Los científicos del Imperial College de Londres desarrollaron CardioKG, una herramienta de inteligencia artificial que identifica genes relacionados con enfermedades cardíacas y acelera el descubrimiento de fármacos combinando datos de imágenes cardíacas del Biobanco del Reino Unido con grandes bases de datos médicas. Las enfermedades cardiovasculares causan 1,7 millones de muertes al año en la Unión Europea. Las enfermedades cardiovasculares son la principal causa de muerte y discapacidad en toda la Unión Europea, según la Organización para la Cooperación y el Desarrollo Económico. Estas condiciones afectan a 62 millones de personas en la región. El nuevo estudio presenta CardioKG como respuesta a esta carga, permitiendo una identificación más precisa de tratamientos potenciales. CardioKG se basa en datos de imágenes cardíacas recopilados de miles de participantes en el Biobanco del Reino Unido. Este conjunto de datos abarca pacientes diagnosticados con fibrilación auricular, insuficiencia cardíaca y ataques cardíacos, junto con voluntarios sanos. Los investigadores utilizaron estas exploraciones detalladas para vincular la información estructural del corazón con datos genéticos y farmacológicos. La herramienta emplea gráficos de conocimiento, que conectan elementos dispares de información médica. «Una de las ventajas de los gráficos de conocimiento es que integran información sobre genes, fármacos y enfermedades», dijo Declan O'Regan, líder del grupo de imágenes cardíacas computacionales del Laboratorio de Ciencias Médicas MRC del Imperial College de Londres. Esta integración permite realizar predicciones sobre qué medicamentos podrían abordar afecciones cardíacas específicas con mayor precisión. Los investigadores indican que la metodología respalda la atención personalizada al alinear los tratamientos con los patrones de función cardíaca de un individuo derivados de las imágenes. El enfoque se extiende más allá de las enfermedades cardíacas, ya que el gráfico de conocimiento basado en imágenes puede adaptarse a otras aplicaciones de imágenes médicas, como las de trastornos cerebrales y obesidad. La incorporación de datos de imágenes cardíacas en el gráfico de conocimiento mejoró la detección de nuevos genes y fármacos. «Esto significa que tienes más poder para hacer descubrimientos sobre nuevas terapias. Descubrimos que incluir imágenes del corazón en el gráfico transformó la forma en que se podían identificar nuevos genes y fármacos», dijo O'Regan. El análisis identificó al metotrexato, un fármaco comúnmente recetado para la artritis reumatoide, como candidato para el tratamiento de pacientes con insuficiencia cardíaca. Las gliptinas, una clase de medicamentos utilizados para el control de la diabetes, surgieron como potencialmente beneficiosas para las personas con fibrilación auricular. Hallazgos adicionales apuntaron a un posible efecto protector de la cafeína en ciertos pacientes con fibrilación auricular. Los investigadores enfatizaron que esta observación no justifica cambios en los hábitos de consumo de cafeína. Los desarrollos futuros harán que CardioKG se convierta en un marco dinámico y centrado en el paciente. «A partir de este trabajo, ampliaremos el gráfico de conocimiento a un marco dinámico y centrado en el paciente que capture las trayectorias reales de las enfermedades», afirmó Khaled Rjoob, primer autor del estudio e investigador de ciencia de datos en el Imperial College de Londres. Esta extensión tiene como objetivo facilitar opciones de tratamiento personalizadas y predicciones de la aparición de la enfermedad.
