Künstliche Intelligenz im klinischen Management der geographischen Atrophie

MEDICAL RETINA Wien – Die behördliche Zulassung der ersten beiden therapeutischen Substanzen zur Behandlung der geographischen Atrophie (GA) bei altersbedingter Makuladegeneration (AMD) stellt einen wichtigen Durchbruch dar, nachdem zahlreiche Studien zuvor gescheitert waren. In Ermangelung von Therapiestandards sind diagnostische Instrumente jedoch von zentraler Bedeutung, da funktionelle Parameter bei GA nur schwer verfügbar sind. Die meisten anatomischen Biomarker sind subklinisch und erfordern eine fortschrittliche und sehr präzise Bildanalyse. Im Gegensatz zur Fundusautofluoreszenz (FAF) bietet die optische Kohärenztomographie (OCT) eine hochauflösende Visualisierung von neurosensorischen Schichten, einschliesslich Photorezeptoren, und anderen Merkmalen, die sich der Beurteilung durch menschliche Experten entziehen. Auf künstlicher Intelligenz (KI) basierende Methoden verbessern die Identifizierung und Quantifizierung klinisch relevanter GA-bezogener Subphänotypen erheblich. Die Einführung einer OCT-basierten Biomarkeranalyse bietet neue Einblicke in die Pathomechanismen des Krankheitsverlaufs und der Therapie und überwindet die Grenzen der herkömmlichen deskriptiven Auswertung. Dementsprechend hat die Food and Drug Administration (FDA) einen Paradigmenwechsel vollzogen, indem sie die Abschwächung der Ellipsoidzone (EZ) als primäres Ergebnismass in klinischen GA-Studien anerkennt.

Die Übersichtsarbeit von Gregor S. Reiter et al. von der Universitätsklinik für Augenheilkunde und Optometrie der Medizinischen Universität Wien, Österreich, beschreibt den Übergang von der aktuellen zur zukünftigen GA-Klassifizierung und -Behandlung. Mit dem Aufkommen von KI-Tools haben sich die diagnostischen und therapeutischen Ansätze für die Überwachung und das Screening der GA-Krankheit erheblich verändert. In der November-Ausgabe 2024 des Fachjournals PROGRESS IN RETINAL AND EYE RESEARCH stellen die Autoren dar, wie neue Technologien in Kombination mit pathophysiologischem Wissen und dem Verständnis der therapeutischen Reaktion auf GA-Behandlungen derzeit den Weg für eine automatisierte, effiziente und individualisierte Patientenversorgung ebnen. Dies hat das Potenzial, den Zugang zu rechtzeitiger Behandlung zu verbessern und gesundheitliche Ungleichheiten zu verringern. (bs)

Autoren: Reiter GS, Mai J, Riedl S, Birner K, Frank S, Bogunovic H, Schmidt-Erfurth U. Korrespondenz: Ursula Schmidt-Erfurth, Department of Ophthalmology, Medical University of Vienna, Spitalgasse 23, 1090, Vienna, Austria. E-Mail: ursula.schmidt-erfurth@meduniwien.ac.at Studie: AI in the clinical management of GA: A novel therapeutic universe requires novel tools. Quelle: Prog Retin Eye Res. 2024 Nov;103:101305. doi: 10.1016/j.preteyeres.2024.101305. Epub 2024 Sep 27. PMID: 39343193. Web: https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S1350946224000703