Новая модель ИИ выявляет отторжение пересаженного сердца без биопсии

Анализируя записи электрокардиограмм и результаты лабораторных тестов, искусственный интеллект может точно определить, когда у пациента, перенесшего трансплантацию сердца, начинается иммунное отторжение донорского органа, предполагает новое исследование.

В настоящее время «золотым стандартом» диагностики отторжения остаётся эндомиокардиальная биопсия — хирургическое удаление небольшого фрагмента сердечной мышцы и его исследование под микроскопом на предмет воспаления и других признаков реакции иммунной системы.

Под руководством NYU Langone Health исследователи проверяли альтернативный подход: можно ли с помощью сочетания ЭКГ, регистрации электрической активности сердца с поверхности кожи, и анализов крови во многих случаях выявлять отторжение без инвазивной биопсии.

Команда обучила модели ИИ на 5 300 показаниях ЭКГ, собранных у 2 357 взрослых реципиентов сердца. Одна модель обучалась только на данных ЭКГ, а другой инструмент учитывал данные ЭКГ вместе с результатами двух анализов крови, обычно применяемых для прогнозирования риска отторжения. В качестве эталона точности использовали результаты биопсий, сопоставлённые с показаниями ЭКГ тех же пациентов.

В контрольной группе из 38 дополнительных реципиентов сердца исследователи обнаружили, что комбинированная модель работала лучше: она верно определяла 94% пациентов, у которых биопсия не выявила отторжения. Напротив, модель, опиравшаяся на биомаркеры крови, ошибочно пометила 19 пациентов как потенциально нуждающихся в биопсии. По мнению авторов, применение комбинированной модели могло бы сократить число ненужных инвазивных процедур.

«Наши результаты подчёркивают, что ЭКГ содержат богатую физиологическую информацию, которую можно использовать для более точной диагностики — это может позволить выявлять отторжение раньше и начинать лечение вовремя», — сказал старший автор исследования, Лиор Янкельсон, доктор медицинских наук.

Ранее показано, что некоторые биомаркеры крови, отражающие активность генов, а также фрагменты ДНК донора в крови реципиента эффективны для выявления клеточного отторжения. Однако такие тесты нередко дают ложноположительные результаты и приводят к ненужным биопсиям, отмечают авторы. В исследовании комбинированную модель обучали на данных ЭКГ вместе с биомаркерами у пациентов, лечившихся в период с 2018 по 2024 год, сопоставляя каждую ЭКГ с биопсией, выполненной в течение последнего месяца. Случаи отторжения разделили на две группы: отсутствие или лёгкая степень отторжения и умеренное или тяжёлое отторжение; изменения в терапии, например корректировка иммуноподавляющих препаратов, обычно проводятся при более серьёзных степенях.

Трансплантация сердца остаётся сложной и ресурсоёмкой процедурой; отторжение встречается относительно часто, но при своевременном обнаружении поддаётся лечению. По мнению исследователей, сочетание доступности ЭКГ и алгоритмов ИИ может помочь диагностировать отторжение раньше и сократить число серьёзных осложнений.

Доктор Лиор Янкельсон — доцент отделения кардиологии Леона Х. Чарни Медицинской школы Гроссмана Нью‑Йоркского университета и доцент кафедры биомедицинской инженерии Инженерной школы Тандон Нью‑Йоркского университета.

В качестве следующего шага авторы планируют протестировать модель на более широкой группе пациентов в нескольких центрах трансплантации.

Финансирование исследования было предоставлено Нью‑Йоркским университетом Лангоне.

Другими участниками исследования из NYU Langone были Кевин Чен, доктор медицинских наук; Роберт Ронан, MS; Ларри А. Чиниц, доктор медицинских наук; и Рэндал И. Голдберг, доктор медицинских наук.