Новые биомаркеры могут обнаруживать ранние изменения глаз, которые могут привести к слепоте, связанной с диабетом

Согласно новому исследованию, проведенному в Школе оптометрии Университета Индианы, новые ы, обнаруженные в глазах, могут открыть ключ к лечению ической ретинопатии и, возможно, даже диабета.


На ранних стадиях диабет может поражать глаза еще до того, как изменения будут обнаружены при регулярном клиническом обследовании. Однако новое исследование сетчатки показало, что эти изменения можно измерить раньше, чем считалось ранее, с помощью специализированных оптических методов и компьютерного анализа.

Способность обнаруживать биомаркеры этого угрожающего зрению состояния может привести к раннему выявлению людей, подверженных риску диабета или нарушению зрения, а также улучшить способность врачей управлять этими пациентами. Исследование опубликовано в журнале PLOS One.

«Раннее обнаружение повреждения сетчатки в результате диабета возможно с помощью безболезненных методов и может помочь идентифицировать недиагностированных пациентов на достаточно раннем этапе, чтобы уменьшить последствия неконтролируемого диабета», – сказала соавтор исследования Энн Э. Элснер, заслуженный профессор Школы медицинских наук IU. Оптометрия.

Диабетическая ретинопатия, которая вызывается изменениями кровеносных сосудов сетчатки, является наиболее распространенным диабетическим заболеванием глаз и основной причиной слепоты у взрослых в США. Ожидается, что с 2010 по 2050 год число американцев с диабетической ретинопатией почти удвоится – с 7,7 миллиона до 14,6 миллиона.

Новое исследование является частью текущего широко распространенного акцента на обнаружении диабетической ретинопатии с помощью искусственного интеллекта, применяемого к изображениям сетчатки. Однако некоторые из этих алгоритмов обеспечивают обнаружение на основе функций, которые появляются намного позже, чем изменения, обнаруженные в этом исследовании.

Метод IU-led способствует более раннему обнаружению благодаря алгоритмам обработки изображений сетчатки глаза, описанным в исследовании.

«Многие алгоритмы используют любую информацию об изображении, которая различается между пациентами с диабетом и контрольной группой, которые могут идентифицировать, у кого может быть диабет, но они могут быть неспецифическими», – сказал Элснер. «Наш метод можно комбинировать с другими методами искусственного интеллекта, чтобы получить раннюю информацию, локализованную в определенных слоях сетчатки или типах тканей, что позволяет включать информацию, не анализируемую другими алгоритмами».

Элснер провела анализ изображений сетчатки в своей лаборатории в Центре офтальмологических исследований Боришской школы оптометрии IU вместе со своим соавтором Джоэлем А. Папай, доктором философии. студент программы Vision Science в школе. Они использовали данные, собранные у добровольцев с диабетом, а также у здоровых контрольных субъектов. Дополнительные данные были также собраны в результате скрининга на диабетическую ретинопатию членов малообеспеченного сообщества в Калифорнийском университете в Беркли и Alameda Health.