Saúde
Pesquisadores Desvendam Mistérios do Coração e Preveem Doenças Cardíacas Com IA
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Recentemente, dois estudos envolvendo o coração fizeram uso de algoritmos de IA para obter uma melhor compreensão de como o coração funciona e disfunciona. Uma equipe de pesquisadores utilizou algoritmos de inteligência artificial para obter insights sobre como a forma dos músculos do coração impacta seu desempenho. Com a ajuda de algoritmos de IA, a equipe de pesquisa obteve insights sobre como os ventrículos do coração facilitam o fluxo sanguíneo e encontrou seis seções de DNA que desempenham papéis importantes no desenvolvimento dos músculos cardíacos. Enquanto isso, outro estudo examinou como selfies poderiam potencialmente ser usadas para diagnosticar doenças cardíacas.
Desde os séculos XV e XVI, cientistas estudam o coração e se perguntam como sua estrutura está relacionada à sua função. Leonardo da Vinci se perguntou como os músculos do coração moviam o sangue por todo o corpo há mais de 500 anos. Graças a uma equipe de pesquisadores de institutos como o MRC London Institute of Medical Sciences, o Cold Spring Harbor Laboratory, o EMBL’s European Bioinformatics Institute (EMBL-EBI), a Universidade de Heidelberg e o Politecnico di Milano, estamos muito mais perto de entender o papel que as trabéculas do coração desempenham no desenvolvimento e função do coração.
As trabéculas são fibras musculares que formam uma rede complexa de padrões geométricos na superfície interna do coração. Acredita-se que as trabéculas forneçam oxigênio ao coração enquanto ele se desenvolve, pois o coração é o primeiro órgão a se desenvolver e não pode obter oxigênio dos pulmões. No entanto, sempre foi um mistério qual papel as trabéculas desempenhavam nos adultos. Da Vinci especulou que as trabéculas do coração serviam para aquecer o sangue enquanto ele passava pelo coração, mas graças a técnicas de pesquisa baseadas em IA, agora temos uma ideia de seu verdadeiro propósito.
A equipe de pesquisa empregou algoritmos de IA para analisar aproximadamente 25.000 exames de ressonância magnética (MRI) do coração. Esses exames foram alimentados ao modelo de IA junto com dados genéticos e dados de morfologia cardíaca. Os pesquisadores analisaram os resultados do modelo e descobriram que as trabéculas pareciam desempenhar um papel na facilitação do fluxo sanguíneo através dos ventrículos do coração. Acredita-se que os padrões geométricos no interior do coração ajudem o fluxo sanguíneo a ser mais eficiente enquanto o coração bate.
Além da descoberta de que as trabéculas poderiam ajudar no fluxo sanguíneo eficiente, os pesquisadores também descobriram seis seções de DNA que parecem impactar o desenvolvimento das trabéculas. Duas das seis seções de DNA também desempenham papéis no desenvolvimento de vias nervosas ramificadas no cérebro. É possível que os mecanismos semelhantes que dão origem às trabéculas também deem origem a células nervosas.
A forma das trabéculas pode até ter uma relação com doenças cardíacas. Dados genéticos de mais de 50.000 pacientes foram analisados pela equipe de pesquisa, e foi descoberto que os diferentes padrões de trabéculas tinham alguma correlação com o risco de desenvolver doenças cardíacas.
Em um estudo diferente, como relatado pelo Futurism, pesquisadores do National Center for Cardiovascular Diseases em Pequim, China experimentaram com um algoritmo de IA capaz de prever a chance de uma pessoa desenvolver doenças cardíacas com base em atributos físicos que podem ser capturados em uma simples foto de uma pessoa. Existem atributos físicos que têm correlação com doenças cardíacas, como depósitos amarelos perto das pálpebras, anéis brancos nas bordas externas da córnea e cabelos grisalhos ou finos. Quando treinado em imagens de pacientes de hospitais chineses, o algoritmo relatou ter superado os métodos existentes de avaliação de risco de doenças cardíacas, conseguindo detectar cerca de 80% dos casos de doenças cardíacas. Ele também capturou aproximadamente 60% de todos os casos negativos de doenças cardíacas.
Existe uma alta taxa de falsos positivos associada ao algoritmo, que a equipe afirma que precisará ser abordada, observando que falsos positivos poderiam causar ansiedade desnecessária aos pacientes e sobrecarregar o sistema médico com testes desnecessários. No entanto, se a taxa de falsos positivos do algoritmo puder ser abordada e a precisão geral melhorada, ele poderia ser uma ferramenta útil para áreas do mundo que lutam para financiar adequadamente programas de screening de doenças cardíacas.
