L’IA utilisée pour reconnaître les gènes clés des maladies cardiovasculaires

Des chercheurs de l’Icahn School of Medicine at Mount Sinai ont découvert des variations de codage inhabituelles dans 17 gènes qui permettent de mieux comprendre les causes moléculaires de la maladie coronarienne, une cause majeure de décès. Ils y sont parvenus en utilisant une technologie sophistiquée d’intelligence artificielle.

Ces résultats ouvrent de nouvelles perspectives pour des thérapies spécifiques et des stratégies individualisées de traitement cardiovasculaire en révélant les variables génétiques qui influencent les maladies cardiaques.

Les difficultés rencontrées au cours des dix dernières années pour localiser des variations de codage peu communes liées à la maladie coronarienne en utilisant des techniques conventionnelles qui dépendent de patients et de témoins qui ont été identifiés comme l’élément déclencheur de la recherche. L’incapacité des codes de diagnostic à représenter de manière adéquate la complexité de la maladie coronarienne a conduit les chercheurs à explorer d’autres pistes.

L’auteur principal, Ben Omega Petrazzini, BS, bioinformaticien associé dans le laboratoire du Dr Do à Icahn Mount Sinai, a déclaré : « Notre précédent article dans le Lancet a montré qu’un modèle d’apprentissage automatique formé à partir de dossiers médicaux électroniques peut générer un score in silico pour la maladie coronarienne, capturant la maladie dans tout son spectre. »

Il poursuit : « Sur la base de ces résultats, nous avons émis l’hypothèse que le score in silico pour la maladie coronarienne pourrait révéler de nouveaux variants de codage rares liés à la maladie coronarienne en offrant une vision plus holistique de la maladie. »