Le aritmie cardiache sono un importante fattore di rischio di morte cardiaca improvvisa, che rappresenta dal 15% al 20% di tutti i decessi nel mondo. Le cause delle aritmie sono diverse e includono fattori genetici, condizioni fisiche e mentali dei pazienti e determinati farmaci. L’esordio e la gravità degli eventi aritmici nei pazienti sono notoriamente imprevedibili, in particolare nei pazienti più giovani e senza storia di malattie cardiache. Per affrontare questo problema, Boon-Seng Soh, Jeremy Kah Sheng Pang e colleghi dell’Istituto di biologia molecolare e cellulare di Singapore hanno combinato la tecnologia delle cellule staminali con l’apprendimento automatico, che ha consentito loro di prevedere con un alto grado di precisione le aritmie in laboratorio. I risultati della ricerca sono stati recentemente pubblicati sulla rivista Stem Cell Reports .
Nella loro ricerca, il team ha utilizzato cellule del muscolo cardiaco umano, i cosiddetti cardiomiociti, che sono stati prodotti in laboratorio da cellule staminali pluripotenti. Le diverse colture di cardiomiociti utilizzate in questo studio avevano diverse propensioni alle aritmie dovute a mutazioni genetiche o al trattamento farmacologico. Utilizzando i dati video di oltre 3.000 cardiomiociti “sani” e inclini ad aritmie, i ricercatori hanno addestrato un programma di apprendimento automatico sul comportamento di battito specifico delle colture, utilizzando un indicatore visibile dei cambiamenti nelle concentrazioni di calcio all’interno delle cellule, come misura del cuore funzione. Utilizzando questo sistema, gli algoritmi informatici hanno raggiunto un’accuratezza superiore al 90% nel predire l’insorgenza di aritmie indotte da farmaci o geneticamente e hanno identificato modelli distinti di predizione delle aritmie.
Questa ricerca getta le basi per la profilazione del rischio del paziente basata sull’apprendimento automatico e i test di tossicità dei farmaci nei cardiomiociti derivati dal paziente, che potrebbero aiutare a generare farmaci più sicuri ed efficaci.
