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“Abbiamo verificato se i modelli interni che abbiamo creato utilizzando l’apprendimento automatico potessero prevedere il rischio di aterosclerosi nell’arteria carotide e i risultati hanno mostrato che in una certa misura possono farlo”, afferma il primo autore. Qiaosen ChenPhD student presso il Dipartimento di Medicina, Karolinska Institutet di Solna.

I ricercatori hanno ora in programma di studiare i geni ei meccanismi alla base dei diversi modelli endogeni dell’aterosclerosi e delle relative malattie cardiache e cerebrali. Sono anche interessati a indagare su come i risultati dell’attuale studio si traducano nella previsione della progressione dell’aterosclerosi in altri letti vascolari.

La ricerca è stata finanziata principalmente dalla Heart-Lung Foundation, ALF e dalla Professor Nanna Svartz Foundation (vedi studio per maggiori informazioni). Non sono stati segnalati conflitti di interesse.

Editoria

“Un approccio basato sull’apprendimento automatico per identificare modelli endogeni di aterosclerosi subclinica carotidea”. Kyaw Sen Chen, Otto Bergmann, Louise Ziegler, Damiano Baldassare, Fabrizio Viglia, Elena Tremoli, Rona J. Strawbridge, Antonio Gallo, Matteo Biro, Andres J. Smit, Sudhir Kurll, Kai Savonen, Lars Lind, Per Erickson, Bruna Gigante nell’ambito dello studio di ricerca. Ricerca cardiovascolareonline il 21 luglio 2023 doi: 10.1093/cvr/cvad106.