Nadciśnienie tętnicze od lat pozostaje jednym z najważniejszych czynników ryzyka chorób sercowo-naczyniowych, udaru mózgu oraz niewydolności nerek. W praktyce klinicznej ocena ryzyka opiera się przede wszystkim na pomiarach ciśnienia krwi, jednak takie podejście nie zawsze odzwierciedla rzeczywistą skalę uszkodzeń rozwijających się w organizmie. Badacze z Uniwersytetu Oksfordzkiego przedstawili rozwiązanie, które może zmienić sposób oceny pacjentów z nadciśnieniem. Opracowany przez nich system sztucznej inteligencji HyperScore analizuje dane z wielu narządów jednocześnie i identyfikuje ukryte zmiany, zanim dojdzie do poważnych incydentów sercowo-naczyniowych. Wyniki badania opublikowano na łamach czasopisma „Circulation”.
Z tego artykułu dowiesz się…
- Jak system HyperScore wykorzystujący sztuczną inteligencję pomaga wykrywać ukryte uszkodzenia narządów związane z nadciśnieniem,
- Dlaczego samo ciśnienie krwi nie zawsze odzwierciedla rzeczywiste ryzyko rozwoju powikłań sercowo-naczyniowych,
- W jaki sposób naukowcy zidentyfikowali sześć różnych wzorców uszkodzeń narządowych u osób z nadciśnieniem,
- Jakie znaczenie dla przyszłości medycyny może mieć spersonalizowana ocena ryzyka oparta na sztucznej inteligencji.
HyperScore – sztuczna inteligencja ocenia wpływ nadciśnienia na cały organizm
Nowe narzędzie wykorzystuje algorytmy uczenia maszynowego do oszacowania stopnia uszkodzeń wywołanych przez wysokie ciśnienie krwi w różnych narządach. W przeciwieństwie do tradycyjnych metod, które koncentrują się głównie na wartościach ciśnienia tętniczego, HyperScore uwzględnia setki parametrów klinicznych i obrazowych. Analizie podlegają między innymi informacje dotyczące:
- serca,
- mózgu,
- nerek,
- układu naczyniowego,
- płuc,
- wątroby,
- parametrów metabolicznych.
Tak szerokie spojrzenie pozwala stworzyć znacznie pełniejszy obraz wpływu nadciśnienia na organizm i lepiej ocenić indywidualne ryzyko powikłań.
Sześć różnych trajektorii rozwoju choroby
Jednym z najważniejszych odkryć badania było zidentyfikowanie sześciu odrębnych wzorców uszkodzeń związanych z nadciśnieniem, określanych jako hipertrajektorie. Oznacza to, że wysokie ciśnienie krwi nie prowadzi do identycznych zmian u wszystkich pacjentów. U części osób dominują uszkodzenia serca, u innych mózgu, naczyń krwionośnych, nerek lub zaburzenia metaboliczne.
Zróżnicowanie takie może tłumaczyć, dlaczego niektórzy pacjenci rozwijają ciężkie powikłania mimo jedynie nieznacznie podwyższonego ciśnienia, podczas gdy inni przez wiele lat pozostają względnie chronieni.
Wyższy HyperScore oznacza większe ryzyko powikłań
Badacze wykazali, że osoby uzyskujące wyższe wyniki HyperScore były bardziej narażone na wystąpienie zdarzeń sercowo-naczyniowych w przyszłości. Co szczególnie istotne, zwiększone ryzyko można było wykryć nawet wtedy, gdy same wartości ciśnienia tętniczego nie wskazywały jednoznacznie na wysokie zagrożenie.
Oznacza to, że analiza wielonarządowa może dostarczyć informacji niedostępnych podczas standardowej diagnostyki i umożliwić wcześniejszą identyfikację pacjentów wymagających intensywniejszego leczenia lub monitorowania.
AI może otworzyć drogę do terapii szytych na miarę
Autorzy badania podkreślają, że przyszłość leczenia nadciśnienia może opierać się na indywidualnym profilu uszkodzeń narządowych, a nie wyłącznie na wartościach ciśnienia krwi. Jill Jones, szefowa globalnej strategii zdrowotnej w MRC, powiedziała:
To ważne badanie pokazuje wartość integracji danych dotyczących wielu układów narządów przy użyciu zaawansowanych metod uczenia maszynowego. Chociaż konieczne są dalsze badania, aby wprowadzić te techniki do praktyki klinicznej, praca ta stanowi ważny krok w kierunku jednego z kluczowych celów MRC: umożliwienia wcześniejszej identyfikacji choroby, co pozwoli na szybszą i spersonalizowaną interwencję.
Eksperci zwracają uwagę, że takie podejście może w przyszłości umożliwić dobór terapii odpowiadającej rzeczywistym zmianom zachodzącym u konkretnego pacjenta.
