APVRS眼底丨糖尿病视网膜病变的评估、分级有何新动态？
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2024-11-24 19:01
北京
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糖尿病视网膜病变（DR）作为糖尿病的主要并发症之一，已成为全球公共卫生的重大挑战。随着糖尿病患者数量的不断攀升，糖尿病视网膜病变的发病率也随之增加，给患者、家庭以及医疗系统带来了沉重的负担。因此国际眼科领域的学者和研究人员不遗余力地探索研究更好诊治DR的手段，在AI、影像学等技术的迅猛发展下，这一目标得到更好地实现。APVRS2024会议上，展现了大量关于DR基于人工智能诊断分级、基于影像学探索病因及全身并发症风险相关的研究，特精选其中一些优秀论文，与诸君分享。
基于人工智能，运用超广角光学相干断层血管成像技术对糖尿病视网膜病变进行自动分级
近年来，超广角光学相干断层血管成像技术（UWF SS-OCTA）提供了更清晰的玻璃体视网膜图像，发现了DR患者存在更多的特征性视网膜改变。结合人工智能（AI）强大的数据处理和分析功能，使DR的诊断更为精准。该研究旨在开发一种基于AI机器深度学习的模型，使用UWF SS-OCTA图像对DR进行分级，并验证其可行性和准确性。
该项横断面研究，纳入各个不同分期的DR患者的共100张26 x21 mm2 UWF-OCTA图像。使用卷积神经网络（CNN）机器学习算法来训练数据集，并由两名独立眼科医生根据国际DR分级标准对UWF眼底照片进行标注，由两名视网膜专家进行评估。人工智能模型结合了数据增强和交叉验证技术来提高性能。通过验证集评估模型的准确性，并与人工分级结果进行比较。
基于AI的DR分级模型在DR各阶段（从轻度非增殖性DR、NPDR到增殖性DR、PDR）的验证集中具有一定的准确性。尤其是在PDR分级方面，基于UWF SS-OCTA图像的模型在玻璃体视网膜界面分割方面表现出较高的灵敏度和特异性。UWF SS-OCTA 识别视网膜内微血管异常（IRMA）的强大能力可能会提高严重 NPDR 分级的准确性。
使用 UWF SS-OCTA 基于 AI 的 DR 分级模型在提高 DR 诊断和分类的可行性和准确性方面表现出巨大的潜力。该模型的进一步完善将使眼科医生能够更高效、更精准地进行临床分级、制定个体化治疗方案并优化临床工作流程。共同作者: Wei Hing SEAH, Haidong CHEN, Wenting ZHOU, Min WANG糖尿病视网膜病变和视网膜血管测量与心血管事件风险：新加坡的一项2型糖尿病队列研究
心血管疾病（CVD）的风险评估影响糖尿病患者的管理，视网膜病变的存在与全身血管疾病的风险增加相关。此项研究目的是评估亚洲多种族糖尿病人群中糖尿病视网膜病变与纵向心血管结局之间的关联。
该回顾性队列研究招募了 17,705 名患者。主要终点被定义为非致死性卒中、非致死性心肌梗死和全因死亡率（复合 MACE）的综合衡量指标，另一种定义是将全因死亡率视为非致死性卒中和心肌梗死的竞争性风险分析（非致命性 MACE）。使用多变量 Cox 和 Fine-Gray 模型对基线时无心血管疾病史个体的糖尿病视网膜病变、糖尿病黄斑水肿和视网膜血管直径的风险比 (HR)进行评估。在平均 4.4 年的随访期内，分别有 789 名 (4.46%) 和 222 名 (1.25%) 患者经历了复合 MACE 和非致死性 MACE。调整后，可参考的糖尿病视网膜病变 (RDR) 的存在与复合 MACE（HR 1.61，95% CI 1.15-2.25）、非致死性 MACE（2.62，1.44-4.75）、复合 CVD（1.68，1.36-2.08）和非致死性 CVD (1.86, 1.47-2.36) 相关。视网膜小动脉直径与复合MACE（1.01，1.00-1.01）和非致命性MACE（1.02、1.00-1.03）相关。将 RDR 纳入预后模型后，预测复合和非致死 MACE 的 AUC（受试者工作特征曲线下面积）分别从 0.732 提高到 0.740，从 0.688 提高到 0.710。RDR 的存在显著增加了亚洲糖尿病患者发生心血管疾病的风险，并可能因此而改善心血管风险的评估。共同作者: Rose Ann GOH, Haslina HAMZAH, Jin Yi HO, Gavin Siew Wei TAN, Kelvin TEO YI CHONG视网膜微血管改变与糖尿病的关联：基于 OCTA 的横断面研究
糖尿病引发的微血管并发症已成为肾病和失明的主要原因。视网膜微血管网络可能对早期全身血管结构和功能的变化敏感。该研究致力于找出影响糖尿病患者和非糖尿病患者视网膜微血管网络的系统决定因素。
开滦眼科研究是一项基于社区队列开滦研究的横断面研究。参与者接受了光学相干断层扫描血管造影 (OCTA)（Zeiss Cirrus 5000；Carl Zeiss Meditec）和全面的系统检查。评估黄斑浅毛细血管丛（SCP）的灌注密度（PD）、血管密度（VD）、黄斑中心凹无血管区（FAZ）参数等指标。本研究纳入了 860 名符合条件的参与者（平均年龄=62.75±6.52 岁；21.9% 女性），其中 449 名糖尿病患者。与非糖尿病患者相比，糖尿病患者整个黄斑区和中心凹旁区域的 PD 和 VD 均有所减轻。整个黄斑区的 PD 降低与较高的空腹血糖 (FPG, mmol/L) 浓度 (Beta= -0.19, 95% CI= -0.42 至 -0.36, P<0.001)、较长的眼轴长度 (AL, mm) 相关（Beta=-0.13，95%CI= -0.48 至 -0.25，P=0.002），并且心率升高（Beta=-0.10，95%CI= -0.14 至 -0.19，P=0.014），调整后年龄较小（Beta=-0.18，95%CI=-0.24至-0.35，P＜0.001），与整个黄斑区的VD一致。
较高的 FPG 水平与黄斑和中心凹区域 PD 和 VD 的 SCP 密度较低（所有 P<0.05）以及收缩压和低密度脂蛋白胆固醇浓度升高（所有 P<0.01）显著相关。在这项大样本横断面研究中，OCTA 评估显示，糖尿病患病率高和 FPG 水平升高与视网膜 VD 和 PD 降低相关。高血压和高脂血症是动脉粥样硬化性心血管疾病发生的重要危险因素，但对视网膜微血管异常没有显著影响。共同作者: Wenbin WEI, Qian WANGAI与影像学技术的发展，使得DR的评估、分级，以及病因学的探索有了更多的进展，此次会议上相关研究琳琅满目，为推动DR的深入探索提供了新的证据和思路。
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