Exame de sangue com I.A. desenvolvido pela Universidade de Hong Kong consegue prever risco de doenças cardiovasculares até 15 anos antes dos sintomas aparecerem.
O método CardiOmicScore usa análise “multiômica” + aprendizado profundo para detectar sinais precoces ligados a 6 doenças cardiovasculares.
A pesquisa analisou milhares de proteínas e metabólitos do sangue e sugere que o modelo pode superar métodos tradicionais ao considerar o estado atual do organismo, não só genética e histórico clínico.
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Pesquisadores da Universidade de Hong Kong desenvolveram um exame de sangue baseado em inteligência artificial capaz de prever o risco de doenças cardiovasculares até 15 anos antes do surgimento dos primeiros sintomas clínicos. O método, chamado CardiOmicScore, foi apresentado em um estudo publicado na revista científica Nature Communications.
O exame utiliza inteligência artificial e análise “multiômica” para identificar sinais precoces no organismo relacionados a seis doenças cardiovasculares: doença arterial coronariana, AVC, insuficiência cardíaca, fibrilação atrial, doença arterial periférica e tromboembolismo venoso.
Para desenvolver o sistema, os cientistas utilizaram dados do UK Biobank, uma das maiores bases de dados de saúde do mundo. A pesquisa analisou 2.920 proteínas circulantes e 168 metabólitos presentes no sangue humano.
Segundo os pesquisadores, esses biomarcadores funcionam como “gravadores em tempo real” do organismo, permitindo detectar alterações precoces no sistema imunológico, no metabolismo e na saúde vascular antes mesmo do aparecimento clínico das doenças.
A inteligência artificial empregada no CardiOmicScore utiliza aprendizado profundo para integrar diferentes camadas biológicas, incluindo genômica, proteômica e metabolômica. A proposta é oferecer uma avaliação mais precisa do estado atual do corpo em comparação aos métodos tradicionais de análise de risco cardiovascular.
Hoje, a maior parte das avaliações médicas considera fatores como idade, pressão arterial, tabagismo e histórico clínico. Embora amplamente utilizados, esses critérios podem não identificar alterações biológicas iniciais.
Os pesquisadores também destacam limitações das pontuações genéticas de risco poligênico, que analisam apenas fatores hereditários. Como a genética permanece estável ao longo da vida, esse modelo não reflete impactos do estilo de vida, alimentação, ambiente e hábitos de saúde.
De acordo com o professor Zhang Qingpeng, os genes mostram o risco básico de cada indivíduo, enquanto proteínas e metabólitos revelam a condição física atual do organismo. Segundo ele, a inteligência artificial pode ajudar médicos a identificar riscos precocemente e incentivar medidas preventivas e mudanças no estilo de vida.
As doenças cardiovasculares seguem como a principal causa de morte no planeta. Estimativas apontam que elas foram responsáveis por cerca de 20 milhões de mortes em 2022.
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