(Fibrillazione atriale-Immagine Credit Public Domain).
Un team guidato da ricercatori della Case Western Reserve University e della Cleveland Clinic ha ricevuto una sovvenzione quadriennale di 2,95 milioni di dollari dal National Institutes of Health per esplorare come l’imaging può essere utilizzato per prevedere il rischio di recidiva della fibrillazione atriale.
Utilizzando nuovi metodi di imaging computazionale sviluppati, i ricercatori analizzeranno le scansioni di tomografia computerizzata cardiaca (TC) per identificare le caratteristiche anatomiche che possono aiutare a prevedere quali pazienti con fibrillazione atriale (AFib) sono a maggior rischio di recidiva dopo l’ablazione. Lo studio retrospettivo multi-istituzionale di quattro anni svilupperà e convaliderà un nuovo strumento di previsione del rischio attraverso l’uso dell’intelligenza artificiale per analizzare i dati di oltre 2.000 pazienti sottoposti a procedure di ablazione in AF.
“Mentre la maggior parte del nostro lavoro finora presso il Center for Computational Imaging and Personalized Diagnostics (CCIPD) si è concentrato sull’uso della radiomica e dell’apprendimento automatico per prevedere i risultati e la risposta al trattamento per vari tumori, questo progetto è un’entusiasmante opportunità per convalidare questi approcci per prevedere la risposta al trattamento per l’AFib”, ha affermato Madabhushi, Professore di ingegneria biomedica al Donnell Institute e Direttore del CCIPD presso la Case Western Reserve.
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La fibrillazione atriale è il tipo più comune di ritmo cardiaco irregolare che può interrompere il normale flusso sanguigno, rendendo il cuore meno efficiente. La condizione è associata ad un aumentato rischio di ictus, insufficienza cardiaca e persino morte. Secondo le stime dei Centers for Disease Control and Prevention, oltre 12 milioni di persone negli Stati Uniti avranno la fibrillazione atriale entro il 2030.
“Una migliore capacità di determinare chi potrebbe avere una fibrillazione atriale ricorrente in seguito alla procedura aiuterebbe notevolmente il processo decisionale sia del paziente che del medico”, ha affermato il cardiologo della Cleveland Clinic, Mina Chung, MD “C’è una chiara necessità insoddisfatta di strumenti di imaging non invasivi per aiutarci a personalizzare l’ablazione o le terapie mediche. Quando i farmaci non funzionano per correggere o controllare la fibrillazione atriale, può essere necessaria una procedura come: cardioversione elettrica, isolamento dell’antro della vena polmonare o ablazione chirurgica. Un’ablazione funziona danneggiando o distruggendo il tessuto cardiaco per interrompere i segnali elettrici difettosi che causano l’aritmia”.
Questo progetto cercherà anche di fornire approfondimenti sulle differenze anatomiche tra i pazienti che potrebbero soffrire di recidiva, utilizzando la mappatura genetica ed elettrica. I ricercatori sperano che i dati radiografici e clinici raccolti portino alla creazione di una nuova piattaforma di imaging basata sull’intelligenza artificiale che può essere testata per il target personalizzato dell’ablazione, nonché approfondimenti sulle basi biologiche dell’AFib.
