RESUMEN
Fondo
Un objetivo clave en el glaucoma es identificar a las personas en riesgo de progresión rápida y ceguera. Recientemente, se informó sobre un método novedoso primero en el hombre para visualizar las células apoptóticas de la retina llamado DARC (Detection-of-Apoptosing-Retinal-Cells). El objetivo era desarrollar un método automático asistido por CNN de detección de puntos DARC para permitir la predicción de la progresión del glaucoma.
Métodos
Se adquirieron imágenes DARC anonimizadas de controles sanos (n=40) y sujetos de ensayos clínicos de fase 2 con glaucoma (n=20) (ISRCTN10751859) de los cuales 5 observadores contaron manualmente los puntos. El algoritmo asistido por CNN se entrenó y validó usando conteos manuales de sujetos de control y luego se probó en ojos con glaucoma.
Resultados
El algoritmo tenía una precisión del 97,0 %, una sensibilidad del 91,1 % y una especificidad del 97,1 % para la detección de puntos en comparación con la clasificación manual de los controles del 50 %. A continuación, se probó en ojos de pacientes con glaucoma definidos como progresivos o estables en función de una tasa de progresión significativa (p<0,05) utilizando mediciones de la capa de fibras nerviosas retinales mediante OCT a los 18 meses. Demostró una sensibilidad del 85,7 %, una especificidad del 91,7 % con un AUC de 0,89 y un recuento de DARC significativamente mayor (p=0,0044) en aquellos pacientes que progresaron más tarde.
Conclusión
Este algoritmo habilitado por CNN proporciona una medida automatizada y objetiva de DARC, promoviendo su uso como un biomarcador asistido por IA para predecir la progresión del glaucoma y probar nuevos medicamentos.
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