Una innovadora herramienta de IA puede revelar cómo opciones de estilo de vida como beber, fumar, una dieta inadecuada y la inactividad pueden envejecer prematuramente el corazón.
Esta IA fue desarrollado por un equipo dirigido por el profesor Declan O'Regan, del Instituto de Ciencias Médicas de Londres del Consejo de Investigación Médica.
Pallab Ghosh, corresponsal científico de la BBC, curioso por su propia salud cardiaca, voluntarios para experimentar esta evaluación vanguardista de la IA.
El director del equipo, el profesor O'Regan, explicó la importancia de la herramienta: "Cuando miramos la cara de alguien, somos expertos en juzgar si parece joven o viejo para su edad; nuestros órganos son iguales".
Algunas personas tienen un corazón mucho más joven, mientras que otras lo han envejecido prematuramente y son más propensas a sufrir enfermedades. Así que queremos averiguar cuáles son esos factores".
Aunque existen varios métodos para analizar la salud del corazón, como escáneres, ECG y lecturas de la tensión arterial, todos ellos están sujetos a limitaciones y, por lo general, sólo detectan problemas y anomalías más graves. Incluso los problemas menores suelen pasar desapercibidos para los cardiólogos.
Como señaló el profesor O'Regan, esta IA pone al descubierto los "golpes y rozaduras acumulados a lo largo de la vida, por el consumo de alcohol, tabaco, mala alimentación y falta de ejercicio".
Tras someterse a una resonancia magnética después de hacer ejercicio y realizar diversas acciones, el sistema de IA analizó el escáner de Ghosh. Lo comparó con los datos de 5000 personas que llevaban una vida sana de forma sistemática.
Los resultados de Ghosh fueron algo alentadores. La IA determinó que su edad cardíaca era de 63 años, ligeramente superior a su edad real de 61 años.
En conversación con el profesor O'Regan, Ghosh se preguntó si los recientes cambios positivos en su estilo de vida podrían haber contribuido a mitigar los efectos de sus anteriores hábitos alimentarios. "No sabemos si el envejecimiento prematuro del corazón se debe a los genes y a que nacemos destinados a tener un corazón más viejo o si se debe más a nuestro estilo de vida", respondió O'Regan.
Y añadió: "Tampoco sabemos si el ritmo de envejecimiento puede modificarse o si podría ser reversible, permitiendo a la gente volver a tener un corazón más joven si se aplica el tratamiento adecuado."
Las primeras investigaciones señalan los genes relacionados con la elasticidad muscular como factores influyentes en el envejecimiento del corazón.
Del mismo modo, se cree que también influyen ciertos genes relacionados con el sistema inmunitario, que pueden causar inflamación involuntariamente si están demasiado activos. Se están investigando los genes que intervienen en el transporte de señales eléctricas a través del corazón, garantizando un latido constante.
Equipados con un conocimiento más profundo de las influencias genéticas en el envejecimiento del corazón, el profesor O'Regan y su equipo pretenden producir nuevos tratamientos dirigidos, como él mismo describe: "La genética podría ayudarnos a ralentizar o invertir el envejecimiento, y estos escáneres también podrían ayudar a evaluar nuevas terapias, para ver el impacto que está teniendo en el daño".
Cómo funciona el sistema
El profesor O'Regan y su equipo llevan varios años desarrollando sistemas de diagnóstico cardiológico basados en IA.
He aquí la culminación de su trabajo:
Análisis de imágenes del corazón
El equipo de O'Regan está revolucionando la forma de ver el corazón utilizando el aprendizaje automático (ML), en particular a través del aprendizaje profundo.
Están desarrollando nuevas técnicas de análisis de conjuntos de datos de resonancia magnética cardiaca para comprender los complejos rasgos del corazón, como su función, geometría y características tisulares.
Esto permite segmentar los movimientos del corazón y analizarlos de forma independiente.
Predicción de acontecimientos adversos
El equipo también es pionero en el uso de la IA para predecir acontecimientos adversos en cardiopatías.
Mediante el uso de algoritmos de aprendizaje profundo que integran datos complejos, incluidos fenotipos de movimiento, genética y variables clínicas, están construyendo una comprensión más matizada de la insuficiencia cardíaca.
El objetivo es crear sistemas de razonamiento artificial para analizar e interpretar exploraciones cardíacas.
Relación entre genes y cardiopatías
El grupo investiga por qué las cardiopatías se manifiestan de forma diferente en cada individuo explorando la conexión entre la genética y el corazón.
Intentan definir clases de miocardiopatía y descubrir el papel que desempeñan las variantes genéticas en la predisposición de las personas a determinadas afecciones cardiacas.
Identificación de vías moleculares
Aprovechando el aprendizaje automático, el equipo está llevando a cabo una investigación a gran escala para encontrar genes a los que podrían dirigirse nuevos fármacos para reducir el riesgo de cardiopatías.
El profesor O'Regan y su equipo han desarrollado varios programas informáticos y herramientas disponibles a través de la Proyecto Corazón Digital del Reino Unido GitHubpermitiendo a otros investigadores aprovechar sus métodos.
