伦敦帝国理工学院的科学家开发了 CardioKG，这是一种人工智能工具，可以识别与心脏病相关的基因，并通过将英国生物银行的心脏成像数据与大型医学数据库相结合来加速药物发现。在欧盟，心血管疾病每年导致 170 万人死亡。根据经济合作与发展组织的数据，心血管疾病是整个欧盟死亡和残疾的主要原因。这些情况影响了该地区 6200 万人。这项新研究引入了 CardioKG 作为对这一负担的回应，从而能够更准确地识别潜在的治疗方法。 CardioKG 依赖于从英国生物银行数千名参与者收集的心脏成像数据。该数据集包含被诊断患有心房颤动、心力衰竭和心脏病的患者以及健康志愿者。研究人员利用这些详细的扫描将心脏结构信息与遗传和药理学数据联系起来。该工具采用知识图，将医疗信息的不同元素连接起来。 “知识图谱的优点之一是它们整合了有关基因、药物和疾病的信息，”伦敦帝国理工学院 MRC 医学科学实验室计算心脏成像组组长 Declan O'Regan 说。这种集成可以更准确地预测哪些药物可以治疗特定的心脏病。研究人员表示，该方法通过将治疗与来自成像的个人心脏功能模式相结合来支持个性化护理。该方法不仅限于心脏病，因为基于成像的知识图可以适应其他医学成像应用，例如脑部疾病和肥胖症的应用。将心脏成像数据纳入知识图谱增强了新基因和药物的检测。 “这意味着你有更多的能力来发现新疗法。我们发现，在图表中包含心脏成像改变了新基因和药物的识别能力，”O'Regan 说。该分析确定甲氨蝶呤（一种常用于治疗类风湿性关节炎的药物）可以作为治疗心力衰竭患者的候选药物。格列汀是一类用于糖尿病管理的药物，对房颤患者可能有益。其他研究结果表明咖啡因对某些房颤患者可能具有保护作用。研究人员强调，这一观察结果并不能证明改变咖啡因的消费习惯是合理的。未来的发展将使 CardioKG 发展成为一个动态的、以患者为中心的框架。 “在这项工作的基础上，我们将把知识图扩展到一个动态的、以患者为中心的框架，捕捉真实的疾病轨迹，”该研究的第一作者、伦敦帝国理工学院的数据科学研究人员 Khaled Rjoob 说。这一扩展旨在促进个性化治疗选择和疾病发作预测。
