El uso de inteligencia artificial para analizar las bacterias en el microbioma intestinal de una persona se muestra prometedor como un nuevo método de detección de enfermedades cardiovasculares (ECV), según una investigación preliminar presentada en el evento virtual Informe de las sesiones científicas de hipertensión 2020 de la American Heart Association y publicado simultáneamente en ‘Hypertension’, la revista de la asociación.
Estudios recientes han encontrado un vínculo entre la microbiota intestinal, los microorganismos del tracto digestivo humano y las enfermedades cardiovasculares, que es la principal causa de mortalidad en todo el mundo.
«La microbiota intestinal es muy variable entre individuos y se han informado diferencias en la composición microbiana intestinal entre personas con o sin ECV. Basándonos en nuestra investigación anterior que vincula la microbiota intestinal con las enfermedades cardiovasculares en modelos animales, diseñamos este estudio para probar si es posible detectar las enfermedades cardiovasculares en humanos mediante el análisis de inteligencia artificial de muestras de heces», explica Bina Joe, directora del estudio.
«La microbiota intestinal tiene un efecto profundo sobre la función cardiovascular, y esta podría ser una nueva estrategia potencial para la evaluación de la salud cardiovascular», añade la también profesora universitaria y presidenta del departamento de fisiología y farmacología de la Universidad de Toledo, en Estados Unidos.
Los investigadores utilizaron datos del American Gut Project (una plataforma abierta para la investigación de microbiomas con sede en Estados Unidos) para analizar la composición microbiana de las muestras de heces con modelos de aprendizaje automático de última generación.
Se analizaron casi 1.000 muestras y aproximadamente la mitad de las muestras eran de personas con ECV. El modelo pudo identificar diferentes grupos de bacterias intestinales que podrían ayudar a identificar a las personas con ECV existente y sin ECV.
Entre las bacterias identificadas se detectaron Bacteroides, Subdoligranulum, Clostridium, Megasphaera, Eubacterium, Veillonella, Acidaminococcus y Listeria, que fueron más abundantes en el grupo de ECV. Faecalibacterium, Ruminococcus, Proteus, Lachnospira, Brevundimonas, Alistipes y Neisseria, en cambio, fueron más abundantes en el grupo sin ECV.
