Hongkongští vědci vyvinuli AI krevní test predikující riziko srdečních chorob až 15 let dopředu

Vědci z Lékařské fakulty LKS při Hongkongské univerzitě (HKUMed) vyvinuli nový krevní test poháněný umělou inteligencí, který dokáže předpovědět riziko srdečních onemocnění až patnáct let předem. Výzkumný tým vedl profesor Zhang Qingpeng a výsledky studie byly zveřejněny 19. července 2026 v odborném časopise Nature Communications.

Test nazvaný CardiOmicScore vychází z jediného vzorku krve, ze kterého analyzuje tisíce biologických markerů. Konkrétně model zpracovává data o 2 920 cirkulujících proteinech a 168 metabolitech, na jejichž základě odhaduje riziko šesti hlavních kardiovaskulárních onemocnění – koronárního arteriálního onemocnění, mrtvice, srdečního selhání, fibrilace síní, periferního arteriálního onemocnění a venózní tromboembolie.

Klíčovým prvkem nové metody je takzvaný multiomický přístup, který kombinuje genomická, proteomická a metabolomická data do jednoho komplexního modelu. Podle autorů studie právě propojení těchto různých typů biologických dat umožňuje výrazně přesnější a osobnější odhad rizika než dosavadní diagnostické metody, které se obvykle opírají pouze o jeden typ ukazatelů, jako je cholesterol nebo krevní tlak.

Kardiovaskulární onemocnění zůstávají celosvětově jednou z nejčastějších příčin úmrtí – v roce 2022 si podle dostupných statistik vyžádala přibližně 19,8 milionu lidských životů. Právě proto výzkumníci zdůrazňují význam včasné a přesné predikce, která by mohla lékařům umožnit zasáhnout dlouho předtím, než se u pacienta objeví první příznaky onemocnění.

Na výzkumu se kromě profesora Zhanga podíleli také Yan Luo, Nan Zhang, Jiannan Yang, Mengyao Cui, Kelvin K. F. Tsoi, Gregory Y. H. Lip a Tong Liu. Studie s názvem „AI-based multiomics profiling reveals complementary omics contributions to personalized prediction of cardiovascular disease byla publikována v Nature Communications pod označením DOI: 10.1038/s41467-026-68956-6.

Podle týmu z Hongkongské univerzity představuje CardiOmicScore krok směrem k takzvané personalizované medicíně, kdy by lékaři mohli identifikovat pacienty s vysokým rizikem srdečních chorob ještě dříve, než u nich dojde k rozvoji viditelných příznaků nebo poškození srdce a cév. Díky tomu by bylo možné zahájit preventivní opatření – úpravu životního stylu, medikaci nebo pravidelné sledování – v mnohem ranější fázi, což by mohlo snížit počet úmrtí spojených s kardiovaskulárními chorobami.

Výzkumníci upozorňují, že kombinace více biologických vrstev dat poskytuje komplexnější obraz o zdravotním stavu pacienta než tradiční jednorozměrné testy. Zatímco genomická data odrážejí dědičné predispozice, proteomická a metabolomická data zachycují aktuální biologické procesy probíhající v těle, včetně těch, které souvisejí se zánětem, metabolismem tuků nebo funkcí cév. Právě propojení těchto informací pomocí algoritmů umělé inteligence umožňuje modelu rozpoznat rizikové vzorce, které by lidskému oku nebo jednodušším statistickým metodám unikly.

Tým z HKUMed plánuje v dalších fázích výzkumu ověřit spolehlivost testu na širších populacích a v různých zdravotnických systémech, aby bylo možné posoudit jeho případné klinické využití. Zveřejněné výsledky nicméně naznačují, že přístup založený