Cercetătorii au dezvoltat un model de inteligență artificială care combină informațiile din electrocardiogramă și din analizele de sânge pentru a identifica semnele că organismul începe să respingă inima donată.
IA a analizat peste 5.300 de înregistrări EKG provenite de la 2.357 de adulți care au primit un transplant cardiac.
Modelul care a combinat EKG-ul cu analizele de sânge a identificat corect 94% dintre pacienții care nu prezentau respingere.
Tehnologia ar putea contribui la reducerea biopsiilor inutile, proceduri prin care se prelevează o mică mostră din mușchiul inimii pentru examinare.
Rezultatele sunt promițătoare, dar modelul trebuie testat pe grupuri mai mari de pacienți și în mai multe centre înainte de a putea schimba practica medicală.
După un transplant cardiac, organismul pacientului poate recunoaște inima donată ca fiind „străină” și poate declanșa un răspuns imun împotriva ei. Această reacție poartă numele de respingere a transplantului și poate deveni periculoasă dacă nu este identificată și tratată la timp.
În prezent, metoda de referință pentru diagnosticarea respingerii unei inimi transplantate este biopsia cardiacă. Procedura presupune introducerea unui instrument medical pentru prelevarea unei mici bucăți de țesut din mușchiul inimii, care este apoi examinată la microscop.
Cercetătorii caută însă de mai mult timp metode prin care să poată urmări starea inimii transplantate fără ca pacientul să treacă atât de des printr-o procedură invazivă.
Un nou studiu sugerează că inteligența artificială ar putea avea un rol important în această direcție.
Cercetătorii de la NYU Langone Health au încercat să afle dacă date aparent obișnuite, precum cele obținute printr-o electrocardiogramă, pot oferi informații despre starea unei inimi transplantate.
EKG-ul înregistrează activitatea electrică a inimii prin intermediul unor senzori plasați pe piele. Este o investigație rapidă și neinvazivă, folosită în mod obișnuit pentru evaluarea funcționării inimii.
Echipa a antrenat modele de inteligență artificială pentru a identifica tipare în 5.300 de înregistrări EKG, provenite de la 2.357 de adulți care au beneficiat de transplant cardiac.
Unul dintre modelele dezvoltate a folosit doar informațiile din EKG. Un al doilea model a mers mai departe și a combinat datele electrocardiografice cu rezultatele a două analize de sânge utilizate pentru evaluarea riscului de respingere.
Pentru a verifica dacă predicțiile IA corespund realității, cercetătorii au comparat rezultatele cu biopsiile efectuate la aceiași pacienți.
Modelul combinat a avut cele mai bune rezultate.
Într-un grup separat de testare, format din 38 de persoane care au trecut printr-un transplant cardiac, inteligența artificială a identificat corect 94% dintre pacienții care nu prezentau respingere.
Rezultatul este important deoarece una dintre problemele metodelor bazate pe biomarkeri din sânge este reprezentată de rezultatele fals-pozitive. Cu alte cuvinte, testul poate sugera că există un risc de respingere chiar și atunci când aceasta nu este prezentă.
În studiul de față, modelul bazat pe analizele de sânge a indicat în mod eronat 19 pacienți ca fiind potențiali candidați pentru o biopsie.
Modelul care combina EKG-ul cu biomarkerii din sânge ar fi putut evita aceste proceduri inutile, potrivit cercetătorilor.
Cercetări anterioare au arătat că anumite informații moleculare din sânge pot oferi indicii despre respingerea transplantului.
Printre acestea se află biomarkeri care reflectă activitatea unor gene asociate cu respingerea celulară, dar și fragmente de ADN provenite de la donator, care pot fi detectate în sângele persoanei care a primit transplantul.
Problema este că aceste metode nu sunt perfecte. Atunci când rezultatul sugerează o posibilă respingere, medicii pot avea nevoie de confirmare prin biopsie.
Noua abordare încearcă să pună cap la cap mai multe tipuri de informații. În loc să se bazeze pe un singur indicator, algoritmul poate analiza simultan semnalele electrice ale inimii și datele moleculare din sânge.
Pentru studiu, cercetătorii au utilizat date de la beneficiarii de transplant cardiac tratați între 2018 și 2024.
Fiecare înregistrare EKG a fost corelată cu o biopsie realizată în ultima lună, o perioadă aleasă pe baza cercetărilor anterioare.
Respingerea a fost împărțită în două categorii: absentă sau ușoară, respectiv moderată sau severă. Distincția este importantă deoarece modificarea tratamentului, inclusiv ajustarea medicamentelor imunosupresoare, este făcută în general atunci când respingerea este mai gravă.
Prin urmare, obiectivul nu este doar să afle dacă există sau nu o modificare la nivelul inimii, ci să ofere medicilor o metodă mai precisă de identificare a situațiilor în care este necesară intervenția.
Biopsia rămâne în prezent standardul de referință pentru diagnosticarea respingerii transplantului cardiac. Procedura este utilă tocmai pentru că permite examinarea directă a țesutului inimii.
Problema este că presupune o intervenție asupra pacientului și nu poate fi transformată într-o simplă analiză de rutină precum un EKG.
O metodă neinvazivă care să poată indica cu suficientă precizie când este probabil ca o respingere să apară ar putea schimba modul în care pacienții sunt monitorizați după transplant.
„Rezultatele noastre evidențiază faptul că electrocardiogramele conțin o mulțime de informații fiziologice care pot fi utilizate pentru a îmbunătăți substanțial precizia detectării și pentru a permite diagnosticarea și tratarea mai timpurie a pacienților cu respingere a transplantului cardiac”, a declarat dr. Lior Jankelson, autorul principal al studiului, profesor asociat în cadrul Diviziei de Cardiologie „Leon H. Charney” a Departamentului de Medicină al Școlii de Medicină Grossman a Universității din New York și profesor asociat de inginerie biomedicală la Școala de Inginerie Tandon a NYU.
Rezultatele sunt promițătoare, însă cercetarea se află încă într-o etapă în care modelul trebuie validat pe grupuri mai mari.
Cercetătorii intenționează să testeze tehnologia pe un număr mai mare de pacienți proveniți din mai multe centre de transplant.
„Transplantul cardiac este o procedură majoră, care necesită resurse considerabile, iar respingerea este frecventă, dar tratabilă dacă este depistată la timp”, a declarat Jankelson. „Pe baza constatărilor noastre, combinarea disponibilității EKG-urilor cu sprijinul IA poate ajuta la identificarea mai timpurie a respingerii și la salvarea unui număr mai mare de vieți.”
Studiul a fost publicat online pe 25 septembrie 2026, în revista JHLT Open, și este prezentat de cercetători drept primul studiu care combină biomarkerii din sânge cu valorile EKG într-un singur model bazat pe inteligență artificială și compară direct rezultatele acestuia cu cele ale biopsiei.
Sursa: K. Chen et al., „Multi-modal AI: Integrating electrocardiography with molecular biomarkers for noninvasive detection of cardiac allograft rejection”, JHLT Open (2026), DOI: 10.1016/j.jhlto.2026.100698.
