Phenotypic and genetic subtyping of hypertension – toward personalized hypertension care

Current knowledge of phenotypic and genotypic hypertension risk factors has not been effectively translated into personalized hypertension care. The aim of this thesis was to explore hypertension subtyping by applying publicly available supervised and unsupervised subtyping algorithms to large datasets with extensive phenotyping and genotyping. This thesis included participants from two large Finnish studies: 32,442 from FINRISK and 218,792 from FinnGen. FINRISK is a cross-sectional population survey carried out every five years on risk factors for chronic, non-communicable diseases. FinnGen is a public-private partnership research project combining imputed genotype data from biobanks, patient cohorts, and prospective epidemiological surveys. Because every Finnish citizen is linked to health registers via a personal identity code, accurate follow-up is possible for all major end points, including hypertension and cardiovascular disease. In addition, we used publicly available genome-wide association data from several large-scale studies, including the UK Biobank. In FINRISK, we observed a phenotypic hypertension subgroup characterized by high blood sugar and elevated body mass index, conferring an increased risk for cardiovascular disease. In a genotyped subset of FINRISK, systolic and diastolic blood pressure polygenic risk scores improved the predictive power of an externally validated clinical hypertension risk equation. Using publicly available genetic association data, we observed four genetic hypertension components corresponding to recognizable clinical features and demonstrated their clinical relevance in FINRISK and FinnGen. In conclusion, data support the existence of a hyperglycemic hypertension subtype and robust genetic hypertension subtypes. Our findings demonstrate the current ability and future potential of genetics together with methodological development to improve personalized hypertension care.Verenpainetaudin alatyypitys fenotyypin ja genotyypin avulla Nykyistä ymmärrystä verenpainetaudin fenotyypillisistä ja geneettisistä riskitekijöistä ei ole tehokkaasti hyödynnetty verenpainetaudin yksilöllisen hoidon mahdollistamiseksi. Tämän väitöskirjatutkimuksen tavoitteena oli tutkia verenpainetaudin alatyypitystä soveltamalla julkisesti saatavilla olevia ohjatun ja ohjaamattoman oppimisen algoritmeja suuriin feno- ja genotyypitettyihin tutkimusaineistoihin. Tutkimuksessa hyödynnettiin osallistujia kahdesta suuresta suomalaisesta tutkimuksesta: 32,442 FINRISKIstä ja 218,792 FinnGenistä. FINRISKI on viiden vuoden välein toteutettava väestötutkimus kroonisten tarttumattomien tautien riski- ja suojatekijöistä. FinnGen on julkisen ja yksityisen sektorin yhteinen tutkimushanke joka yhdistää imputoitua geneettistä tietoa biopankeista, potilaskohorteista ja prospektiivisista epidemiologisista tutkimuksista. Koska jokainen Suomen kansalainen on yhdistetty terveydenhuollon rekistereihin henkilötunnuksella, pitkäaikaisseuranta on mahdollista kaikkien merkittävien päätepisteiden osalta verenpainetauti ja sydän- ja verisuonitaudit mukaan lukien. Lisäksi tutkimuksessa hyödynnettiin julkisesti saatavilla olevaa tietoa geneettisistä assosiaatioista muun muassa UK Biobank -tutkimuksesta. FINRISKIssä havaittiin fenotyypityksen perusteella verenpainetaudin alatyyppi, jonka erityispiirteitä olivat korkea verensokeri ja kohonnut painoindeksi. Alatyyppi oli yhteydessä kohonneeseen sydän- ja verisuonitautiriskiin. FINRISKIn genotyypitetyssä alaryhmässä osoitettiin, että systolisen ja diastolisen verenpaineen polygeeniset riskipisteet paransivat verenpainetaudin puhkeamista ennustavan kliinisen riskilaskurin ennustevoimaa. Hyödyntämällä julkista tietoa verenpainetaudin geneettisistä assosiaatioista havaittiin neljä verenpainetaudin geneettistä osatekijää, joiden kliininen merkitys osoitettiin FINRISKIä ja FinnGeniä apuna käyttäen. Löydökset viittaavat verenpainetaudin hyperglykeemisen fenotyypin ja usean geneettisen alatyypin olemassaoloon. Genetiikkaa ja menetelmäoppia yhdistämällä on nyt ja tulevaisuudessa mahdollista parantaa verenpainetaudin yksilöllistä hoitoa

Contribuciones de las técnicas machine learning a la cardiología. Predicción de reestenosis tras implante de stent coronario

