Pesquisadores da Faculdade de Medicina LKS da Universidade de Hong Kong (HKUMed) desenvolveram uma ferramenta de inteligência artificial que pode ajudar a prever problemas cardiovasculares graves anos antes do aparecimento dos sintomas.
O sistema, conhecido como CardiOmicScore, utiliza informações de um único exame de sangue para estimar o risco futuro de uma pessoa ter seis principais doenças cardiovasculares (DCV): doença arterial coronariana, acidente vascular cerebral, insuficiência cardíaca, fibrilação atrial, doença arterial periférica e tromboembolismo venoso. Em pessoas com risco aumentado, o modelo foi capaz de detectar sinais de alerta 15 anos antes do início clínico.
As descobertas foram publicadas em Comunicações da natureza.
Um exame de sangue que mostra o estado de saúde
As doenças cardiovasculares continuam a ser a principal causa de morte em todo o mundo, sendo responsáveis por cerca de 19,8 milhões de mortes só em 2022.
Os médicos geralmente avaliam o risco de doença cardiovascular observando fatores como idade, pressão arterial, histórico de tabagismo e outras medidas clínicas padrão. Estes indicadores são úteis, mas não conseguem detectar as primeiras alterações biológicas que ocorrem no interior do corpo antes que a doença se torne aparente.
Como resultado, algumas pessoas podem não ser identificadas como estando em alto risco até que as melhores oportunidades de prevenção comecem a diminuir.
Os testes de risco genético oferecem outra forma de avaliar a probabilidade de uma pessoa desenvolver uma doença. As estimativas de risco poligénico, por exemplo, combinam os efeitos de muitas variantes genéticas numa única medida de risco herdado. No entanto, a composição genética de uma pessoa é em grande parte fixada no nascimento.
Isto significa que as pontuações genéticas podem não refletir totalmente as mudanças mais imediatas causadas pela dieta, exercício, envelhecimento, doenças, exposições ambientais ou outras influências na saúde.
O CardiOmicScore foi projetado para fornecer uma imagem mais atualizada do que está acontecendo dentro do corpo.
IA integra milhares de sinais biológicos
Para criar a ferramenta, a equipe do HKUMed usou aprendizado profundo para combinar múltiplas camadas de informações biológicas. Esta abordagem é conhecida como multiômica porque combina dados de diferentes áreas da biologia, incluindo genômica, metabolômica e proteômica.
Genômica é o estudo da informação genética. A proteômica concentra-se em proteínas que desempenham muitas funções importantes no corpo. Metabolômica é o estudo de pequenas moléculas chamadas metabólitos que são produzidas quando o corpo processa alimentos, produz energia e responde a doenças.
Os pesquisadores analisaram dados populacionais em grande escala do UK Biobank. O modelo examinou 2.920 proteínas circulantes e 168 metabólitos medidos em amostras de sangue.
Juntas, essas moléculas podem fornecer um retrato detalhado do estado biológico atual de uma pessoa. Eles podem refletir mudanças sutis na atividade imunológica, no metabolismo e na saúde vascular antes que sintomas perceptíveis apareçam.
O professor Zhang Qingpeng, professor associado de farmacologia e farmácia na HKUMed, explicou: “Os genes determinam onde começamos – eles determinam nosso nível básico de risco à saúde. No entanto, proteínas e metabólitos refletem nossa saúde física atual. Nossa ferramenta de IA foi projetada para decifrar esses sinais moleculares complexos, permitindo que médicos e pacientes identifiquem riscos muito mais cedo, potencialmente mudando a trajetória da doença por meio de mudanças oportunas no estilo de vida e prevenção precoce”.
Previsão de seis doenças cardiovasculares
Os resultados mostraram que o CardiOmicScore pode transformar medições moleculares complexas em avaliações personalizadas de risco cardiovascular.
O sistema teve um desempenho muito melhor do que as avaliações de risco poligênico convencionais. Sua precisão aumentou ainda mais quando os pesquisadores acrescentaram informações clínicas como idade e sexo.
O modelo foi desenvolvido para estimar o risco de doença coronariana, acidente vascular cerebral, insuficiência cardíaca, fibrilação atrial, doença arterial periférica e tromboembolismo venoso.
A fibrilação atrial é um batimento cardíaco irregular que pode aumentar o risco de acidente vascular cerebral e outras complicações. A doença arterial periférica ocorre quando os vasos sanguíneos estreitados reduzem a circulação nas extremidades. O tromboembolismo venoso é um coágulo sanguíneo perigoso que se forma na veia e pode chegar aos pulmões.
Entre indivíduos de alto risco, o CardiOmicScore pode indicar aumento do risco cardiovascular 15 anos antes do aparecimento dos sintomas.
Transição do tratamento para a prevenção precoce
A pesquisa reflete uma mudança mais ampla na medicina de precisão.
As abordagens genéticas tradicionais fornecem uma estimativa relativamente fixa do risco hereditário. As ferramentas multiômicas podem oferecer uma avaliação mais dinâmica, rastreando sinais biológicos que mudam ao longo do tempo.
No futuro, uma pequena amostra de sangue poderá ser potencialmente utilizada para criar um perfil de risco detalhado que abranja múltiplas doenças cardiovasculares. Esta informação pode dar aos pacientes e médicos mais tempo para responder com mudanças no estilo de vida, monitorização mais próxima ou outras medidas preventivas.
O professor Zhang acrescentou: “Nosso objetivo é usar a tecnologia para detectar e prevenir doenças antes que elas se desenvolvam. Ao mudar a gestão dos cuidados de saúde do tratamento reativo para a previsão e intervenção proativa, pretendemos criar um impacto duradouro na saúde pública e no atendimento individual ao paciente”.
Sobre o grupo de pesquisa
O estudo foi liderado pelo professor Zhang Qingpeng, professor associado do Departamento de Farmacologia e Farmácia da HKUMed e do Instituto de Ciência de Dados (IDS) da Fundação Mosqueteiro HKU.
O primeiro autor é Luo Yan da HKU IDS.
