Intelligenza artificiale per rilevare la cardiomiopatia amiloide nei pazienti con stenosi aortica grave

28.01.2025 | Popular Science
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La cardiomiopatia amiloide da transtiretina (ATTR-CM) è una condizione frequentemente associata alla stenosi aortica grave (AS), ma spesso non viene diagnosticata. Uno studio pubblicato sull’European Journal of Nuclear Medicine and Molecular Imaging ha analizzato l’efficacia di modelli basati sull’intelligenza artificiale (AI) per identificare l’ATTR-CM nei pazienti con AS programmati per l’impianto transcatetere della valvola aortica (TAVI).

Lo studio, prospettico e monocentrico, ha coinvolto 263 pazienti con AS grave (età media 83 ± 4,6 anni, 57% uomini). Tutti sono stati sottoposti a screening per ATTR-CM con [99mTc]-DPD, una tecnica di scintigrafia, e i dati clinici, di laboratorio, elettrocardiografici, ecocardiografici, di imaging invasivo, strain da tomografia computerizzata cardiaca 4D (4D-CCT) e caratteristiche radiomiche da TC sono stati utilizzati per sviluppare modelli di machine learning.

Tra i pazienti analizzati, il 10,3% (27 casi) aveva ATTR-CM. I risultati hanno mostrato che i dati invasivi e dell’elettrocardiogramma hanno avuto la performance più bassa nell’identificazione della condizione (AUC < 0,68). Al contrario, i modelli basati su singole fonti di dati come ecocardiografia, radiomica TC e strain 4D hanno dimostrato prestazioni migliori, con l’ecocardiografia che ha raggiunto un’AUC di 0,79 (sensibilità 80%, specificità 78%) e lo strain 4D la performance più alta (AUC 0,85, sensibilità 90%, specificità 74%).

Interessante è stata l’efficacia del modello multi-modale, che ha combinato più fonti di dati (AUC 0,84, sensibilità 87%, specificità 76%), ma senza superare significativamente il modello basato solo su strain 4D (p > 0,05). Inoltre, il modello multi-modale si è dimostrato utile nel discriminare il rischio di mortalità a 13 mesi.

Questi risultati suggeriscono che l’AI potrebbe rappresentare un’alternativa promettente alla scintigrafia e alla biopsia miocardica per la diagnosi di ATTR-CM nei pazienti con stenosi aortica grave. L’applicazione clinica di questi modelli potrebbe semplificare il percorso diagnostico, garantendo un’identificazione precoce della condizione e migliorando le decisioni terapeutiche.

Fonte: Eur J Nucl Med Mol Imaging. 2025

https://link.springer.com/article/10.1007/s00259-024-06922-4

IT-NON-11747-W-01-2027

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