As doenças cardiovasculares são a principal causa de morte em todo o mundo. Até 2030, o número de mortes deveria atingir os 23,6 milhões. Atualmente, o seu diagnóstico baseia-se numa bateria de testes exaustivos e dispendiosos (testes clínicos, eletrocardiograma, raio-X do tórax, ecocardiograma). Ora, uma alteração da microbiota intestinal (disbiose) está associada a várias destas doenças, incluindo a pressão arterial alta, insuficiência cardíaca e aterosclerose. Portanto, por que não confiar na inteligência artificial e conceber um teste de diagnóstico baseado na sua composição?
"Presença" de indicadores de doença cardiovascular nas fezes!
Machine Learning (aprendizagem automática) é um campo de estudo da inteligência artificial que fornece dados a um computador para permitir-lhe aprender a resolver um problema. Na área da saúde, tem sido usado com sucesso para diagnosticar e prever várias doenças (cancro, diabetes, doenças inflamatórias intestinais). Para testar o seu interesse no diagnóstico de doenças cardiovasculares, os investigadores compararam diferentes modelos para analisar as fezes de 478 pacientes e de 473 indivíduos saudáveis e identificar "assinaturas" característicos dessas doenças. Descobriram que a abundância intestinal de 39 bactérias era muito diferente entre os dois grupos.
Forte capacidade de diagnóstico
Os investigadores identificaram um algoritmo específico que, ao visar 25 famílias bacterianas dentro da microbiota intestinal, permitiria discriminar os dois grupos com 70% de precisão; ou seja um pouco menos do que a abordagem convencional, que diagnostica 76% dos pacientes, mas requer uma infinidade de dados clínicos (idade, sexo, tabagismo, pressão arterial, níveis de colesterol, etc.). Para os investigadores, a identificação automática da disbiose intestinal característica da doença cardiovascular oferece um potencial muito promissor em matéria de diagnóstico, no âmbito de uma avaliação de rotina.
