Células madre e IA se unen para predecir arritmias cardíacas en pacientes

Las arritmias cardíacas son un factor de riesgo importante de muerte cardíaca súbita, que representa del 15% al ??20% de todas las muertes en todo el mundo. Las causas de las arritmias son diversas e incluyen factores genéticos, la condición física y mental de los pacientes y ciertos medicamentos. El inicio y la gravedad de los eventos arrítmicos en pacientes son notoriamente impredecibles, particularmente en pacientes más jóvenes y sin antecedentes de enfermedad cardíaca.

Para abordar este problema, Boon-Seng Soh, Jeremy Kah Sheng Pang y sus colegas del Instituto de Biología Molecular y Celular de Singapur combinaron la tecnología de células madre con el aprendizaje automático, lo que les permitió predecir con un alto grado de precisión las arritmias en el laboratorio. Los resultados de la investigación se publicaron recientemente en la revista Stem Cell Reports.

En su investigación, el equipo utilizó células del músculo cardíaco humano, los llamados cardiomiocitos, que se produjeron a partir de células madre pluripotentes en el laboratorio. Los diferentes cultivos de cardiomiocitos usados ??en este estudio tenían distintas propensiones a las arritmias debido a mutaciones genéticas o tratamiento farmacológico.

Usando datos de video de más de 3.000 cardiomiocitos «sanos» y propensos a la arritmia, los investigadores entrenaron un programa de aprendizaje automático sobre el comportamiento de latido específico de los cultivos, usando un indicador visible de cambios en las concentraciones de calcio dentro de las células, como una medida de corazón función. Con este sistema, los algoritmos informáticos lograron una precisión de más del 90 % en la predicción de la aparición de arritmias inducidas por fármacos o genéticamente e identificaron distintos patrones predictivos de arritmias.

Esta investigación sienta las bases para el perfil de riesgo del paciente basado en el aprendizaje automático y las pruebas de toxicidad de fármacos en cardiomiocitos derivados de pacientes, lo que podría ayudar a generar medicamentos más seguros y efectivos.

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