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  • 新しい研究により、目の網膜の血管の複雑さと心筋梗塞、つまり心臓発作のリスクとの関連性が特定されました。
  • この発見は、人工知能と「ディープラーニング」を使用して、多数の個人を表すデータを処理することによって行われました。
  • モデルに人口統計データが含まれている場合、新しい遺伝的洞察と組み合わせることで、研究者は心臓発作を正確に予測できます。

すぐに、網膜スキャンは心臓発作を予測することができるかもしれません。新しい研究では、人間の目の網膜の後ろの血管の複雑さの減少が心筋梗塞の初期のバイオマーカーであることがわかりました。

「何十年もの間、私は常に目が魂への窓ではなく、脳への窓であり、体への窓であると教えてきました」と眼科医の博士は言いました。ハワードR。クラウス、新しい研究について今日メディカルニュースに話します。

「AI[人工知能]と「ディープラーニング」は、それが事実であることを証明しています」と彼は付け加えました。

心臓専門医博士調査に関与していなかったRigvedTadwalkarは、調査結果が興味深いとMNTに語った。

「[A]網膜血管系の検査は心血管の健康に関する洞察を生み出すことができることを私たちは知っていますが、この研究は、網膜血管系の特徴が心筋梗塞の個々のリスク予測に使用できるという証拠ベースに貢献します」と彼は言いました。

「この[研究]は、[心臓発作に関して]早期の予防的介入から誰が潜在的に利益を得ることができるかを決定するのに役立つツールボックスの別のツールを表しています。」
—博士Rigved Tadwalkar

「最大の魅力」と博士は言いました。研究にも関与していなかったクラウス氏は、「写真撮影ステーションは臨床医から離れている可能性があり、いつかはスマートフォンからもアクセスできるようになるかもしれない」と語った。

この研究は、6月12日に欧州人類遺伝学会で発表されました。

網膜スキャンと血管

プレスリリースによると、このプロジェクトでは、人口統計、疫学、臨床、遺伝子型のデータに加えて、50万人以上の網膜画像を含むUKバイオバンクのデータを利用しました。人口統計データでは、データには、個人の年齢、性別、喫煙習慣、収縮期血圧、およびボディマス指数(BMI)が含まれていました。

研究者らは、網膜がスキャンされ、後に心臓発作を起こした約38,000人の白人の参加者を特定しました。バイオバンクは、これらの個人に網膜眼底画像と遺伝子型情報を提供しました。

網膜の裏側、視神経につながる両側には、2つの大きな血管系または血管系があります。健康な人では、それぞれが木の枝に似ており、同様に複雑なフラクタル幾何学を持っています。

ただし、一部の人にとっては、この複雑さはほとんどなく、分岐は大幅に簡素化されています。

この研究では、人工知能(AI)と深層学習モデルにより、網膜血管の複雑度の低さと冠状動脈疾患との関連が明らかになりました。

AIの力

「AIとディープラーニングを利用することの利点は、データベースが構築されるにつれて、今日では疑うことさえできない方法で、関連性と網膜評価の予測値を学ぶことができることです」と博士は述べています。クラウス。

博士Kraussは、このような研究でAIとディープラーニングを使用することには利点があると付け加えました。

「AIは写真を見ることができ、97%の精度で、それが男性か女性かを判断できます。眼科医は、目を見たり、写真を見たりして、それが男性か女性かを教えてくれることはできません」と彼は言いました。

AIモデルは、血管密度のみを考慮した場合、適度に成功しました。ただし、Villaplana-Velascoは、その精度を「人口統計データも含むモデル、および確立されたリスクモデルと比較した場合に大幅に低下した」と説明しました。

「網膜血管の複雑さに年齢と性別を含めただけでも、大幅な改善が見られました」と彼女は言いました。

特定の遺伝子領域

3番目の要因により、研究者のモデルの予測力がさらに向上しました。

「私たちの遺伝子分析は示しました」と筆頭著者と博士号は述べました。学生のAnaVillaplana-Velascoは、「網膜血管の複雑さに関連する4つの遺伝子領域が、MI関連の生物学的プロセスに関与している」と述べています。

彼女は、彼女のチームが「invitro実験に焦点を合わせた他の研究グループと協力することによって」このリンクをさらに研究することに興味を持っていると述べました。

「フラクタル次元[複雑さ]と偶発的な心血管疾患の間に真の関連が見られたという点で、調査結果は理にかなっています」と博士は言いました。Tadwalkar。

彼は、「モデルは[ポリジーン]リスクスコアも統合しているため、それ自体で精度を大幅に向上させることができます」と述べています。

他の病気の兆候を見つける

博士クラウスは、網膜が多くの全身性疾患の手がかりを保持する可能性があると述べました。

「100年以上の間、検眼鏡が発明されて以来、網膜は現代医学のさまざまな全身性疾患の診断に使用されてきました。 AIと深層学習ネットワークを適用すると、眼科医が必ずしも網膜の変化を見る前に、網膜の変化を見ることができます」と彼は言いました。

「これらの変更は、より高いMIリスクに限定されるものではありません。」Villaplana-VelascoはMNTに語り、これらの発見は他の病気にも適用できる可能性があると付け加えた。

「私たちは、すべての状態が固有の網膜血管変動プロファイルを持っている可能性があると信じています。」
— Ana Villaplana-Velasco、筆頭著者

「[調査結果は]確かに正しい方向への一歩であり、少なくとも部分的な説明を[提供]します」と博士は言いました。Tadwalkar。 「しかし、調査結果を再現する追加の調査を見る必要があります。」

両方の博士。タドウォーカーと博士。クラウスは、データに示されている限られた範囲の個人に懸念を表明しました。博士クラウス氏は、過半数が「英国の白人居住者であり、性別による層別化ではない」と指摘した。

「研究で使用されたデータは、研究された集団によって本質的に制限されています」と博士は言いました。Tadwalkar。

「今後の作業は、他のコホートおよび/またはより多くの患者での結果の再現に焦点を当てるべきです。これは、所見を検証するだけでなく、リスク予測も改善するからです」と彼は付け加えました。

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