Mappatura personalizzata del rischio di atrofia nella AMD utilizzando l’intelligenza artificiale

MEDICAL RETINA Losanna – Lo scopo dello studio di Anthony Gigon et al., del Dipartimento di Oftalmologia dell’Università di Losanna, della Clinica Oftalmologica Jules Gonin e di RetinAI Medical AG di Berna, era quello di sviluppare e validare un modello automatizzato di previsione della progressione dell’atrofia dell’epitelio pigmentato retinico e della retina esterna (RORA) nei casi di degenerazione maculare senile (AMD) non essudativa, mediante tomografia a coerenza ottica (OCT). Sono stati raccolti e poi suddivisi in “training-set” e “test-set” i dati di OCT in modalità longitudinale di 129 occhi / 119 pazienti con RORA. La RORA è stata segmentata automaticamente in tutte le scansioni e valutata anche manualmente nelle scansioni di test. Le caratteristiche basate sull’OCT, quali lo spessore delle sezioni, la riflettanza media e una mappatura dell’altezza delle ghiandole, servivano da parametri per la rete neuronale profonda. In base all’OCT di partenza o all’OCT dell’esame precedente, sono state calcolate le previsioni di RORA “en face” per le visite future dei pazienti. La performance è stata quantificata nel tempo usando gli indici di Dice e gli errori della radice quadrata della superficie. All’inizio dello studio, l’indice di Dice medio per le segmentazioni era di 0,85. Nella previsione di progressione a partire dagli OCT basali, l’indice di Dice variava da 0,73 a 0,80 per l’intera area RORA e da 0,46 a 0,72 per la regione di crescita RORA. L’errore della radice quadrata della superficie variava da 0,13 mm a 0,33 mm. Fornendo un’immissione continua di tempo, il modello ha consentito la creazione di una mappa del rischio di atrofia specifica per il paziente. Nel numero di novembre 2021 della rivista TRANSLATIONAL VISION SCIENCE & TECHNOLOGY, gli autori riferiscono di aver sviluppato un metodo di apprendimento automatico per la previsione della progressione della RORA con immissione continua. Questo metodo è stato utilizzato per calcolare mappe di rischio che mostrano il tempo di conversione verso l’atrofia dell’epitelio pigmentato retinico e della retina esterna. Gli autori sottolineano che l’applicazione dei recenti progressi all’intelligenza artificiale per prevedere la progressione paziente-specifica della AMD atrofica rappresenta un nuovo metodo clinicamente rilevante per tracciare la progressione della malattia. (bs)

Autori: Gigon A, Mosinska A, Montesel A, Derradji Y, Apostolopoulos S, Ciller C, De Zanet S, Mantel I. Corrispondenza: Irmela Mantel, Jules-Gonin Eye Hospital, 15 Avenue de France, CP 5143, CH-1004 Lausanne, Switzerland. E-mail: irmela.mantel@fa2.chStudio: Personalized Atrophy Risk Mapping in Age-Related Macular Degeneration. Fonte: Transl Vis Sci Technol. 2021 Nov 1;10(13):18. doi: 10.1167/tvst.10.13.18. PMID: 34767623; PMCID: PMC8590159. Web: https://tvst.arvojournals.org/article.aspx?articleid=2778071