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Les biomarqueurs neufs dans les yeux ont pu débloquer la clavette au management de la rétinopathie diabétique

Les biomarqueurs neufs trouvés dans les yeux ont pu débloquer la clavette à l'aide managent la rétinopathie diabétique, et peut-être même le diabète, selon la recherche neuve conduite à l'école d'université d'Indiana de l'optométrie.

Pendant ses stades précoces, le diabète peut affecter les yeux avant que les modifications soient détectables avec une inspection clinique régulière. Cependant, la recherche rétinienne neuve a constaté que ces modifications peuvent être mesurées plus tôt ont que précédemment pensé avec des techniques optiques spécialisées et l'analyse par ordinateur.

La capacité de trouver des biomarqueurs pour cette condition vue-menaçante peut mener à l'identification précoce des gens en danger pour le diabète ou un handicap visuel, ainsi qu'améliore la capacité des médecins de manager ces patients. L'étude apparaît dans le tourillon PLOS un.

Le dépistage précoce des dégâts rétiniens du diabète est possible pour obtenir avec des méthodes indolores et pourrait aider à recenser des patients de non disgnostiqué assez tôt pour diminuer les conséquences du diabète incontrôlé. »

Ann E. Elsner, co-auteur d'étude et professeur distingué, école d'optométrie, université d'Indiana

La rétinopathie diabétique, qui est provoquée par des changements des vaisseaux sanguins dans la rétine, est la maladie des yeux liée au diabète la plus courante et une principale cause de cécité dans des adultes des États-Unis. À partir de 2010 à 2050, on s'attend à ce que le nombre d'Américains avec la rétinopathie diabétique double presque, de 7,7 millions à 14,6 millions.

L'étude neuve fait partie de l'accent répandu actuel sur le dépistage de la rétinopathie diabétique par l'artificial intelligence appliqué aux images rétiniennes. Cependant, certains de ces algorithmes fournissent le dépistage basé sur les caractéristiques qui se produisent beaucoup plus tard que les changements trouvés de cette étude.

La méthode dirigée par les unités avance un dépistage plus tôt à cause des algorithmes à traitement d'images rétiniens décrits dans l'étude.

« Beaucoup d'algorithmes emploient n'importe quelle information d'image qui diffère entre les diabétiques et les contrôles, qui peuvent recenser quelles personnes pourraient avoir le diabète, mais ceux-ci peuvent être non spécifiques, » Elsner a dit. « Notre méthode peut être combinée avec les autres méthodes d'AI pour fournir les premières informations localisées aux couches rétiniennes spécifiques ou aux types de tissus, qui permettent l'inclusion d'information non analysée dans les autres algorithmes. »

Elsner a réalisé l'analyse d'image rétinienne dans son laboratoire à l'école d'unité internationale du centre de Borish de l'optométrie pour la recherche ophtalmique, avec son co-auteur, Joel A. Papay, un stagiaire de Ph.D. dans le programme de la Science de visibilité à l'école. Ils ont employé des caractéristiques rassemblées des volontaires avec du diabète, avec les sujets témoins en bonne santé. Les informations supplémentaires ont été également rassemblées d'un examen critique de rétinopathie diabétique des membres de la communauté de mal desservi à l'Université de Californie, au Berkeley, et à la santé d'Alameda.

L'analyse par ordinateur a été exécutée sur des caractéristiques d'image rétinienne couramment rassemblées dans les cliniques bien-équipées, mais une grande partie de l'information utilisée dans cette étude est souvent ignoré pour le diagnostic ou le management des patients.

L'étude a été supportée par une concession $2,6 millions de cinq ans des instituts nationaux de l'institut national de l'oeil de santé.

Source:
Journal reference:

Papay, J A & Ann, A E (2021) Quantifying frequency content in cross-sectional retinal scans of diabetics vs. controls. PLOS ONE. doi.org/10.1371/journal.pone.0253091.