Исследование, проведённое под эгидой WEHI, позволило создать карты сетчатки высокого разрешения с применением технологий искусственного интеллекта (ИИ). Эти карты показали новые взаимосвязи между толщиной сетчатки и такими заболеваниями, как сахарный диабет 2 типа, деменция и рассеянный склероз.
В ходе анализа данных более 50 000 глаз — одного из крупнейших в мире исследований подобного рода — были получены результаты, опубликованные в Nature Communications (статья «Multi-omic spatial effects on high-resolution AI-derived retinal thickness»). Авторы работы полагают, что рутинная визуализация сетчатки может стать диагностическим инструментом, аналогичным маммографии при скрининге рака молочной железы.
Сетчатка является частью центральной нервной системы (ЦНС), наряду с головным и спинным мозгом. Многие неврологические и метаболические заболевания ассоциированы с дегенерацией ЦНС, что делает визуализацию сетчатки ценным методом раннего выявления и мониторинга болезней. По глобальным оценкам, неврологические расстройства являются одной из основных причин инвалидности, затрагивая более 3 миллиардов человек (43% населения мира).
Ведущий исследователь WEHI, доктор Вики Джексон, подчеркнула значение полученных данных: «Мы показали, что визуализация сетчатки может служить окном в мозг, выявляя ассоциации с неврологическими нарушениями, включая рассеянный склероз и многие другие состояния». В исследовании также идентифицированы новые генетические факторы, влияющие на толщину сетчатки, что даёт понимание её роста, развития и роли в прогрессировании заболеваний. «Измерения на наших картах с высоким разрешением раскрывают важные детали связей между истончением сетчатки и рядом распространённых патологий», — добавила доктор Джексон. Полученные данные позволяют рассматривать толщину сетчатки как биомаркер для ранней диагностики и мониторинга.
Исследовательская группа использовала методы ИИ для анализа больших популяционных данных визуализации сетчатки, сопоставляя генетическую информацию и данные о здоровье, что помогло обнаружить ранее неизвестные связи болезней. Ключевые результаты включают создание 50 000 карт сетчатки высокого разрешения с измерениями более чем в 29 000 точек на каждой карте, а также идентификацию 294 генов, ассоциированных с истончением сетчатки, многие из которых играют важную роль в прогрессировании заболеваний.
Профессор Мелани Бало, руководитель исследования и биоинформатик, отметила влияние ИИ на трансформацию визуализации сетчатки в мощный диагностический инструмент: «Такие технологии, как ИИ, стимулируют научные открытия, и в сочетании с блестящими умами они позволяют преобразовывать большие популяционные данные в глубокие медицинские инсайты. В истории ещё не было времени, когда такая мощная комбинация — технологии, большие данные и талантливые исследователи — была бы собрана вместе для улучшения здоровья человека».
Данное исследование укрепляет позиции развивающейся области окуломики, где визуализация сетчатки используется для диагностики системных заболеваний. Как неинвазивный и высокоэффективный подход, окуломика способна произвести революцию в предиктивной медицине, позволяя клиницистам выявлять и отслеживать неврологические и метаболические заболевания с помощью простого сканирования глаза.
Ссылка на оригинальную публикацию: V. E. Jackson et al, Multi-omic spatial effects on high-resolution AI-derived retinal thickness, Nature Communications (2025). DOI: 10.1038/s41467-024-55635-7