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.

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Le 02/10/19 à 15:00, mise à jour hier à 15:15 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

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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.

Spécialité médicale

Cardiologie

Modalité d’imagerie

Scanner

Mots-clés

intelligence artificielle radiomique

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