AI-supported测试早期青光眼进展的迹象

一个新的测试可以检测青光眼进展18个月早于当前黄金标准方法,根据UCL-sponsored临床试验的结果。

一个支持的技术,人工智能(AI)算法,可以帮助加速临床试验,最终可用于检测和诊断,根据Wellcome-funded研究发表在分子诊断的专家审查。

首席研究员教授弗兰西斯卡Cordeiro(伦敦大学眼科研究所、伦敦帝国理工学院和西方帝国理工学院眼科医院医疗NHS信托)说:“我们已经开发出一种快速、自动化和高度敏感的识别哪些患有青光眼的方法迅速发展为失明的风险。”

青光眼,不可逆转的全球领先的原因失明,影响超过6000万人,预计到2040年全球人口年龄的两倍。青光眼是由死亡引起的失明,在视网膜上的细胞,在后面的眼睛。

测试,称为DARC Apoptosing视网膜细胞(检测),包括注射到血液中(通过手臂)连接的荧光染料视网膜细胞,照亮那些细胞凋亡过程中,细胞程序性死亡的一种形式。受损的细胞出现在眼睛看明亮的白色examinations-the更多受损的细胞检测到,DARC数越高。

评估眼疾的一个挑战是,专家经常不同意当观看同样的扫描,所以研究人员把一个人工智能算法的方法。

DARC的II期临床试验,人工智能是用来评估60的研究参与者与青光眼和40名健康对照组(20)。AI最初训练通过分析视网膜扫描(注射后染料)的健康对照组。AI当时在青光眼患者进行测试。

那些参与人工智能研究随访18个月后主要试用期是否他们的眼睛健康恶化。

研究人员能够准确地预测进步青光眼的损害18个月前,与当前黄金标准10月视网膜成像技术,每个病人DARC计数超过某个阈值被发现在后续有进步的青光眼。

“这些结果非常有前途的,因为他们展示DARC可以作为生物标志物结合AI-aided算法时,“Cordeiro教授说,并补充说biomarkers-measurable生物指标疾病状态或安全性是青光眼,急需加快临床试验的疾病症状进展缓慢,需要数年时间去改变。

“什么是真正令人兴奋的,实际上不寻常的观察生物标记时,是有一个清晰的DARC计数阈值以上所有青光眼的眼睛继续进展,”她补充道。

第一作者爱德华多Normando博士(伦敦帝国理工学院和西方帝国理工学院眼科医院医疗NHS信托)表示:“能够诊断青光眼在早期阶段,并预测其发展过程中,可以帮助人们保持他们眼前,治疗是最成功的如果在疾病的早期阶段。在纵向研究进一步研究之后,我们希望我们的测试可以广泛临床应用青光眼和其他条件。

应用测试团队也迅速发现细胞损伤引起的青光眼以外的许多条件,如其他神经退行性疾病,包括损失的神经细胞,包括年龄相关性黄斑变性、多发性硬化和痴呆。

AI-supported技术最近被批准英国药物和保健产品监管机构和美国的食品和药物管理局作为探索性测试一个新的端点青光眼药物在临床试验中。

研究人员还评估DARC测试在肺部疾病的人,并希望今年年底前,测试可能有助于评估从Covid-19患者呼吸困难。

DARC被Novai商业化,是一个新成立的公司Cordeiro教授的首席科学官。