I ricercatori indagano sui misteri del cuore e prevedono le malattie cardiache con l’IA
Recentemente, due studi che hanno coinvolto il cuore hanno fatto uso di algoritmi di intelligenza artificiale per ottenere una migliore comprensione di come funziona il cuore e malfunzionamenti. Un team di ricercatori ha utilizzato algoritmi di intelligenza artificiale per ottenere informazioni su come la forma dei muscoli del cuore influisce sulle sue prestazioni. Con l’aiuto di algoritmi di intelligenza artificiale, il team di ricerca ha ottenuto informazioni su come i ventricoli del cuore facilitano il flusso sanguigno e ha trovato sei diverse sezioni di DNA che svolgono un ruolo importante nello sviluppo dei muscoli cardiaci. Nel frattempo, un altro studio ha esaminato come i selfie potrebbero essere potenzialmente utilizzati per diagnosticare le malattie cardiache .
Già nel 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 facessero scorrere il sangue in tutto il corpo più di 500 anni fa. Grazie a un team di ricercatori di istituti come MRC London Institute of Medical Sciences, Cold Spring Harbor Laboratory, EMBL’s European Bioinformatics Institute (EMBL-EBI), Heidelberg University e Politecnico di Milano, siamo molto più vicini alla comprensione del ruolo che le trabecole del cuore giocano nello sviluppo e nella funzione del cuore.
Le trabecole sono fibre muscolari che formano una complessa rete di motivi geometrici sulla superficie interna del cuore. Si ritiene che le trabecole forniscano ossigeno al cuore mentre si sviluppa, poiché il cuore stesso è il primo organo a svilupparsi e non può ricevere ossigeno dai polmoni. Tuttavia, è stato a lungo un mistero il ruolo svolto dalle trabecole negli adulti. Da Vinci aveva ipotizzato che le trabecole del cuore servissero a riscaldare il sangue mentre si muoveva 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 MRI (risonanza magnetica) prese del cuore. Queste scansioni sono state inviate al modello AI insieme ai dati genetici e ai dati sulla morfologia cardiaca. I ricercatori hanno analizzato i risultati del modello e hanno scoperto che le trabecole sembravano svolgere un ruolo nel facilitare il flusso sanguigno attraverso i ventricoli del cuore. Si ritiene ora che i motivi geometrici all’interno del cuore aiutino il flusso sanguigno in modo più efficiente mentre il cuore batte.
Oltre alla scoperta che le trabecole potrebbero aiutare nel flusso efficiente del sangue, i ricercatori hanno anche scoperto sei sezioni di DNA che sembrano influenzare lo sviluppo delle trabecole. Due delle sei sezioni di DNA svolgono anche un ruolo nello sviluppo delle vie nervose ramificate all’interno del cervello. È possibile che i meccanismi simili che danno origine alle trabecole diano origine anche alle cellule nervose.
La forma delle trabecole può anche avere una relazione con malattie cardiache. I dati genetici di oltre 50000 pazienti sono stati analizzati dal team di ricerca e si è scoperto che i diversi modelli di trabecole avevano una certa correlazione 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, in Cina, hanno sperimentato un’intelligenza artificiale in grado di prevedere la possibilità di una malattia cardiaca di un individuo sulla base di attributi fisici che possono essere catturati in una semplice immagine di una persona . Ci sono attributi fisici che hanno correlazioni con le malattie cardiache, come depositi gialli vicino alle palpebre di una persona, anelli bianchi nei bordi esterni della cornea e capelli ingrigiti o diradati. Quando è stato formato su immagini di pazienti provenienti da ospedali cinesi, l’algoritmo avrebbe superato i metodi esistenti di valutazione del rischio di malattie cardiache, essendo in grado di rilevare circa l’80% dei casi di malattie cardiache. Ha anche catturato circa il 60% di tutti i casi di malattie cardiache negative.
C’è un alto tasso di falsi positivi associato all’algoritmo, che il team afferma che dovranno affrontare, notando che i falsi positivi potrebbero causare ai pazienti ansia non necessaria e sovraccaricare il sistema medico con test non necessari. Tuttavia, se il tasso di falsi positivi dell’algoritmo può essere affrontato e l’accuratezza complessiva migliorata, potrebbe essere uno strumento utile per le aree del mondo che hanno difficoltà a finanziare adeguatamente i programmi di screening delle malattie cardiovascolari.