[ES]Antecedentes: Existen pocos temas de actualidad equiparables a la posibilidad de la tecnología actual para desarrollar las mismas capacidades que el ser humano, incluso en medicina. Esta capacidad de simular los procesos de inteligencia humana por parte de máquinas o sistemas informáticos es lo que conocemos hoy en día como inteligencia artificial. Uno de los campos de la inteligencia artificial con mayor aplicación a día de hoy en medicina es el de la predicción, recomendación o diagnóstico, donde se aplican las técnicas machine learning. Asimismo, existe un creciente interés en las técnicas de medicina de precisión, donde las técnicas machine learning pueden ofrecer atención médica individualizada a cada paciente. El intervencionismo coronario percutáneo (ICP) con stent se ha convertido en una práctica habitual en la revascularización de los vasos coronarios con enfermedad aterosclerótica obstructiva significativa. El ICP es asimismo patrón oro de tratamiento en pacientes con infarto agudo de miocardio; reduciendo las tasas de muerte e isquemia recurrente en comparación con el tratamiento médico. El éxito a largo plazo del procedimiento está limitado por la reestenosis del stent, un proceso patológico que provoca un estrechamiento arterial recurrente en el sitio de la ICP. Identificar qué pacientes harán reestenosis es un desafío clínico importante; ya que puede manifestarse como un nuevo infarto agudo de miocardio o forzar una nueva resvascularización del vaso afectado, y que en casos de reestenosis recurrente representa un reto terapéutico. Objetivos: Después de realizar una revisión de las técnicas de inteligencia artificial aplicadas a la medicina y con mayor profundidad, de las técnicas machine learning aplicadas a la cardiología, el objetivo principal de esta tesis doctoral ha sido desarrollar un modelo machine learning para predecir la aparición de reestenosis en pacientes con infarto agudo de miocardio sometidos a ICP con implante de un stent. Asimismo, han sido objetivos secundarios comparar el modelo desarrollado con machine learning con los scores clásicos de riesgo de reestenosis utilizados hasta la fecha; y desarrollar un software que permita trasladar esta contribución a la práctica clínica diaria de forma sencilla. Para desarrollar un modelo fácilmente aplicable, realizamos nuestras predicciones sin variables adicionales a las obtenidas en la práctica rutinaria. Material: El conjunto de datos, obtenido del ensayo GRACIA-3, consistió en 263 pacientes con características demográficas, clínicas y angiográficas; 23 de ellos presentaron reestenosis a los 12 meses después de la implantación del stent. Todos los desarrollos llevados a cabo se han hecho en Python y se ha utilizado computación en la nube, en concreto AWS (Amazon Web Services). Metodología: Se ha utilizado una metodología para trabajar con conjuntos de datos pequeños y no balanceados, siendo importante el esquema de validación cruzada anidada utilizado, así como la utilización de las curvas PR (precision-recall, exhaustividad-sensibilidad), además de las curvas ROC, para la interpretación de los modelos. Se han entrenado los algoritmos más habituales en la literatura para elegir el que mejor comportamiento ha presentado. Resultados: El modelo con mejores resultados ha sido el desarrollado con un clasificador extremely randomized trees; que superó significativamente (0,77; área bajo la curva ROC a los tres scores clínicos clásicos; PRESTO-1 (0,58), PRESTO-2 (0,58) y TLR (0,62). Las curvas exhaustividad sensibilidad ofrecieron una imagen más precisa del rendimiento del modelo extremely randomized trees que muestra un algoritmo eficiente (0,96) para no reestenosis, con alta exhaustividad y alta sensibilidad. Para un umbral considerado óptimo, de 1,000 pacientes sometidos a implante de stent, nuestro modelo machine learning predeciría correctamente 181 (18%) más casos en comparación con el mejor score de riesgo clásico (TLR). Las variables más importantes clasificadas según su contribución a las predicciones fueron diabetes, enfermedad coronaria en 2 ó más vasos, flujo TIMI post-ICP, plaquetas anormales, trombo post-ICP y colesterol anormal. Finalmente, se ha desarrollado una calculadora para trasladar el modelo a la práctica clínica. La calculadora permite estimar el riesgo individual de cada paciente y situarlo en una zona de riesgo, facilitando la toma de decisión al médico en cuanto al seguimiento adecuado para el mismo. Conclusiones: Aplicado inmediatamente después de la implantación del stent, un modelo machine learning diferencia mejor a aquellos pacientes que presentarán o no reestenosis respecto a los discriminadores clásicos actuales