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 15:17 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

03 Sep

15:00

La TEP-entéroIRM au [18F]-FDG pourrait être un outil utile pour évaluer la réponse biochimique au traitement dans les cas de maladie de Crohn de l'intestin grêle nouvellement diagnostiqués (étude).

13:20

La deuxième édition du Congrès multidisciplinaire d'échographie de l'AME se déroulera les vendredi 27 et samedi 28 mars 2026 à Paris. Les inscriptions sont ouvertes.

7:10

En une année, les grands modèles de langages multimodaux, capables d'analyser différents types de contenus, ont démontré des « avancées substantielles » dans leurs capacités de résolution de quiz sur des cas cliniques d'imagerie, indique une étude présentée dans Radiology. Le dernière modèle d'OpenAI a égalé la précision de deux radiologues experts.
02 Sep

15:00

Une jeune femme de 22 ans est décédée à la suite d'un choc anaphylactique au Brésil, le 20 août dernier. Elle a fait une réaction à un produit de contraste injecté pour passer un scanner, rapporte le média brésilien g1.
Docteur Imago

GRATUIT
VOIR