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Os biomarkers novos nos olhos podiam destravar a chave à gestão do retinopathy do diabético

Os biomarkers novos encontrados nos olhos podiam destravar a chave à ajuda controlam o retinopathy do diabético, e talvez mesmo o diabetes, de acordo com a pesquisa nova conduzida na escola da universidade de Indiana da optometria.

Durante suas fases iniciais, o diabetes pode afectar os olhos antes que as mudanças estejam detectáveis com um exame clínico regular. Contudo, a pesquisa retina nova encontrou que estas mudanças podem ser medidas mais cedo pensaram do que previamente com técnicas e análise de computador ópticas especializadas.

A capacidade para detectar biomarkers para esta circunstância deameaça pode conduzir à identificação adiantada dos povos em risco do diabetes ou de um prejuízo visual, assim como melhora a capacidade dos médicos para controlar estes pacientes. O estudo aparece no jornal PLOS um.

A detecção atempada de dano retina do diabetes é possível para obter com métodos indolores e pôde ajudar a identificar pacientes undiagnosed cedo bastante para diminuir as conseqüências de diabetes descontrolado.”

Ann E. Elsner, co-autor do estudo e distinto professor, escola da optometria, universidade de Indiana

O retinopathy do diabético, que é causado por mudanças nos vasos sanguíneos na retina, é a doença de olho a mais comum do diabético e uma causa principal da cegueira em adultos dos E.U. Desde 2010 até 2050, o número de americanos com retinopathy do diabético é esperado dobrar quase, de 7,7 milhão a 14,6 milhões.

O estudo novo é parte da ênfase difundida actual na detecção de retinopathy do diabético com a inteligência artificial aplicada às imagens retinas. Contudo, alguns destes algoritmos fornecem a detecção baseada nas características que ocorrem muito mais tarde do que as mudanças encontradas neste estudo.

O método IU-conduzido avança uma detecção mais adiantada devido aos algoritmos do processamento de imagem retina descritos no estudo.

“Muitos algoritmos usam toda a informação da imagem que diferir entre os pacientes do diabético e os controles, que podem identificar que indivíduos puderam ter o diabetes, mas estes podem ser não específicos,” Elsner disse. “Nosso método pode ser combinado com os outros métodos do AI para fornecer a informação adiantada localizada às camadas ou aos tipos retinas específicos de tecidos, que permite a inclusão da informação não analisada nos outros algoritmos.”

Elsner conduziu a análise de imagem retina em seu laboratório na escola do IU do centro do Borish da optometria para a pesquisa oftálmico, junto com seu co-autor, Joel A. Papay, um estudante do Ph.D. no programa da ciência da visão na escola. Usaram os dados recolhidos dos voluntários com diabetes, junto com assuntos saudáveis do controle. Os dados adicionais foram recolhidos igualmente de uma selecção do retinopathy do diabético dos membros da comunidade underserved no University of California, Berkeley, e da saúde de Alameda.

A análise de computador foi executada nos dados de imagem retina recolhidos geralmente em clínicas bem-equipadas, mas da informação usada neste estudo é ignorado muito frequentemente para o diagnóstico ou a gestão dos pacientes.

O estudo foi apoiado por uma concessão $2,6 milhões de cinco anos dos institutos nacionais do instituto nacional do olho de saúde.

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.