Inteligencia artificial acelera el estudio del envejecimiento y las enfermedades del corazón de la mosca de la fruta, un modelo para la salud humana

BIRMINGHAM, Alabama. – La Drosophila, comúnmente conocida como mosca de la fruta, es un modelo valioso para la patofisiología del corazón humano, incluyendo el envejecimiento cardiaco y la cardiomiopatía. Sin embargo, un punto crítico en la evaluación de los corazones de la mosca de la fruta es la necesidad de intervención humana para medir el corazón en los momentos de su mayor expansión o su mayor contracción, medidas que permiten calcular la dinámica cardíaca.

Investigadores de la Universidad de Alabama en Birmingham muestran ahora una forma de reducir significativamente el tiempo necesario para ese análisis, utilizando el aprendizaje profundo y la microscopía de video de alta velocidad para cada latido del corazón en la mosca.

“Nuestro método de aprendizaje automático no solo es rápido; minimiza el error humano porque no es necesario marcar manualmente cada pared del corazón en condiciones sistólicas y diastólicas”, dijo Girish Melkani, Ph.D., profesor asociado en el Departamento de Patología, División de Patología Molecular y Celular de la UAB. “Además, puedes ejecutar los análisis de cientos de corazones y ver los análisis cuando se realizan para todos los corazones.”

Esto puede ampliar la capacidad de probar cómo diferentes factores ambientales o genéticos afectan el envejecimiento o la patología del corazón. Melkani imagina utilizar estudios asistidos por aprendizaje profundo para explorar modelos de mutaciones cardíacas y otros modelos de animales pequeños, como el pez cebra y los ratones. “Además, nuestras técnicas podrían adaptarse a modelos de corazón humano, proporcionando información valiosa sobre la salud y la enfermedad cardíaca. La incorporación de métodos de cuantificación de la incertidumbre podría mejorar aún más la fiabilidad de nuestros análisis. Además, el enfoque de aprendizaje automático puede predecir el envejecimiento cardíaco con alta precisión.”

El modelo de la mosca de la fruta ya ha sido tremendamente poderoso para comprender las bases fisiopatológicas de varias enfermedades cardiovasculares humanas, dice Melkani. Las enfermedades cardiovasculares siguen siendo una de las principales causas de muerte y discapacidad en los Estados Unidos.

Melkani y sus colegas de la UAB evaluaron su modelo entrenado en el rendimiento del corazón tanto en el envejecimiento cardíaco de la mosca de la fruta como en un modelo de mosca de la fruta de cardiomiopatía dilatada causada por la reducción de una enzima clave del ciclo TCA, la oxoglutarato deshidrogenasa. Estas evaluaciones automatizadas se validaron luego con conjuntos de datos experimentales existentes. Por ejemplo, para el envejecimiento de las moscas de la fruta a una semana versus cinco semanas de edad, que es aproximadamente la mitad de la vida útil de una mosca de la fruta, el equipo de la UAB utilizó 54 corazones para el entrenamiento del modelo y luego validó sus mediciones con un modelo experimental de envejecimiento con 177 corazones. Su modelo entrenado pudo reconstruir las tendencias esperadas en los parámetros cardíacos con el envejecimiento.

Melkani dice que el modelo de su equipo puede aplicarse a hardware de consumo fácilmente disponible y que el código de su equipo puede proporcionar estadísticas calculadas que incluyen diámetros/intervalos diastólicos y sistólicos, acortamiento fraccional, fracción de eyección, período/frecuencia cardíaca y arritmia del latido del corazón cuantificada.

“Que sepamos, esta plataforma innovadora para la segmentación asistida por aprendizaje profundo es la primera de su tipo que se aplica a la microscopía óptica de alta resolución de alta velocidad estándar de corazones de Drosophila, al mismo tiempo que cuantifica todos los parámetros relevantes”, dijo Melkani.

“Al automatizar el proceso y proporcionar estadísticas cardíacas detalladas, allanamos el camino para estudios más precisos, eficientes e integrales de la función cardíaca en Drosophila. Este método tiene un gran potencial, no solo para comprender el envejecimiento y las enfermedades en las moscas de la fruta, sino también para trasladar estas ideas a la investigación cardiovascular humana.”

Los primeros autores del estudio, “Evaluación automatizada de la dinámica cardíaca en modelos de envejecimiento y cardiomiopatía dilatada de Drosophila utilizando el aprendizaje automático”, publicado en la revista Communications Biology, son Yash Melkani y Aniket Pant, Departamento de Patología de la UAB. Yiming Guo, Patología de la UAB, también es autor, y Girish Melkani es el autor correspondiente.

El apoyo provino de la subvención AG065992 de los Institutos Nacionales de Salud, una subvención AMC21 de la Escuela de Medicina Marnix E. Heersink de la UAB y fondos de inicio de la Patología de la UAB.

En su investigación, Girish Melkani desarrolla y utiliza modelos de Drosophila clínicamente relevantes para abordar la base fisiopatológica de los trastornos circadianos/metabólicos humanos relacionados con enfermedades cardiometabólicas, miopatías fibrilares, proteinopatías, neuropatías y alteraciones del sueño y el envejecimiento. También investiga cómo los factores de estilo de vida y genéticos actúan para mantener la integridad estructural de las células, los tejidos y los órganos, lo que a su vez dicta la fisiología del organismo.