Ретиномика как инструмент прогнозирования глаукомы

Глаукома является ведущей причиной необратимой слепоты, представляя серьезную угрозу здоровью глаз во всем мире.¹ По оценкам, к 2040 году глаукомой будут страдать 112 миллионов человек, что создаст значительную экономическую нагрузку как на отдельных лиц, так и на системы здравоохранения.² Потерю зрения при глаукоме часто можно предотвратить с помощью ранней диагностики и лечения. Однако бессимптомный характер заболевания на ранних стадиях часто приводит к тому, что многие люди не подозревают о его начале, что влечет за собой позднюю диагностику и необратимое повреждение зрительного нерва.^3,4 В этой ситуации поиск новых и надежных биомаркеров может помочь в раннем выявлении глаукомы и предотвращении ее необратимых осложнений на поздних стадиях.

Применение искусственного интеллекта для автоматизированной сегментации и количественного анализа цветных фотографий глазного дна (CFP) и ОКТ (OCT) значительно сократило время и усилия, необходимые для анализа геометрических признаков в больших наборах данных.^5,6 В предыдущих исследованиях на основе CFP были выявлены связи между ограниченным набором характеристик сосудов сетчатки и глаукомой.⁷, ⁸, ⁹ В частности, уменьшение калибра сосудов сетчатки и фрактальной размерности, а также снижение извитости сосудов и угла ветвления были связаны с наличием глаукомы. Параллельно с этим исследования на основе ОКТ продемонстрировали соответствующие структурные изменения, включая истончение слоя нервных волокон сетчатки (СНВС, RNFL), GCIPL и решетчатой пластинки.¹⁰, ¹¹, ¹²