利用多组学和人工智能治疗动脉粥样硬化性心血管疾病

　　

尽管在挽救生命方面取得了相当大的进展，但心血管疾病仍然是全球死亡的主要原因，估计每年夺去1790万人的生命。大多数与心血管疾病相关的死亡是心脏病发作和中风，其中很大一部分过早发生在70岁以下的人群中。

在心血管疾病中，动脉粥样硬化性心血管疾病(ASCVD)是最常见的。动脉粥样硬化是许多不同疾病的总称，这些疾病是由动脉壁增厚和失去弹性引起的。它是一种严重的疾病，也是大多数发达国家发病率和死亡率的主要原因。动脉粥样硬化是由高血压、吸烟或高胆固醇引起的。这种损伤会导致斑块的形成。斑块可能导致ASCVD，包括中风、心脏病发作和外周动脉(腿部)损伤，如果不及时治疗，所有这些都可能导致死亡。

要制定个性化的ASCVD策略，关键是要超越传统的风险因素。通过识别可以调节个体心血管疾病风险的新的病理生理参与者，可以通过综合生物信息学算法充分利用它。

Multi-omics方法

组学技术(与高通量方式测量生物分子相关的科学领域)的最新进展导致了重大发现，揭示了遗传、表观遗传、转录组学、蛋白质组学和代谢组学数据与各种疾病过程之间的联系。这些丰富的数据推动了个性化医疗的发展，主要见于肿瘤学，改善了疾病管理和结果。越来越多的证据表明，基因组技术可以为ASCVD提供新的解决方案。然而，基因组学数据的临床应用仍然存在挑战，包括来自大型多中心研究的证据不足、技术复杂性、缺乏数据集成管道和实验室协议标准，以及精通日常临床实践的基因组学方法的专家。

介绍COST Action AtheroNET

在动脉粥样硬化性心血管疾病预防和研究中实施多组学方法的新网络(AtheroNET)旨在将来自不同领域的专家整合和连接到泛欧和国际网络中，该网络将专注于通过人工智能(AI)/机器学习(ML)方法使用多组学和想象技术以及数据集成。

人工智能和机器学习有可能通过实现个性化医疗、早期检测、优化治疗和加速药物发现，彻底改变ASCVD的研究和治疗方法。随着这些技术的不断进步，它们有望在改善ASCVD患者的预后方面发挥越来越突出的作用。该网络聚集了来自33个国家的365个人，其中包括很高比例的年轻研究人员。

AtheroNET旨在通过使用这些新工具来应对挑战。它的主要目标是创建一个平台，让人们可以一起工作，看看基因组学方法如何帮助更好地理解ASCVD。该网络将开发新的、可靠的方法来预测和诊断ASCVD，可用于医院和诊所。最终，这些新方法将与先进的成像技术和人工智能相结合，以更好地预测和管理短期和长期的心脏病风险。

“COST Action AtheroNET的前沿使命是促进对多组技术和AI/ML策略的作用的讨论，以加速ASCVD的研究。为了实现这一目标，AtheroNET包括来自33个欧洲国家的优秀男女初级研究人员和顶级高级研究人员，建立了一个跨学科的网络，能够追求卓越的研究，并培养下一代科学家，将新的基因组学技术从实验室转移到床边。”AtheroNET主席Paolo Magni教授说。

AtheroNET以其独特而全面的专业知识建立，以满足对心血管疾病预防，诊断和治疗新方法的迫切需求。考虑到ASCVD的多因素性质，该行动涉及来自不同领域的专家，通过研究和教育概念来应对这些挑战，为网络带来跨学科的观点和愿景。通过将基础研究与临床专业知识和复杂的生物信息学相结合，AtheroNET将超越最先进的技术，更重要的是，将培养新一代能够在临床相关环境中使用组学的科学家。这一成本行动还将促进协调实验室之间不同方法和研究方案的工作，确保新发现是可靠的、可复制的和适当传播的。

拓展

AtheroNET的下一次管理委员会(MC)会议以及工作组会议将于2024年2月28日至3月1日在西班牙瓦伦西亚举行。

AtheroNET的科学传播协调员George Kararigas教授解释说:“即将举行的会议将促进基于AI/ML的研究，以对抗ASCVD，科学讨论，以及为科学界，患者和普通公众准备传播活动。”