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Los nuevos biomarkers en los aros podían abrir la llave a la administración de la retinopatía diabética

Los nuevos biomarkers encontrados en los aros podían abrir la llave a la ayuda manejan retinopatía diabética, y quizás incluso la diabetes, según la nueva investigación conducto en la escuela de la universidad de Indiana de la optometría.

Durante sus primeros tiempos, la diabetes puede afectar a los aros antes de que los cambios sean perceptibles con un examen clínico regular. Sin embargo, la nueva investigación retiniana ha encontrado que estos cambios se pueden medir anterior pensaron que previamente con técnicas y análisis computarizado ópticos especializados.

La capacidad de descubrir los biomarkers para esta condición mira-que amenaza puede llevar a la identificación con anticipación de la gente en riesgo de la diabetes o una discapacidad visual, así como perfecciona la capacidad de los médicos de manejar a estos pacientes. El estudio aparece en el gorrón PLOS uno.

La detección temprana del daño retiniano de la diabetes es posible obtener con métodos sin dolor y pudo ayudar a determinar a pacientes undiagnosed temprano bastante para disminuir las consecuencias de la diabetes incontrolada.”

Ana E. Elsner, co-autor y profesor distinguido, escuela de la optometría, universidad del estudio de Indiana

La retinopatía diabética, que es causada por los cambios en los vasos sanguíneos en la retina, es la enfermedad ocular diabética más común y una causa de cabeza de la ceguera en adultos de los E.E.U.U. A partir de 2010 a 2050, se prevee que el número de americanos con retinopatía diabética duplique casi, a partir de 7,7 millón a 14,6 millones.

El nuevo estudio es parte del énfasis disperso actual en la detección de la retinopatía diabética con la inteligencia artificial aplicada a las imágenes retinianas. Sin embargo, algunos de estos algoritmos ofrecen la detección basada en las características que ocurren mucho más adelante que los cambios encontrados en este estudio.

El método IU-llevado avance la detección anterior debido a los algoritmos del tratamiento de la imagen retiniana descritos en el estudio.

“Muchos algoritmos utilizan cualquier información de la imagen que difiera entre los pacientes diabéticos y los mandos, que pueden determinar qué individuos pudieron tener diabetes, pero éstos pueden ser no específicos,” Elsner dijo. “Nuestro método se puede combinar con los otros métodos del AI para ofrecer la información temprana localizada a las capas o a los tipos retinianos específicos de tejidos, que permite la partícula extraña de la información no analizada en los otros algoritmos.”

Elsner conducto el análisis de imagen retiniana en su laboratorio en la escuela del IU del centro de Borish de la optometría para la investigación oftálmica, junto con su co-autor, Joel A. Papay, estudiante del Ph.D. en el programa de la ciencia de Vision en la escuela. Utilizaron los datos cerco de voluntarios con diabetes, junto con temas sanos del mando. Los datos adicionales también cerco de una investigación diabética de la retinopatía de piezas de la comunidad underserved en la Universidad de California, el Berkeley, y la salud de Alameda.

El análisis computarizado fue realizado en los datos de imagen retiniana cerco común en clínicas bien equipadas, pero mucha de la información usada en este estudio se ignora a menudo para la diagnosis o la administración de pacientes.

El estudio fue soportado por una concesión de cinco años $2,6 millones de los institutos nacionales del instituto nacional del aro de la salud.

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.