ИИ выявляет риск инсульта по состоянию сосудов сетчатки

Инсульт — распространенная острая патология сердечно-сосудистой системы, которая проявляется в нарушении кровообращения в головном мозге и поражает более 100 миллионов человек во всем мире. Большинство случаев связаны с модифицируемыми факторами риска, такими как повышение кровяного давления, уровня холестерина, неправильное питание и курение. В связи с этим раннее выявление пациентов, находящихся в группе риска, может способствовать своевременному лечению и снижению смертности от инсульта.

Сосудистая сеть сетчатки глаза (ретинальная сеть) по своим анатомическим и физиологическим особенностям схожа с таковой в головном мозге/ Благодаря этому она служит идеальной моделью для оценки повреждений, вызванных системными заболеваниями (например, гипертония и диабет), предшествующими инсульту. Предыдущие исследования прогнозирования на основе визуализации глазного дна показали противоречивые результаты из-за непоследовательного анализа фотографий, что подчеркивает необходимость открытия методов более точного определения оптимальных биомаркеров инсульта.

Исследователи из Китая и Австралии утверждают, что модели машинного обучения, такие как cистема оценки здоровья микрососудов по сетчатке (Retina-based Microvascular Health Assessment System, RMHAS), открывают новые, упрощенные методы скрининга, так как позволяют неинвазивно выявлять биомаркеры инсульта путем визуализации глазного дна.

Для анализа ученые использовали данные UK Biobank по 68 753 людям, для которых были доступны фотографии глазного дна. При помощи RMHAS и регрессионного анализа авторы измерили 30 показателей по 5 категориям: просвет, плотность, извилистость, угол ветвления и сложность сосудов.

При отборе участников исследования учитывались потенциальные факторы риска, такие как фоновые демографические и социально-экономические факторы, образ жизни и показатели здоровья (вес, артериальное давление, холестерин и гликированный гемоглобин HbA1c — последний связан с уровнем глюкозы в крови). После исключения части участников с неподходящими параметрами (болезни сердца, рак или короткий срок наблюдения) в окончательный анализ вошло 45 161 человек (средний возраст 55 лет). В течение медианного времени наблюдения в 12,5 лет инсульт случился у 749 участников, которые были старше среднего возраста и имели факторы риска инсульта.

При поиске связи сосудистых особенностей с риском инсульта авторы оценили 118 параметров сосудов сетчатки. После учета традиционных факторов риска 29 параметров оказались значительно связаны с риском инсульта, из них к категориям плотности относились 17, к категориям сложности — 8; просвета сосудов — 3; один относился к категории извилистости.

В изменениях показателей просвета с повышением риска инсульта на 10-14% были связаны только эквивалент центральной артерии сетчатки (CRAE) и соотношение длины и диаметра (LDR). Изменение показателей плотности (например, увеличение длины дуги в артериях) было ассоциировано с повышением риска инсульта на 10-19%.

Снижение показателей сложности и извилистости (меньшее количество разветвлений и сегментов, а также меньшее количество артериальных перегибов) было связано с увеличением риска на 10,5–19,5%.

Ученые также исследовали прогностический потенциал модели RMHAS, рассчитав площадь под ROC-кривой (AUC), которая определяет способность модели правильно классифицировать результаты. Выяснилось, что такой анализ обычной фотографии глазного дна в сочетании с легкодоступными параметрами (пол и возраст) оказался эффективным и легкореализуемым подходом к оценке риска наступления инсульта.

В целом, результаты исследования указывают на то, что связь сосудов сетчатки с инсультом в основном обусловлена параметрами плотности артерий, дальнейшее изучение которых может дать ценную информацию о сложных патофизиологических процессах, связанных с инсультом. Модель RMHAS может дать информацию для будущих изменений стратегий профилактики инсульта, что потенциально приведет к более раннему вмешательству и улучшению результатов лечения пациентов.

Миниатюрная печень в глазу сообщает о состоянии большой печени