Ponad 32 tysiące uczestników w dwóch dużych badaniach
Badanie opierało się na bardzo dużym zbiorze danych. Naukowcy wykorzystali algorytmy uczenia maszynowego do analizy obrazów medycznych oraz danych klinicznych pochodzących od ponad 27 000 uczestników brytyjskiego Biobanku. Następnie wyniki zostały zwalidowane zewnętrznie w grupie kolejnych 5500 uczestników amerykańskiego badania Atherosclerosis Risk in Communities.
Tak szeroka analiza zwiększa wiarygodność uzyskanych rezultatów i pokazuje potencjał wykorzystania sztucznej inteligencji w ocenie ryzyka sercowo-naczyniowego.
Nadciśnienie nie uszkadza wszystkich narządów w taki sam sposób
Dr Mohanad Alkhodari, pierwszy autor badania i badacz wizytujący w Ośrodku Badań Klinicznych Układu Krążenia Wydziału Medycyny Radcliffe, zwrócił uwagę na indywidualny charakter choroby:
Nadciśnienie tętnicze wpływa na ludzi w bardzo różny sposób. U niektórych osób rozwijają się znaczne uszkodzenia serca, mózgu lub nerek, nawet gdy ciśnienie krwi jest tylko nieznacznie podwyższone, podczas gdy inni wydają się być stosunkowo chronieni pomimo długotrwałego nadciśnienia. Nasze odkrycia wskazują, że metody oparte na sztucznej inteligencji mogą pomóc nam wyjść poza leczenie nadciśnienia wyłącznie na podstawie wartości ciśnienia krwi i skupić się na bardziej spersonalizowanym zrozumieniu wpływu choroby na organizm.
Zmiany w mózgu mogą być jednym z najważniejszych sygnałów ostrzegawczych
Jednym z najbardziej interesujących wyników badania było wykazanie, że zmiany widoczne w badaniu rezonansu magnetycznego mózgu należą do najsilniejszych wskaźników uszkodzeń związanych z nadciśnieniem. Może to oznaczać, że wysokie ciśnienie wpływa na tkankę mózgową znacznie wcześniej, niż pojawią się pierwsze objawy neurologiczne lub kliniczne. Dr Winok Lapidaire, współautor badania z Wydziału Medycyny Radcliffe Uniwersytetu Oksfordzkiego, powiedział:
To wzmacnia rosnące dowody na to, że wysokie ciśnienie krwi może wpływać na mózg na długo przed pojawieniem się objawów. Nasze wstępne badania sugerują, że prostsze testy kliniczne, takie jak EKG czy rutynowe pomiary stanu zdrowia, mogą ostatecznie dostarczyć podobnych informacji bez konieczności przeprowadzania rozległych badań obrazowych.
Technologia jest obiecująca, ale wymaga dalszych badań
Autorzy podkreślają, że HyperScore pozostaje narzędziem badawczym i nie jest jeszcze gotowy do rutynowego wykorzystania w praktyce klinicznej. Jednak już dziś wyniki wskazują, że połączenie sztucznej inteligencji z analizą wielonarządową może umożliwić wcześniejsze wykrywanie osób zagrożonych udarem mózgu, niewydolnością serca czy przewlekłą chorobą nerek. Profesor Paul Leeson, profesor medycyny sercowo-naczyniowej i starszy autor badania, podsumował:
To badanie pokazuje potencjał połączenia sztucznej inteligencji z obrazowaniem wielonarządowym w celu lepszego zrozumienia ukrytych skutków nadciśnienia tętniczego i ich zróżnicowania u różnych osób. Wykazaliśmy, że te metody obliczeniowe mogą ujawnić wzorce uszkodzeń narządów, które trudno wykryć wyłącznie na podstawie pomiarów ciśnienia krwi.
Główne wnioski
- HyperScore to opracowany przez naukowców z Uniwersytetu Oksfordzkiego system AI, który analizuje dane dotyczące serca, mózgu, nerek, naczyń krwionośnych, płuc, wątroby oraz metabolizmu, aby ocenić skalę uszkodzeń wywołanych nadciśnieniem.
- Badanie obejmujące ponad 27 000 uczestników brytyjskiego Biobanku oraz 5500 osób z amerykańskiego badania Atherosclerosis Risk in Communities wykazało, że wyższy HyperScore wiąże się z większym ryzykiem przyszłych incydentów sercowo-naczyniowych.
- Naukowcy zidentyfikowali sześć odrębnych „hipertrajektorii” nadciśnienia, pokazując, że choroba może prowadzić do dominujących uszkodzeń serca, mózgu, naczyń, nerek lub zaburzeń metabolicznych.
- Zmiany wykrywane w badaniu MRI mózgu należą do najsilniejszych wskaźników uszkodzeń związanych z nadciśnieniem, co może w przyszłości umożliwić wcześniejszą diagnostykę i bardziej spersonalizowane leczenie.
Źródło:
- https://www.ahajournals.org/doi/10.1161/CIRCULATIONAHA.125.077394
- Medical Research Council
