Coroscanner

Un nouveau biomarqueur basé sur l’IA pour prédire le risque cardiaque

Une équipe britannique a développé un biomarqueur d’imagerie basé sur l’intelligence artificielle. Cette méthode permettrait de détecter les signes précoces associés à la coronaropathie et de prédire une crise cardiaque 5 ans avant sa survenue.

icon réservé aux abonnésArticle réservé aux abonnés
Le 02/10/19 à 15:00, mise à jour aujourd'hui à 15:14 Lecture 1 min.

Les chercheurs d'Oxford ont analysé le profil radiomique du tissu adipeux périvasculaire coronarien pour développer un dispositif capable d’améliorer la prédiction des risques cardiaques (photo d’illustration) (photo d'illustration). CC0 Public Domain/Pexels.com

Des chercheurs de l’université d’Oxford (Royaume-Uni) ont développé une nouvelle méthode basée sur l'intelligence artificielle pour prédire le risque cardiaque. Dans leurs travaux, les scientifiques ont analysé le profil radiomique du tissu adipeux périvasculaire (PVAT) coronarien.

Au-delà de l'inflation

Grâce à l’apprentissage profond, l’équipe menée par le professeur de cardiologie Charalambos Antoniades, a mis au point un biomarqueur d’imagerie baptisé « fat radiomic profile » (FRP). Ce dernier permettrait de détecter les changements structurels périvasculaires associés à la coronaropathie, au-delà de l’inflammation.

Analyser les caractéristiques radiomiques sur les scanners

Les chercheurs présentent leurs travaux dans le numéro de septembre de la revue European Heart Journal [1]. Dans un premier temps, ils ont collecté des biopsies de tissu adipeux de 167 patients qui avaient subi une chirurgie cardiaque. Ils ont analysé l'expression de gènes liés à l'inflammation et à la fibrose, asso

Il vous reste 62% de l’article à lire

Docteur Imago réserve cet article à ses abonnés

S'abonner à l'édition
  • Tous les contenus « abonnés » en illimité
  • Le journal numérique en avant-première
  • Newsletters exclusives, club abonnés

Abonnez-vous !

Docteur Imago en illimité sur desktop, tablette, smartphone, une offre 100% numérique

Offre mensuelle 100 % numérique

23 €

par mois

S’abonner à Docteur Imago

Auteurs

Carla Ferrand

Journaliste cheffe de rubrique

Voir la fiche de l’auteur

Bibliographie

  1. Oikonomou E. K., Williams M. C., Kotanidis C. P. et coll., « A novel machine learning-derived radiotranscriptomic signature of perivascular fat improves cardiac risk prediction using coronary CT angiography », European Heart Journal, 3 septembre 2019. DOI : https://doi.org/10.1093/eurheartj/ehz592.

Discussion

Aucun commentaire

Laisser un commentaire

Sur le même thème

Le fil Docteur Imago

08 Avr

16:29

Les images monoénergétiques virtuelles, combinées à des algorithmes de réduction des artefacts métalliques créées à partir de scanners à comptage photonique (PCCT), permettent une excellente visualisation des anévrismes intracrâniens préalablement traités et des vaisseaux adjacents, indique une étude. L’extension de ces résultats à des applications cliniques préliminaires chez l’humain s’avère également possible.

14:28

L'évaluation préopératoire par IRM permettrait une mesure précise des lésions de carcinome canalaire in situ (CCIS) et a un taux de chirurgie conservatrice du sein plus élevé chez les patientes atteintes de CCIS. Cependant, l'évaluation préopératoire n'a pas d'impact sur le contrôle local de la maladie. (Etude)

7:21

Dans une cohorte de dépistage à long terme, la progression de l'emphysème centrolobulaire (CLE), mais pas de l'emphysème paraseptal (PSE), était liée à la progression de la calcification des artères coronaires (CAC), ce qui indique l'importance d'une évaluation détaillée de l'emphysème dans les programmes de dépistage et confirmant que le CLE est un trouble systémique ayant une pertinence pronostique. (source)
07 Avr

16:34

Docteur Imago

GRATUIT
VOIR