高度な心臓発作予測のための新しい AI テクノロジー

2019 年 9 月 4 日 リサ・ジョーンズ

カテゴリー: 研究

私たちが資金を提供した新しい研究によると、人工知能 (AI) を使用して開発された技術により、致命的な心臓発作のリスクが高い人々を発作の少なくとも 5 年前に特定できることがわかりました。 この研究結果はパリで開催される欧州心臓病学会（ESC）総会で発表され、European Heart Journalに掲載される。

オックスフォード大学の研究者らは、機械学習を使用して脂肪放射性プロファイル (FRP) と呼ばれる新しいバイオマーカー、または「フィンガープリント」を開発しました。 FRP は、心臓に血液を供給する血管を裏打ちする空間内の生物学的危険信号を検出します。 これにより、炎症、瘢痕、血管の変化が特定され、これらはすべて将来の心臓発作の兆候となります。

胸痛を訴えて病院に行く場合、標準的な治療要素は冠状動脈 CT 血管造影図 (CCTA) を受けることです。 これは冠状動脈をスキャンして、狭窄または閉塞している部分がないかどうかを確認します。 スキャンの約 75% を占める動脈に重大な狭窄がなければ、患者は帰宅しますが、将来のある時点で心臓発作を起こす人もいるでしょう。 医師が日常的に使用している、将来の心臓発作の潜在的な危険信号をすべて特定できる方法はありません。

この研究で、Charalambos Antoniades教授と彼のチームはまず、心臓手術を受ける167人から採取した脂肪生検を使用した。 研究者らは、炎症、瘢痕化、新生血管形成に関連する遺伝子の発現を分析し、これらをCCTAスキャン画像と照合して、どの特徴が血管周囲脂肪と呼ばれる心臓の血管を取り囲む脂肪の変化を最もよく示しているかを判定した。

次にチームは、5,487 人のグループのうち、CCTA を受けてから 5 年以内に心臓発作または心血管死を起こした 101 人の CCTA スキャンを、そうでなかった対照群と比較し、心臓発作の変化を理解しました。血管周囲のスペースは、心臓発作のリスクが高いことを示します。 機械学習を使用して、リスクのレベルを把握する FRP フィンガープリントを開発しました。 追加される心臓スキャンの数が増えるほど、予測の精度が高まり、より多くの情報が「核となる知識」となります。

彼らは、SCOT-HEART試験で1,575人を対象にこの血管周囲指紋の性能をテストし、心臓発作の予測においてFRPが現在臨床現場で使用されているツールで達成できるものを上回る驚くべき価値を持っていることを示した。

研究チームは、この強力な技術により、より多くの人が心臓発作を回避できるようになることを期待しており、来年には医療専門家にこの技術を展開する予定で、CCTAスキャンと並んでNHSの日常業務に組み込まれることを期待している。今後 2 年以内に。

オックスフォード大学の循環器内科教授でBHF上級臨床フェローのチャラランボス・アントニアデス教授は次のように述べています。

「誰かが冠状動脈をスキャンした結果、狭窄がないことが示されたからといって、心臓発作から安全であるとは限りません。」 AIの力を活用することで、私たちは人々の動脈周囲の「悪い」特徴を見つけるための指紋を開発しました。 これにより、病気の初期の兆候を検出し、心臓発作が起こる前にあらゆる予防措置を講じることができ、最終的には命を救うことができるという大きな可能性を秘めています。

「私たちはこのテクノロジーが来年以内に命を救う可能性があると心から信じています。」

当社の副医療部長であるメティン・アヴキラン教授は次のように述べています。

「5分ごとに、誰かが心臓発作で英国の病院に入院しています。この研究は、機械学習テクノロジーの革新的な使用が、心臓発作のリスクのある人々を特定し、予防する方法にどのように革命をもたらす可能性があるかを示す強​​力な例です。起こることから。

「これは大きな進歩だ。新しい『指紋』は、動脈の狭窄を検出するために日常的に使用されるスキャンから、基礎となる生物学に関する追加情報を抽出する。差し迫った心臓発作をより高い精度で予測するこのようなAIベースの技術は、個別化されたケアにおける大きな前進となる可能性がある」冠動脈疾患が疑われる人向けです。」

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