חוקרים מאוניברסיטת קווין מרי בלונדון פיתחו כלי AI שיוצר מודלים סינתטיים ועם זאת מדויקים רפואית של רקמת לב פיברוטית (הצטלקות לב), ומסייעים לתכנון טיפול לחולי פרפור פרוזדורים (AF). המחקר, שפורסם ב- Frontiers ברפואה קרדיווסקולרית, עלול להוביל לטיפול מותאם אישית יותר לחולים שנפגעו מהפרעת קצב לב שכיחה זו.
פיברוזיס מתייחס לרקמת צלקת שמתפתחת בלב, לרוב כתוצאה מהזדקנות, לחץ לטווח הארוך או מצב AF עצמו. טלאים אלה של רקמות נוקשות וסיביות משבשות את המערכת החשמלית של הלב עלולים לגרום לפעימות הלב הלא סדירות של AF. כרגע הוערך באמצעות סריקות MRI מיוחדות (LGE-MRI), דפוס ההפצה של הצטלקות זו משפיעים באופן משמעותי על תוצאות הטיפול.
פרפור פרוזדורים מטופל לעתים קרובות עם אבלציה – נוהל בו הרופאים יוצרים צלקות קטנות ומבוקרות כדי לחסום אותות חשמליים לא שגרתיים. עם זאת, שיעורי ההצלחה משתנים במידה ניכרת, ולחזות איזו גישה תעבוד בצורה הטובה ביותר עבור חולים בודדים נותרה מאתגרת. אמנם AI גילה הבטחה בתוצאות החיזוי, אך התפתחותה נפגעה על ידי גישה מוגבלת לנתוני הדמיה של מטופלים באיכות גבוהה.
LGE-MRI מספק מידע חיוני על פיברוזיס לב, אך השגת מספיק סריקות לאימוני AI מקיפים היא מאתגרת. אימננו מודל AI במאה סריקות LGE-MRI אמיתיות מחולי AF. לאחר מכן המערכת הניבה 100 דפוסי פיברוזיס סינתטיים נוספים המחקים במדויק את הצטלקות הלב האמיתית. מודלים וירטואליים אלה שימשו כדי לדמות כיצד אסטרטגיות אבלציה שונות עשויות להתפקד על פני אנטומיות מגוונות של מטופלים. "
ד"ר אלכסנדר זולוטארב, המחבר הראשון של אוניברסיטת המלכה מרי בלונדון
מודל ההתפשטות המתקדם של הצוות ייצר התפלגויות פיברוזיס סינתטיות שהתאימו לנתוני חולים אמיתיים לדיוק יוצא דופן. כאשר הוחלו דפוסים שנוצרו ב- AI על מודלים של לב תלת-ממדי ונבדקו כנגד גישות אבלציה שונות, התחזיות שהתקבלו הוכיחו כמעט אמינות כמו אלה שמשתמשות בנתוני מטופלים אמיתיים. באופן חיוני, שיטה זו מגנה על פרטיות המטופלים תוך מאפשרת לחוקרים ללמוד מגוון רחב בהרבה של תרחישים לביים מאשר שיטות קונבנציונאליות מאפשרות.
המחקר מדגיש את תפקידו המתהווה של AI ככלי תמיכה קליני ולא כמקבל החלטות. "זה לא קשור להחלפת שיקול דעתם של הרופאים", מדגיש ד"ר זולוטרב. "מדובר במתן לקלינאים סימולטור מתוחכם – המאפשר להם לבדוק גישות טיפול שונות במודל דיגיטלי של מבנה הלב הייחודי של כל מטופל לפני ביצוע ההליך בפועל."
עבודה זו מהווה חלק מפרויקט מלגות המנהיגים העתידיים של ד"ר קרוליין רוני, שמטרתו לפתח מודלים של 'לב תאומים דיגיטליים' בהתאמה אישית לחולי AF.
ד"ר קרוליין רוני מאוניברסיטת קווין מרי בלונדון, מחברת המחקר המובילה, אמרה: "אנו נרגשים מאוד מהמחקר הזה מכיוון שהוא מתייחס לאתגר של נתונים קליניים מוגבלים עבור מודלים של תאומים דיגיטליים לבביים. התפתחות המפתח שלנו מאפשרת בקנה מידה גדול במחקרי סיליקו ובמודלים ספציפיים למטופלים שמטרתם ליצור טיפולים מותאמים אישית יותר עבור חולי פרפור פרפור."
כאשר פרפור פרוזדורים השפיע על 1.4 מיליון אנשים בבריטניה והבלציה נכשלים במחצית המקרים, הטכנולוגיה עשויה להפחית משמעותית את נהלי החזרה. חשוב לציין כי גישת ה- AI מטפלת בשני אתגרי בריאות קריטיים: זמינות נתוני מטופלים מוגבלת והצורך האתי להגן על מידע רפואי רגיש.
