El uso de inteligencia artificial para analizar las bacterias en el microbioma intestinal de una persona se muestra prometedor como un nuevo método de detección de enfermedades cardiovasculares ECV, según una investigación preliminar que se presentará del 10 al 13 de septiembre de 2020 en el evento virtual Hypertension de la American Heart Association.Sesiones científicas de 2020. La reunión es un intercambio global de primer nivel para investigadores clínicos y básicos que se centran en los avances recientes en la investigación de la hipertensión. El estudio completo se publicó simultáneamente hoy en Hypertension, una revista de la American Heart Association.
Estudios recientes han encontrado un vínculo entre la microbiota intestinal, los microorganismos en el tracto digestivo humano, y las enfermedades cardiovasculares, que es la principal causa de mortalidad en todo el mundo. La microbiota intestinal es muy variable entre individuos y las diferencias en la composición microbiana intestinal entre personas con y sinSe han notificado ECV.
"Basándonos en nuestra investigación anterior que vincula la microbiota intestinal con la ECV en modelos animales, diseñamos este estudio para probar si es posible detectar ECV en humanos mediante el análisis de inteligencia artificial de muestras de heces", dijo Bina Joe, Ph.D., FAHA, directora del estudio, profesora universitaria distinguida y presidenta del departamento de fisiología y farmacología de la Universidad de Toledo en Toledo, Ohio. "La microbiota intestinal tiene un efecto profundo en la función cardiovascular, y esta podría ser una posible nueva estrategia de evaluaciónde la salud cardiovascular. "
Los investigadores utilizaron datos del American Gut Project una plataforma abierta para la investigación de microbiomas con sede en los Estados Unidos para analizar la composición microbiana de muestras de heces con modelos de aprendizaje automático de última generación. Se analizaron casi 1000 muestras y aproximadamentela mitad de las muestras eran de personas con ECV. El modelo pudo identificar diferentes grupos de bacterias intestinales que podrían ayudar a identificar a las personas con ECV existente y sin ECV
Entre las bacterias identificadas :
Bacteroides, Subdoligranulum, Clostridium, Megasphaera, Eubacterium, Veillonella, Acidaminococcus y Listeria fueron más abundantes en el grupo de ECV.
Faecalibacterium, Ruminococcus, Proteus, Lachnospira, Brevundimonas, Alistipes y Neisseria fueron más abundantes en el grupo sin ECV.
"A pesar del hecho de que los microbiomas intestinales son muy variables entre los individuos, nos sorprendió el prometedor nivel de precisión obtenido a partir de estos resultados preliminares, que indican que la composición de la microbiota fecal podría potencialmente servir como un método de detección de diagnóstico conveniente para las enfermedades cardiovasculares", dijo Joe"Es concebible que algún día, tal vez sin siquiera evaluar la función cardiovascular detallada, los médicos puedan analizar el microbioma intestinal de las muestras de heces de los pacientes con un método de aprendizaje automático artificial para detectar a los pacientes en busca de enfermedades cardíacas y vasculares".
Fuente de la historia :
Materiales proporcionado por Asociación Americana del Corazón . Nota: el contenido se puede editar por estilo y longitud.
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