Des scientifiques de l'Imperial College de Londres ont développé CardioKG, un outil d'IA qui identifie les gènes liés aux maladies cardiaques et accélère la découverte de médicaments en combinant les données d'imagerie cardiaque de la biobanque britannique avec de grandes bases de données médicales. Les maladies cardiovasculaires sont responsables de 1,7 million de décès par an dans l'Union européenne. Les maladies cardiovasculaires sont la principale cause de décès et d’invalidité dans l’Union européenne, selon l’Organisation de coopération et de développement économiques. Ces conditions touchent 62 millions de personnes dans la région. La nouvelle étude introduit CardioKG comme réponse à ce fardeau, permettant une identification plus précise des traitements potentiels. CardioKG s'appuie sur les données d'imagerie cardiaque collectées auprès de milliers de participants à la biobanque britannique. Cet ensemble de données comprend des patients diagnostiqués avec une fibrillation auriculaire, une insuffisance cardiaque et une crise cardiaque, ainsi que des volontaires sains. Les chercheurs ont utilisé ces analyses détaillées pour relier les informations structurelles du cœur aux données génétiques et pharmacologiques. L'outil utilise des graphiques de connaissances, qui relient des éléments disparates d'informations médicales. « L'un des avantages des graphiques de connaissances est qu'ils intègrent des informations sur les gènes, les médicaments et les maladies », a déclaré Declan O'Regan, chef du groupe d'imagerie cardiaque computationnelle du laboratoire MRC des sciences médicales de l'Imperial College de Londres. Cette intégration permet de prédire quels médicaments pourraient traiter des maladies cardiaques spécifiques avec une plus grande précision. Les chercheurs indiquent que la méthodologie prend en charge les soins personnalisés en alignant les traitements sur les modèles de fonction cardiaque d'un individu dérivés de l'imagerie. L'approche s'étend au-delà des maladies cardiaques, car le graphe de connaissances basé sur l'imagerie peut s'adapter à d'autres applications d'imagerie médicale, telles que celles destinées aux troubles cérébraux et à l'obésité. L'intégration de données d'imagerie cardiaque dans le graphique de connaissances a amélioré la détection de nouveaux gènes et médicaments. « Cela signifie que vous avez plus de pouvoir pour faire des découvertes sur de nouvelles thérapies. Nous avons constaté que l'inclusion de l'imagerie cardiaque dans le graphique transformait la façon dont de nouveaux gènes et médicaments pouvaient être identifiés », a déclaré O'Regan. L'analyse a identifié le méthotrexate, un médicament couramment prescrit pour la polyarthrite rhumatoïde, comme candidat au traitement des patients atteints d'insuffisance cardiaque. Les gliptines, une classe de médicaments utilisés pour la gestion du diabète, sont apparues comme potentiellement bénéfiques pour les personnes souffrant de fibrillation auriculaire. Des résultats supplémentaires ont mis en évidence un éventuel effet protecteur de la caféine chez certains patients atteints de fibrillation auriculaire. Les chercheurs ont souligné que cette observation ne justifie pas une modification des habitudes de consommation de caféine. Les développements futurs feront évoluer CardioKG vers un cadre dynamique et centré sur le patient. « En nous appuyant sur ce travail, nous étendrons le graphe de connaissances dans un cadre dynamique et centré sur le patient qui capture les trajectoires réelles de la maladie », a déclaré Khaled Rjoob, premier auteur de l'étude et chercheur en science des données à l'Imperial College de Londres. Cette extension vise à faciliter les options de traitement personnalisées et les prédictions d’apparition de la maladie.
