Los investigadores señalan que esta tecnología podría, a la larga, apoyar una atención más personalizada, ajustando mejor los tratamientos al estado del corazón de cada paciente.
Una nueva herramienta de inteligencia artificial podría acelerar la búsqueda de tratamientos para las enfermedades cardíacas, según un nuevo estudio.
Las enfermedades cardiovasculares (ECV) son la principal causa de muerte y discapacidad en toda la Unión Europea, suponen alrededor de 1,7 millones de muertes al año y afectan a 62 millones de personas, según la Organización para la Cooperación y el Desarrollo Económicos (OCDE).
Científicos del Imperial College London han desarrollado una herramienta de IA para identificar qué genes están vinculados a las enfermedades y acelerar la búsqueda de fármacos para patologías cardíacas, combinando escáneres detallados del corazón con grandes bases de datos médicas.
La herramienta, llamada CardioKG, se construyó con datos de imagen cardíaca de miles de personas del Biobanco del Reino Unido. Incluía pacientes con afecciones como fibrilación auricular, insuficiencia cardíaca e infartos, además de voluntarios sanos.
Con este enfoque, los investigadores dicen que pueden hacer predicciones más precisas sobre qué medicamentos podrían ayudar a personas con patologías cardíacas concretas.
"Una de las ventajas de los grafos de conocimiento es que integran información sobre genes, fármacos y enfermedades", señaló Declan O’Regan, líder del Computational Cardiac Imaging Group del MRC Laboratory of Medical Sciences, Imperial College London.
Los investigadores aseguran que este enfoque podría conducir, con el tiempo, a una atención más personalizada, con tratamientos mejor ajustados al funcionamiento del corazón de cada paciente.
La misma tecnología podría adaptarse para estudiar otras afecciones mediante imagen médica, entre ellas trastornos cerebrales y obesidad.
"Esto aporta más capacidad para descubrir nuevas terapias. Comprobamos que incluir la imagen del corazón en el grafo transformó la capacidad de identificar nuevos genes y fármacos", añadió O’Regan.
Entre los fármacos destacados figuraban el metotrexato, ampliamente utilizado para tratar la artritis reumatoide, y un grupo de medicamentos para la diabetes conocidos como gliptinas.
El modelo de IA sugirió que el metotrexato podría ayudar a personas con insuficiencia cardíaca, mientras que las gliptinas podrían beneficiar a quienes padecen fibrilación auricular.
El análisis también apuntó a un posible efecto protector de la cafeína en algunos pacientes con fibrilación auricular, aunque los investigadores recalcan que esto no significa que se deba modificar el consumo de cafeína.
"A partir de este trabajo, ampliaremos el grafo de conocimiento hasta convertirlo en un marco dinámico, centrado en el paciente, que capte trayectorias reales de la enfermedad", afirmó Khaled Rjoob, primer autor del estudio e investigador en ciencia de datos en el Imperial College London.
"Esto abrirá nuevas posibilidades para el tratamiento personalizado y para prever cuándo es probable que se desarrollen las enfermedades".