动脉高血压影响大约40%-50%占比的40岁以上人群的健康，也是心肌梗死、心脏或肾功能衰竭、中风及认知障碍等主要健康问题的首要风险因素。据估计，2019年全球有1000多万人死于高血压这一诱因。
尽管存在有效的药物治疗方法，动脉高血压仍然是一类控制不佳的疾病，这在很大程度上是因为识别不同类型的高血压并使用合适的药物进行干预是非常困难的，这意味着为单个患者寻找正确的治疗方法往往会耽误宝贵的治疗时间。
HT-ADVANCE是一项为期六年、耗资800万欧元的“欧盟地平线”项目，旨在改善继发性或“内分泌性”高血压的识别，并为原发性高血压提供更好的治疗方案。通过将先进的“多组学”（“组学”是指生物分子的表征和定量）技术与机器学习相结合从而识别血液和尿液中的诊断生物标志物，该项目希望能够确立更快识别内分泌性高血压患者并及早采取有效医疗干预的方法。
邓迪大学作为该科研项目的合作伙伴，目前已获得来自英国皇家研究院210万英镑的资金支持。邓迪团队将基于此前创建的人工智能预测器，利用该笔资金开发一种新的临床工具。具体而言，团队成员将整合来自欧洲五个实验室的研究结果，从数据中提取几十个特征以实现自动预测高血压类型以及模拟患者对治疗的反应的目的。该研究将为诊断和处方决策提供支持。
邓迪大学医学院健康信息中心（HIC）的Christian Cole博士表示：“动脉高血压患者中有超过一半人没有得到高血压控制或控制不佳。当高血压的患病人数如此之多、并且与很多严重健康状况有关时，高血压的潜在危害是非常巨大的。”
“在更短的时间内为患者提供正确的治疗将能够极大地改善他们的预后。通过采用HIC开发的机器学习预测器、并使用HIC的安全基础设施使该预测期适用于临床环境，我们希望能够达成以上目的。”
“进而，我们将通过临床试验测试该算法以确定其是否在确保患者得到最合适的治疗方面起到有效的作用。”
三项互补的临床试验将应用整合遗传、基因组和代谢组学特征的人工智能技术，帮助临床医生生成诊断和对治疗反应进行预测。这项研究将由多个高血压卓越中心合作进行，他们已经建立了多种方法和程序来整合不同平台的数据集，从而对预测不同形式的高血压做出巨大贡献。
这三项与HT-ADVANCE相关的临床试验将涉及多家欧洲诊所的参与，邓迪大学泰赛德临床试验部门（TCTU），即英国国家医疗服务体系（NHS）在泰赛德地区的合作方，将通过为这些欧洲诊所创建数据管理系统对临床试验提供主要支持。
HT-ADVANCE项目由法国国家健康与医学研究院（Inserm）研究教授Maria Christina Zennaro和拉德堡德大学医学中心ESH高血压卓越中心负责人Jaap Deinum博士共同领导。Zennaro教授是巴黎心血管研究中心的动脉高血压专家，她表示：“随着这项跨欧洲项目的启动，我们的目标是在高血压患者中使用并验证多组学分层生物标志物（MOMICS），以更好地识别内分泌性患者、同时预测原发性高血压患者对治疗的反应。”
“我们预计，HT-ADVANCE项目将通过实现更为个性化、更高效、更具成本效益的治疗策略，为高血压的管理带来阶梯式的变革，更重要的是，它将有效预防随之而来的心脏代谢并发症。”
