Die Forschenden sehen Potenzial: Die Technologie kann künftig individuellere Versorgung ermöglichen. Therapien passen dann besser zur Herzfunktion des Einzelnen.
Ein neues KI-Werkzeug könnte die Suche nach Therapien für Herzkrankheiten beschleunigen, wie eine neue Studie zeigt.
Herz-Kreislauf-Erkrankungen sind die häufigste Ursache für Tod und Behinderung in der Europäischen Union und führen laut der Organisation für wirtschaftliche Zusammenarbeit und Entwicklung (OECD) jährlich zu rund 1,7 Millionen Todesfällen und betreffen 62 Millionen Menschen.
Forschende am Imperial College London haben ein KI-Werkzeug entwickelt. Es identifiziert, welche Gene mit Krankheiten zusammenhängen, und soll die Suche nach Medikamenten gegen Herzerkrankungen beschleunigen, indem es detaillierte Herzscans mit großen medizinischen Datenbanken verknüpft.
Das Werkzeug namens CardioKG entstand auf Basis von Herzbilddaten aus der UK Biobank von Tausenden Menschen. Darunter waren Patienten mit Vorhofflimmern, Herzinsuffizienz und Herzinfarkt sowie gesunde Freiwillige.
So kann das Team genauer vorhersagen, welche Medikamente Menschen mit bestimmten Herzproblemen helfen könnten.
„Einer der Vorteile von Wissensgraphen ist, dass sie Informationen über Gene, Medikamente und Krankheiten zusammenführen“, sagte Declan O’Regan, Gruppenleiter der Computational Cardiac Imaging Group am MRC Laboratory of Medical Sciences, Imperial College London.
Die Forschenden sagen, der Ansatz könne langfristig zu stärker personalisierter Versorgung führen. Behandlungen ließen sich besser darauf abstimmen, wie das Herz eines einzelnen Menschen arbeitet.
Die gleiche Technologie lässt sich auch auf andere Erkrankungen mit medizinischer Bildgebung übertragen, etwa auf Hirnleiden und Adipositas.
„Das erhöht die Chance, neue Therapien zu entdecken. Wir haben festgestellt, dass die Einbindung von Herzbildgebung in den Graphen erheblich verbessert, wie gut sich neue Gene und Wirkstoffe identifizieren lassen“, sagte O’Regan.
Zu den hervorgehobenen Wirkstoffen zählen Methotrexat, das weit verbreitet zur Behandlung der rheumatoiden Arthritis eingesetzt wird, und eine Gruppe von Diabetesmedikamenten, die als Gliptine bekannt ist.
Das KI-Modell deutet darauf hin, dass Methotrexat Menschen mit Herzinsuffizienz helfen könnte. Gliptine könnten Betroffenen mit Vorhofflimmern nützen.
Die Analyse weist zudem auf einen möglichen Schutzeffekt von Koffein bei einigen Patienten mit Vorhofflimmern hin. Das bedeute jedoch nicht, dass Menschen ihre Koffeinaufnahme ändern sollten, betonen die Forschenden.
„Darauf aufbauend werden wir den Wissensgraphen zu einem dynamischen, patientenzentrierten Rahmen ausbauen, der reale Krankheitsverläufe abbildet“, sagte Khaled Rjoob, Erstautor der Studie und Datenwissenschaftler am Imperial College London.
„Das eröffnet neue Möglichkeiten für personalisierte Behandlung und dafür, vorherzusagen, wann Krankheiten wahrscheinlich auftreten.“