2022. 07. 19. - 09:00
Szivíritmuszavart jelezhet előre az őssejt-technológia és a mesterséges intelligencia
A szívritmuszavar előrejelzésére társult egymással a mesterséges intelligencia és az őssejtek. Ez a zavar igen gyakran megjósolhatatlan.
Társították egymással a kutatók az őssejt-technológiát és a mesterséges intelligenciát, hogy előrejelezhessék a sok esetben életveszélyes szívritmuszavart.
A szívritmuszavar a hirtelen szívhalál egyik fő kockázati tényezője, amely valamennyi haláleset 15-20 százalékáért felelős a világon.
Az aritmiáknak sokféle oka lehet: genetikai tényezők, a betegek fizikai és mentális állapota, valamint bizonyos gyógyszerek szedése. Köztudott azonban, hogy az aritmiás események kialakulása és súlyossága megjósolhatatlan a pácienseknél, különösen fiatalabbaknál és olyan betegeknél, akiknek alapvetően nincs, nem volt szívbetegsége. Olvasd el: Mesterséges intelligencia a rejtett szívbetegségek megelőzésére
Szivíritmuszavart jelezhet előre az őssejt-technológia és a mesterséges intelligencia
A probléma megoldása érdekében a szakemberek az őssejt-technológiát kombinálták a gépi tanulással, ami lehetővé tette számukra, hogy nagy pontossággal előrejelezzék az aritmiákat laboratóriumi körülmények között.
A kutatás eredményeit a közelmúltban jelentették meg a Stem Cell Reports folyóiratban Boon-Seng Soh és Jeremy Kah Sheng Pang kollégáikkal - a szingapúri Molekuláris és Sejtbiológiai Intézet munkatársai.
Kutatásai során a kutatócsoport emberi szívizomsejteket, úgynevezett kardiomiocitákat alkalmazott, amelyeket pluripotens őssejtekből készítettek a laboratóriumban. A tanulmányban használt különböző kardiomiocita tenyészetek genetikai mutációk vagy gyógyszeres kezelés miatt eltérő hajlamot mutattak az aritmiákra. Olvasd el: Rendellenes szívritmust előzhet meg a kávé?
A szakemberek több mint 3 ezer „egészséges”, és aritmiára hajlamos kardiomiocitákból származó videoadat felhasználásával készítettek gépi tanulási programot a tenyészetek sajátos dobogási viselkedésére vonatkozóan, a sejteken belüli kalciumkoncentráció változásainak látható mutatóját használva a szívfunkció mérésére.
Ezzel a rendszerrel a számítógépes algoritmusok több mint 90 százalékos pontosságot értek el a gyógyszeres vagy genetikailag indukált aritmiák előfordulásának előrejelzésében - az aritmiákat előrejelző különálló mintázatokat szintén azonosították.
A kutatás megalapozza a gépi tanuláson alapuló betegkockázati profilalkotást és a páciensektől származó, kardiomiocitákon végzett gyógyszertoxicitási vizsgálatokat, amelyek segíthetnek a biztonságosabb és hatékonyabb gyógyszerek előállításában.
L.A.
