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 hier 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.

Spécialité médicale

Cardiologie

Modalité d’imagerie

Scanner

Mots-clés

intelligence artificielle radiomique

Discussion

Aucun commentaire

Laisser un commentaire

Sur le même thème

Le fil Docteur Imago

17 Sep

11:30

Une étude démontre qu’un modèle de deep learning appliqué à l’IRM permet de prédire de manière non invasive les quatre sous-types moléculaires des PitNETs avant la chirurgie.

7:30

Le cabinet médical de La Chaise-Dieu a inauguré ses nouveaux locaux, financés sur fonds privés, avec la perspective d’y installer prochainement un service de radiologie. Prévu d’ici la fin de l’année, cet équipement doit faciliter la prise en charge des traumatismes et examens courants, tout en limitant les déplacements des habitants et résidents des Ehpad, informe leveil.fr.

7:00

16 Sep

15:56

La répétition d'angioscanners pulmonaires après un examen négatif aux urgences serait moins efficace sur le plan diagnostique que l'imagerie initiale (étude).

15:00

13:37

La pose de stent intracrânien reposant sur le système NeuroSpeed/CREDO pourrait constituer un traitement techniquement réalisable pour la sténose athéroscléreuse intracrânienne (ICAS) de haut grade, ainsi qu’une option de sauvetage au cours d’une thrombectomie, avec des résultats cliniques favorables à court terme et des taux de complications acceptables. La ICAS est une cause importante d’accidents vasculaires cérébraux ischémiques récidivants. (Etude)
✕
Docteur Imago

GRATUIT
VOIR