提前18个月预测青光眼进展，或将开辟青光眼治疗的新天地

编者按

青光眼是一种终身进展、不可逆性的逆盲眼病。青光眼治疗的关键在于早期防治，前提条件是早期发现和诊断。但青光眼的早期诊断较为困难，是人们致力于攻克的难点问题之一。近期，由伦敦大学学院赞助的一项临床试验结果表明，与目前青光眼诊断的金标准方法相比，DARC与人工智能相结合的方法可提前18个月预测青光眼进展。这项由人工智能算法支持的技术可加速临床试验，最终将用于青光眼的检测和诊断，该研究近期发表于Expert Review of Molecular Diagnostics杂志上。

新检测方式：DARC与人工智能相结合

首席研究员Francesca Cordeiro教授表示，他们开发了一种快速、自动化和高度敏感的方法，用于识别哪些青光眼患者将快速发展为失明。该测试称为DARC（检测凋亡的视网膜细胞），通过手臂向血液中注入一种荧光染料，随着血液流动，该染料会附着在视网膜细胞上，并“照亮”处于凋亡过程中（程序性细胞死亡）的细胞。受损细胞表现为亮白色，检测到的受损细胞越多，DARC计数越高。

评估眼部疾病的一个挑战是，专家们在查看相同的扫描结果时经常会出现不同意见，因此研究人员将人工智能算法纳入研究方法中。在DARC的2期临床试验中，应用人工智能评估60名研究参与者（20名青光眼和40名健康对照受试者）。人工智能通过分析健康对照受试者的视网膜扫描（注射染料后）进行学习，分析青光眼患者完成测试。参与人工智能研究的青光眼患者在主要试验期后18个月，进行了随访，评估他们的眼健康是否恶化。

研究结果：可提前18个月预测进行性青光眼损伤

随访发现，DARC计数超过一定阈值的参与者均患有进行性青光眼，这表明相较于青光眼诊断的“金标准”OCT视网膜成像技术，DARC与人工智能相结合的新检测方式，可提前18个月预测进行性青光眼损伤。

Cordeiro教授表示，这一研究非常有意义，对于青光眼患者而言，急需可测量疾病状态或严重程度的生物学指标。该研究结果表明DARC与人工智能辅助算法相结合，可以用作预测青光眼进展的生物标志物。同时，研究结果显示，有一个明确的DARC计数阈值，在该阈值之上的所有青光眼眼睛都会继续发展。

该研究的第一作者Eduardo Normando教授指出，能够在早期诊断青光眼并预测其进展，有助于在青光眼早期阶段提供治疗，最大程度的保留青光眼患者的视力。未来，还需要进一步的纵向研究，希望该方法能够广泛应用于青光眼和其他疾病的临床应用。

参考资料：https://ws/articles/人工智能-supported-test-can-detect-glaucoma-progression-18-months-earlier/?c4src=article:infinite-scroll

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（来源：《国际眼科时讯》编辑部）