoki poziom fałszywych wyników pozytywnych związanych z algorytmem, który zespół stwierdził, że musi zostać rozwiązany, zauważając, że fałszywe pozytywy mogą spowodować niepotrzebne obciążenie systemu medycznego i wywołać u pacjentów niepotrzebne obawy. Jednak jeśli algorytm może zostać udoskonalony i poprawiony, może to być przydatne narzędzie dla obszarów na świecie, które mają trudności z odpowiednim finansowaniem programów badań chorób serca.