Машинное обучение в радиомике ОКТ для прогнозирования внутриглазного воспаления
Неоваскулярная возрастная макулярная дегенерация (nAMD) представляет собой тяжелую форму макулярной дегенерации, характеризующуюся ростом аномальных кровеносных сосудов, исходящих из хориоидеи, которые проникают в субретинальное пигментное эпителиальное пространство. Это состояние в первую очередь опосредовано фактором роста эндотелия сосудов (VEGF), что делает анти-VEGF-агенты краеугольным камнем лечения nAMD. Однако у небольшой подгруппы пациентов наблюдается внутриглазное воспаление (IOI) как неблагоприятная реакция на эти методы лечения. В этом исследовании изучается инновационное использование текстурных радиомикологических характеристик, полученных с помощью оптической когерентной томографии (OCT), для выявления ранних биомаркеров IOI, что потенциально позволяет врачам превентивно изменять стратегии лечения, чтобы избежать серьезных осложнений.
Роль радиомики в раннем обнаружении
Основной целью исследования было изучение того, могут ли текстурные радиомикологические признаки из спектральных изображений ОКТ (SD-ОКТ) быть прогностическими биомаркерами для IOI. Анализируя стекловидное тело глаза, исследователи стремились обнаружить тонкие неоднородности, которые могут указывать на ранние воспалительные изменения. Первоначально был извлечен полный набор из 481 текстурных радиомикологических признаков, с упором на такие аспекты, как однородность текстуры, контрастность и резкость краев в стекловидном теле. Наиболее дискриминационные признаки были выявлены с помощью теста ранговой суммы Вилкоксона, который впоследствии использовался для обучения классификатора Random Forest (RF). Этот классификатор был призван различать пациентов, у которых развился IOI, и тех, у кого он не развился, как в момент времени до IOI, так и в случае воспаления.
Дизайн исследования и статистический анализ
Анализ был основан на подгруппе из 67 пациентов из исследования HAWK фазы 3, в котором сравнивалась эффективность афлиберцепта и бролуцизумаба. Когорта была разделена на группу безопасности, в которую вошли пациенты, испытавшие IOI, и контрольную группу, подобранную по склонности. Классификатор RF продемонстрировал надежные прогностические возможности, достигнув AUC 0,76 для прогнозирования IOI в момент времени до IOI и 0,81 в момент времени события. Эти результаты были подтверждены с помощью независимого набора тестов, что обеспечило обобщаемость модели и минимизировало риск переобучения. Метрики производительности классификатора, включая точность, чувствительность и специфичность, подчеркнули его потенциальную полезность в клинических условиях для раннего выявления пациентов с риском развития тяжелых воспалительных реакций.
Клинические последствия и будущие направления
Выявление ранних сигналов IOI с помощью радиомики, полученной с помощью ОКТ, имеет глубокие последствия для клинической практики. Раннее выявление может позволить офтальмологам скорректировать терапию анти-VEGF, потенциально предотвращая прогрессирование до тяжелых воспалительных состояний, таких как васкулит сетчатки или окклюзии сосудов. Эта возможность особенно ценна, учитывая высокие ставки, связанные с лечением nAMD, где основной целью является сохранение зрения и предотвращение дальнейшего ухудшения. Результаты исследования показывают, что определенные особенности текстуры в стекловидном теле, такие как те, которые связаны с семействами фильтров Лоуса и Габора, указывают на риск IOI. Эти особенности, вероятно, соответствуют физическим проявлениям, таким как гиперрефлективные отложения или клеточный дебрис, которые не всегда видны невооруженным глазом, но могут быть обнаружены с помощью передовых методов визуализации.
Более того, использование текстурной радиомики в качестве неинвазивного биомаркера соответствует более широкой тенденции к персонализированной медицине. Адаптируя планы лечения на основе индивидуальных профилей риска, полученных из подробных данных визуализации, врачи могут предлагать более точные и безопасные терапевтические вмешательства. Такой подход не только улучшает результаты лечения пациентов, но и способствует более эффективному использованию ресурсов здравоохранения, потенциально снижая необходимость в экстренных вмешательствах или дополнительных методах лечения, вызванных непредвиденными побочными реакциями.
Интеграция радиомикологических функций, полученных с помощью ОКТ, в клиническую практику открывает многообещающие возможности для улучшения управления nAMD. Возможность прогнозировать IOI до ее клинического проявления позволяет принимать более обоснованные решения и управлять рисками. Однако, хотя первоначальные результаты многообещающие, необходимы дальнейшие исследования для проверки этих биомаркеров в более крупных и разнообразных группах пациентов. Будущие исследования должны также изучить интеграцию мультимодальных данных визуализации, таких как флуоресцентная ангиография и фотография глазного дна, для дальнейшего уточнения прогностических моделей.
Источник: Cell Heliyon Journal
