Метод диагностики нейродегенеративных заболеваний превосходит методы, проводимые человеком
Комбинация ОКТ, адаптивной оптики и нейронных сетей может улучшить диагностику и мониторинг заболеваний глаз и головного мозга, таких как глаукома, которые повреждают нейроны. Эта комбинация является частью процесса искусственного интеллекта, разработанного биомедицинскими инженерами из Университета Дьюка в качестве руководителей многопрофильного консорциума, который может легко и точно отслеживать количество и форму ганглиозных клеток сетчатки глаза.
Ганглиозные клетки являются одними из основных нейронов глаза, которые обрабатывают и отправляют визуальную информацию в мозг. При многих нейродегенеративных заболеваниях, таких как глаукома, ганглиозные клетки дегенерируют и исчезают, что вызывает необратимую слепоту. ОКТ — это технология визуализации на основе света, которая позволяет получать изображения под слоями ткани глаза, чтобы диагностировать и отслеживать прогрессирование таких заболеваний. Однако этот метод достаточно чувствителен только для того, чтобы показать толщину клеточного слоя — ему не хватает чувствительности, необходимой для выявления отдельных ганглиозных клеток. Это мешает ранней диагностике или возможности быстро отслеживать прогрессирование заболевания, поскольку большое количество ганглиозных клеток должно исчезнуть, прежде чем врачи смогут увидеть изменения в толщине.
В своей работе исследователи использовали адаптивную оптическую ОКТ (АО-ОКТ) для получения изображений с чувствительностью, необходимой для просмотра отдельных ганглиозных клеток. Как независимая технология, адаптивная оптика сводит к минимуму влияние оптических аберраций, возникающих при осмотре глаза. Эти аберрации являются основным ограничивающим фактором в возможности достижения высокого разрешения при ОКТ-визуализации.«Хотя АО-ОКТ упрощает диагностику нейродегенеративных заболеваний, однако более высокое разрешение генерирует объем данных, которые создают узкое место для анализа изображений с использованием этого метода», — сказал Сина Фарсиу, профессор биомедицинской инженерии в Duke.
Решение проблемы, представленное в новой статье исследователей, использует высокоадаптивный и простой в обучении алгоритм, основанный на глубоком обучении, для выявления и отслеживания формы ганглиозных клеток с помощью сканирования АО-ОКТ.
По словам исследователей, разработанный алгоритм является первым, кто выполняет такую идентификацию и отслеживание. Исследователи включили алгоритм в подход WeakGCSeg для анализа данных АО-ОКТ сетчатки здоровых людей, а также людей с глаукомой. Каркас эффективно и точно сегментировал ганглиозные клетки из обоих образцов и идентифицировал образцы, полученные из глаукомных глаз, на основе количества и размера присутствующих ганглиозных клеток.
«Наши экспериментальные результаты показали, что WeakGCSeg на самом деле превосходит экспертов-людей и превосходит другие современные сети, которые могут обрабатывать объемные биомедицинские изображения», — сказал Солтанян-Заде, научный сотрудник лаборатории Фарсиу. В дополнение к диагностике, команда считает, что такой подход упростит проведение клинических испытаний методов лечения нейродегенеративных заболеваний.
Например, в исследовании для проверки терапии глаукомы WEAKGCSeg можно использовать, чтобы увидеть, замедлила ли терапия дегенерацию клеток по сравнению с контрольной группой, использованной в исследовании. Только с помощью ОКТ первый признак каких-либо изменений потребует гибели сотен или тысяч клеток, что может занять месяцы или годы.
«С нашей техникой вы сможете количественно оценить самое раннее изменение».
Следующим шагом для метода является его применение к более широкой когорте пациентов с сотрудниками из FDA, Университета Индианы и Университета Мэриленда. Команда также надеется распространить WeakGSeg на различные типы клеток, такие как фоторецепторы, и дополнительные заболевания глаз, такие как пигментный ретинит. Поскольку исследования показали, что изменения в слое ганглиозных клеток связаны с заболеваниями центральной нервной системы, такими как болезнь Альцгеймера, болезнь Паркинсона и БАС, по словам Фарсиу, разработанная методика может не только дополнительно изучить эту связь, но и потенциально обнаружить биомаркеры для улучшения диагностики. и лечения.
Поделиться
Источник