Precīzijas medicīna KAS pacientiem: mākslīgais intelekts integrētai ģenētiskai, funkcionālai un anatomiskai koronārās cirkulācijas novērtēšanai (PROGRESS)

PROGRESS galvenais mērķis ir izstrādāt instrumentu precīzākai, reproducējamākai un automatizētākai pacientu KKC veidošanas potenciāla prognozēšanai, ko varētu izmantot efektīvākai KAS pacientu pārvaldībai. Mūsu hipotēze ir, ka pacientu potenciālu attīstīt KKC daļēji nosaka ģenētika. Tādējādi, identificējot ar KKC asociētos ģenētiskos variantus, būtu iespējams prognozēt KKC veidošanos. Lai pārvarētu iepriekšējo pētījumu grūtības KKC detekcijā, mēs izmantosim uz mākslīgā intelekta (MI) algoritmiem balstītas angiogrammu attēlu un ģenētiko variantu analīzes, ar mērķi uzlabot KAS pacientu riska stratifikāciju un pārvaldību, pamatojoties uz viņu KKC veidošanās profilu, kam sekotu savlaicīga terapeitisko pieeju izvēle, lai stimulēt KKC veidošanos un tādējādi uzlabotu pacientu izdzīvošanas rādītājus pēc diagnozes noteikšanas. Mēs jau esam savākuši liela izmēra KAS pacientu kohortas ar ģenētiskajiem un angiogrammu attēlu datiem. Uz MI balstīta attēlu analīze palīdzēs objektīvi detektēt KKC fenotipus, kā arī post-hoc radīt surogātfunkcionālos parametrus (kas tiks pēcāk pārbaudīti invazīvi fenotipizētā pacientu kohortā). Tas kalpos par pamatu genoma mēroga asociācijas pētījumam par KKC, kas tiks veikts lielās detektēšanas un apstiprināšanas kohortās.