Utilizamos cookies para comprender de qué manera utiliza nuestro sitio y para mejorar su experiencia. Esto incluye personalizar el contenido y la publicidad. Para más información, Haga clic. Si continua usando nuestro sitio, consideraremos que acepta que utilicemos cookies. Política de cookies.

LabMedica

Deascargar La Aplicación Móvil
Noticias Recientes Expo COVID-19 Química Clínica Diagnóstico Molecular Hematología Inmunología Microbiología Patología Tecnología Industria Focus

IA predice con precisión la enfermedad cardiovascular examinando genes en el ADN de pacientes cardíacos

Por el equipo editorial de LabMedica en español
Actualizado el 01 Mar 2023

Según la Organización Mundial de la Salud, las enfermedades cardiovasculares son la principal causa de muerte en el mundo, pero se estima que más del 75 % de las enfermedades cardiovasculares prematuras se pueden prevenir. A pesar de los avances significativos en el diagnóstico, la prevención y el tratamiento de las enfermedades cardiovasculares, aproximadamente la mitad de los afectados mueren dentro de los cinco años posteriores al diagnóstico debido a diversos factores, incluidos factores genéticos y ambientales. Al estudiar el ADN de los pacientes utilizando inteligencia artificial (IA), los médicos ahora pueden predecir enfermedades cardiovasculares como la fibrilación auricular y la insuficiencia cardíaca. Con la ayuda de la IA, los médicos pueden identificar indicadores genéticos de enfermedades cardiovasculares incluso antes de que surjan los síntomas, lo que podría permitir una mejor prevención y tratamiento de esta afección generalizada.

Un estudio realizado por investigadores de la Universidad Rutgers (Nuevo Brunswick, NJ, EUA) sugiere que el aprendizaje automático y la inteligencia artificial pueden acelerar el proceso de identificación de genes asociados con los tipos más comunes de enfermedades cardiovasculares. Mediante el análisis de datos de pacientes sanos y aquellos con diagnósticos existentes, se utilizaron modelos de IA y aprendizaje automático para identificar genes que podrían tener un impacto en la enfermedad cardiovascular. Esta investigación tiene el potencial de mejorar el diagnóstico y el tratamiento de las enfermedades cardiovasculares, incluidas la fibrilación auricular y la insuficiencia cardíaca, así como otras enfermedades relacionadas.


Imagen: El aprendizaje automático se puede utilizar para ayudar a los médicos con el diagnóstico temprano (Fotografía cortesía de la Universidad Rutgers)
Imagen: El aprendizaje automático se puede utilizar para ayudar a los médicos con el diagnóstico temprano (Fotografía cortesía de la Universidad Rutgers)

Los investigadores identificaron y estudiaron un conjunto de genes que estaban significativamente relacionados con las enfermedades cardiovasculares. También se descubrió que la edad, el género y la raza tenían diferentes correlaciones con la insuficiencia cardíaca y la fibrilación auricular. Por ejemplo, se encontró que los pacientes mayores tenían más probabilidades de tener enfermedades cardiovasculares. Se llevarán a cabo más investigaciones en el futuro para examinar todo el conjunto de genes en aquellos que padecen enfermedades cardiovasculares, con el fin de descubrir cualquier biomarcador o factor de riesgo asociado con una mayor susceptibilidad.

“Con la ejecución exitosa de nuestro modelo, predijimos la asociación de genes de enfermedades cardiovasculares altamente significativos vinculados a variables demográficas como la raza, el género y la edad”, dijo Zeeshan Ahmed, autor principal del estudio. “La comprensión oportuna y el tratamiento preciso de las enfermedades cardiovasculares beneficiarán en última instancia a millones de personas al reducir el alto riesgo de mortalidad y mejorar la calidad de vida”.

Enlaces relacionados:
Universidad Rutgers  


Miembro Platino
Analizador de coagulación automatizado
Hemolumi H6
Miembro Oro
SISTEMA DE EXTRACCIÓN DE ÁCIDOS NUCLEICOS
NEOS-96 XT
New
Prueba de MR-proADM
B•R•A•H•M•S MR-proADM KRYPTOR test
Miembro Platino
Sistema bioquímico e inmunológico integrado
Biolumi CX Solution X10+C10

Últimas Diagnóstico Molecular noticias

Biopsia líquida de LCR podría ayudar a distinguir cáncer de inflamación cerebral autoinmunitaria
01 Mar 2023  |   Diagnóstico Molecular

Análisis de sangre estratifica riesgo de cáncer de próstata y mama años antes del diagnóstico
01 Mar 2023  |   Diagnóstico Molecular

Los filtros computacionales mejoran detección metagenómica de meningitis y encefalitis
01 Mar 2023  |   Diagnóstico Molecular