Un innovativo strumento di intelligenza artificiale può rivelare come scelte di vita come il bere, il fumo, una dieta scorretta e l'inattività possano invecchiare prematuramente il cuore di una persona.
Questa IA è stata sviluppato da un team guidato dal professor Declan O'Regan dell'Istituto di Scienze Mediche di Londra del Medical Research Council.
Pallab Ghosh, corrispondente scientifico della BBC, curioso della propria salute cardiaca, si è offerto volontario per sperimentare questa valutazione all'avanguardia dell'intelligenza artificiale.
Il Prof. O'Regan, a capo del team, ha spiegato l'importanza dello strumento, affermando: "Quando guardiamo il viso di qualcuno, siamo abili nel giudicare se sembra giovane o vecchio per la sua età - i nostri organi sono uguali".
Ha continuato: "Alcune persone hanno cuori molto più giovani, mentre altre hanno cuori invecchiati prematuramente e sono più inclini alle malattie. Vogliamo quindi scoprire quali sono questi fattori".
Sebbene esistano diversi metodi per analizzare la salute del cuore, come scansioni, ECG e letture della pressione sanguigna, questi sono tutti soggetti a limitazioni e in genere si limitano a individuare i problemi e le anomalie più gravi. Anche i problemi minori spesso passano inosservati ai cardiologi.
Come ha sottolineato il Prof. O'Regan, questa intelligenza artificiale rivela "i colpi e i graffi accumulati nel corso della vita, a causa del consumo di alcol, del fumo, di una dieta scorretta e della mancanza di esercizio fisico".
Dopo essersi sottoposto a una risonanza magnetica dopo l'esercizio fisico e aver eseguito varie azioni, il sistema di intelligenza artificiale ha analizzato la scansione di Ghosh. Questa è stata confrontata con i dati di 5.000 persone che conducevano una vita costantemente sana.
I risultati di Ghosh sono stati piuttosto incoraggianti. L'intelligenza artificiale ha determinato la sua età cardiaca in 63 anni, leggermente superiore alla sua età reale di 61 anni.
Durante la conversazione con il Prof. O'Regan, Ghosh si è chiesto se i recenti cambiamenti positivi nello stile di vita possano aver contribuito a mitigare gli effetti delle sue precedenti abitudini alimentari. "Non sappiamo se l'invecchiamento precoce del cuore sia dovuto ai geni e se si nasca destinati ad avere un cuore più vecchio o se dipenda piuttosto dallo stile di vita", ha risposto O'Regan.
Inoltre, ha aggiunto: "Non sappiamo nemmeno se il tasso di invecchiamento possa essere modificato o se possa essere reversibile, consentendo alle persone di tornare a un cuore più giovane se si dispone del giusto trattamento".
Le prime ricerche indicano i geni legati all'elasticità muscolare come fattori influenti sull'invecchiamento del cuore.
Allo stesso modo, si ritiene che giochino un ruolo anche alcuni geni legati al sistema immunitario, che possono inavvertitamente causare infiammazioni se troppo attivi. Si stanno studiando i geni che trasportano i segnali elettrici attraverso il cuore, assicurando un battito cardiaco costante.
Grazie a una comprensione più approfondita delle influenze genetiche sull'invecchiamento del cuore, il Prof. O'Regan e il suo team intendono produrre nuovi trattamenti mirati, come egli stesso descrive: "La genetica potrebbe aiutarci a rallentare o invertire l'invecchiamento - e queste scansioni potrebbero anche aiutare a valutare nuove terapie, per vedere l'impatto che stanno avendo sui danni".
Come funziona il sistema
Il professor O'Regan e il suo team stanno sviluppando da diversi anni sistemi di diagnostica cardiologica AI.
Ecco il culmine del loro lavoro:
Analisi dell'immagine del cuore
Il team di O'Regan sta rivoluzionando il modo in cui osserviamo il cuore utilizzando l'apprendimento automatico (ML), in particolare l'apprendimento profondo.
Stanno sviluppando nuove tecniche per analizzare i set di dati della risonanza magnetica cardiaca per comprendere le caratteristiche complesse del cuore, come la sua funzione, la geometria e le caratteristiche dei tessuti.
Ciò consente di segmentare i movimenti del cuore e di analizzarli in modo indipendente.
Prevedere gli eventi avversi
Il team è inoltre all'avanguardia nell'uso dell'intelligenza artificiale per la previsione di eventi avversi nelle malattie cardiache.
Utilizzando algoritmi di apprendimento profondo che integrano dati complessi, tra cui fenotipi di movimento, genetica e variabili cliniche, stanno costruendo una comprensione più sfumata dell'insufficienza cardiaca.
L'obiettivo è creare sistemi di ragionamento artificiale per analizzare e interpretare le scansioni cardiache.
Collegamento tra geni e malattie cardiache
Il gruppo studia i motivi per cui le malattie cardiache si manifestano in modo diverso da un individuo all'altro, esplorando il legame tra genetica e cuore.
Stanno cercando di definire le classi di cardiomiopatia e di scoprire il ruolo delle varianti genetiche nel predisporre gli individui a determinate condizioni cardiache.
Identificazione dei percorsi molecolari
Sfruttando l'apprendimento automatico, il team sta conducendo una ricerca su larga scala per trovare geni che potrebbero essere utilizzati come bersaglio di nuovi farmaci per ridurre il rischio di malattie cardiache.
Il Prof. O'Regan e il suo team hanno sviluppato diversi software e strumenti disponibili tramite il sito web Progetto Cuore Digitale UK GitHubconsentendo ad altri ricercatori di sfruttare i loro metodi.
