Los científicos han creado un “mapa” del corazón impulsado por inteligencia artificial que vincula imágenes médicas con genes y medicamentos, revelando nuevas pistas para el tratamiento de enfermedades cardíacas y la reutilización de medicamentos existentes.
Una nueva herramienta de inteligencia artificial que fusiona escáneres cardíacos con grandes cantidades de datos biológicos podría ayudar a los investigadores a encontrar medicamentos contra las enfermedades cardíacas más rápidamente, incluidos nuevos usos para medicamentos que ya están en el mercado.
El sistema, llamado CardioKG, es el primer grafo de conocimiento que integra imágenes detalladas de la estructura y función del corazón en una amplia red de búsqueda de genes, enfermedades, fármacos, síntomas y vías moleculares. Fue desarrollado por un equipo liderado por el investigador postdoctoral Khaled Rjoob y el líder del grupo Declan O'Regan, del Grupo de Imagen Cardíaca Computacional del Laboratorio de Ciencias Médicas del MRC.
Los grafos de conocimiento son una forma de organizar la información como una red de datos conectados, en lugar de como entradas aisladas en bases de datos separadas. En biomedicina, pueden vincular lo que se sabe sobre genes, proteínas, enfermedades y tratamientos, ayudando a los científicos a detectar patrones y relaciones que de otro modo podrían pasar desapercibidos.
Sin embargo, hasta ahora, a estos gráficos les ha faltado en su mayoría una capa crucial: cómo se ven y se comportan realmente los órganos dentro del cuerpo.
Para cambiar esto, el equipo de CardioKG recurrió al Biobanco del Reino Unido, un estudio de salud de larga duración que incluye imágenes y datos genéticos de cientos de miles de voluntarios. Los investigadores extrajeron datos de imágenes cardíacas de 4,280 participantes con fibrilación auricular, insuficiencia cardíaca o infarto de miocardio, junto con 5,304 participantes sanos. Esto les permitió capturar una amplia gama de variaciones en la forma del corazón y su capacidad de bombeo.
A partir de estos escaneos, el equipo generó más de 200,000 rasgos basados en imágenes: mediciones precisas que describen características como el tamaño de las cámaras, el grosor de las paredes y el movimiento de las diferentes partes del corazón durante cada latido. Posteriormente, integraron estos rasgos con información de 18 bases de datos biológicas diferentes y utilizaron IA para comprender cómo encajan todas estas piezas.
El resultado es un mapa muy detallado que puede utilizarse para predecir qué genes están vinculados a problemas cardíacos específicos y qué medicamentos existentes podrían ayudar a tratarlos.
El poder de este enfoque reside en su capacidad de conectar muchos tipos de información en un solo lugar, según O'Regan, quien también es profesor de IA cardiovascular en el Imperial College de Londres.
“Una de las ventajas de los gráficos de conocimiento es que integran información sobre genes, fármacos y enfermedades”, afirmó O'Regan en un comunicado de prensa. Al añadir datos de imágenes, “se tiene mayor capacidad para descubrir nuevas terapias. Descubrimos que la inclusión de imágenes cardíacas en el gráfico transformó la capacidad de identificar nuevos genes y fármacos”.
Utilizando CardioKG, el modelo detectó una lista de genes previamente desconocidos asociados con enfermedades cardíacas. También indicó dos medicamentos existentes que podrían reutilizarse para afecciones cardíacas.
Uno de ellos, el metotrexato, se usa comúnmente para tratar la artritis reumatoide. Las predicciones del gráfico sugieren que podría mejorar los resultados en la insuficiencia cardíaca. Otra clase de fármacos, las gliptinas, actualmente recetadas para controlar la diabetes, surgieron como posibles candidatos para beneficiar a las personas con fibrilación auricular, un trastorno común del ritmo cardíaco.
En un giro sorprendente, el análisis también sugirió que la cafeína, conocida por aumentar la excitabilidad del corazón, podría tener un efecto protector en pacientes con fibrilación auricular que presentan pulso irregular y rápido. Este hallazgo coincide con un creciente número de investigaciones que sugieren que, para algunas personas, el consumo moderado de cafeína podría no ser tan perjudicial para el ritmo cardíaco como se temía, aunque se necesita más investigación antes de que pueda influir en el asesoramiento clínico.
O'Regan señaló que los primeros resultados del equipo no aparecen de forma aislada.
“Lo emocionante es que existen otros estudios recientes en este campo que respaldan nuestros hallazgos preliminares”, afirmó. En conjunto, “esto resalta el enorme potencial de los grafos de conocimiento para descubrir fármacos existentes que podrían reutilizarse como nuevos tratamientos”.
La reutilización de fármacos es especialmente atractiva en cardiología porque puede reducir drásticamente el tiempo y el coste necesarios para ofrecer nuevas terapias a los pacientes. Los medicamentos ya aprobados tienen perfiles de seguridad conocidos, por lo que si una herramienta como CardioKG puede indicar nuevos usos de forma fiable, los investigadores pueden avanzar más rápidamente hacia ensayos clínicos específicos.
Más allá de los fármacos candidatos específicos, la tecnología ofrece una nueva forma de priorizar dianas biológicas. Al generar rápidamente listas ordenadas de genes con probabilidad de estar involucrados en enfermedades cardíacas específicas, CardioKG podría brindar a las compañías farmacéuticas y laboratorios académicos un punto de partida más eficiente para el descubrimiento. En lugar de examinar miles de posibilidades, los científicos pueden centrarse en los candidatos más prometedores resaltados en el gráfico y luego validarlos en experimentos.
Los investigadores consideran CardioKG como una prueba de concepto que podría extenderse mucho más allá del corazón. Se podrían construir gráficos de conocimiento similares para cualquier órgano que pueda visualizarse, como el cerebro o el hígado, o para escáneres de cuerpo completo que monitorizan la grasa corporal y otros tejidos. Esto podría abrir nuevas vías para abordar afecciones como la demencia, la obesidad y las enfermedades metabólicas al vincular el aspecto de los órganos en los escáneres con la biología subyacente y los posibles tratamientos.
El siguiente paso es hacer que el gráfico sea más personal y dinámico, para que refleje cómo se desarrolla la enfermedad a lo largo del tiempo en personas reales, según Rjoob.
“A partir de este trabajo, ampliaremos el gráfico de conocimiento para convertirlo en un marco dinámico y centrado en el paciente que capture las trayectorias reales de las enfermedades”, declaró en el comunicado de prensa. “Esto abrirá nuevas posibilidades para el tratamiento personalizado y la predicción del riesgo de desarrollo de enfermedades”.
El estudio, publicado en la revista Nature, contó con el apoyo del Consejo de Investigación Médica, la Fundación Británica del Corazón, Bayer AG y el Instituto Nacional de Investigación en Salud y Atención del Centro de Investigación Biomédica del Imperial College.
Como las enfermedades cardíacas siguen siendo una de las principales causas de muerte en todo el mundo, las herramientas que pueden conectar los puntos entre las imágenes, los genes y los medicamentos pueden ayudar a cambiar el rumbo, no inventando medicamentos completamente nuevos desde cero, sino revelando nuevas formas de usar los que ya tenemos y señalando el camino hacia una atención más inteligente y personalizada.
Fuente: Laboratorio de Ciencias Médicas del Consejo de Investigación Médica (MRC)