Прогнозирование функции сетчатки по данным визуализации может помочь клиницистам более эффективно отслеживать прогрессирование заболевания при географической атрофии. (Изображение: AdobeStock/Alpha)


Вопросы и ответы: ИИ-прогнозирование функции сетчатки перспективно при географической атрофии


Достижения в области искусственного интеллекта (ИИ) открывают новые подходы к оценке функции сетчатки при географической атрофии (ГА), что может иметь значение как для клинической практики, так и для дизайна клинических исследований. На 23-й ежегодной конференции Института глаза Баском Палмер по ангиогенезу, экссудации и дегенерации, проходившей в виртуальном формате 7 февраля 2026 года, Штеффен Шмитц-Валькенберг (Steffen Schmitz-Valckenberg, MD) представил новые данные об ИИ-моделях, прогнозирующих функцию сетчатки по данным оптической когерентной томографии (ОКТ) у пациентов с ГА.


В интервью Eye Care Network Шмитц-Валькенберг обсуждает разработку этих моделей, их потенциальное клиническое применение и аспекты использования в исследованиях и практике. Шмитц-Валькенберг — профессор офтальмологии и визуальной науки, обладатель президентской кафедры имени Джона М. Хантсмана в Центре глаза имени Джона А. Морана Университета Юты в Солт-Лейк-Сити, штат Юта.


Примечание: Транскрипт отредактирован для ясности и краткости.


Как ИИ-модель связывает структурные признаки ОКТ с функцией сетчатки и какие функциональные конечные точки (например, микропериметрия, острота зрения, темновая адаптация) демонстрируют наибольшую прогностическую эффективность?


Штеффен Шмитц-Валькенберг: Алгоритмы обучены на детальных структурных и функциональных данных, полученных от пациентов с ГА, и связывают различные признаки визуализации со значениями светочувствительности сетчатки при микропериметрии.


После обучения модель может применяться к пациентам с тем же заболеванием: достаточно быстрого сканирования ОКТ, чтобы оценить светочувствительность сетчатки в каждой точке en face-скана ОКТ. Точность находится в диапазоне воспроизводимости реального тестирования микропериметрии.


В представленных данных не включались острота зрения, темновая адаптация и другие функциональные тесты. Это может быть сделано в будущих исследованиях.


Как ИИ-прогнозирование функции сетчатки может дополнять или потенциально заменять текущее функциональное тестирование при ГА, особенно в клинических исследованиях или рутинной практике?


Шмитц-Валькенберг: ИИ открывает возможности для точной и быстрой оценки функциональных дефицитов, в том числе в динамике, без необходимости в трудоёмком функциональном тестировании. Видится множество применений как в клинических исследованиях, так и в рутинной практике, что потенциально позволяет быстро и надёжно оценивать функциональное влияние ГА и терапевтических вмешательств, таких как инъекции пегцетакоплана (SYFOVRE; Apellis Pharmaceuticals, Inc).


Важно помнить, что ИИ-модели следует применять только у пациентов с теми признаками заболевания, на которых изначально обучались алгоритмы. Например, представленная на конференции Angiogenesis 2026 модель была специально разработана для ГА вследствие возрастной макулярной дегенерации (ВМД). Она неприменима к другим заболеваниям сетчатки или даже к другим стадиям ВМД, таким как экссудативная ВМД.


Также следует соблюдать осторожность при применении модели к любому новому терапевтическому вмешательству, поскольку само вмешательство может вызывать структурные изменения, которые могут interferировать с работой ИИ-модели.


Какие стратегии валидации использовались для обеспечения устойчивости модели к различным устройствам визуализации, центрам и популяциям пациентов и как различается эффективность на разных стадиях заболевания?


Шмитц-Валькенберг: ИИ-модель была обучена на парных глазах в рамках хорошо определённого многоцентрового исследования фазы 3 при ГА — исследования OAKS (NCT03525613). Затем она была протестирована на исследуемых глазах в OAKS и применена в 3 дополнительных крупных многоцентровых исследованиях: DERBY (NCT03525600); GALE (NCT04770545); и FILLY (NCT02503332).


Наконец, эффективность модели была также проверена и подтверждена на независимом наборе данных — исследовании Directional Spread in Geographic Atrophy (NCT02051998), которое включало детальное тестирование микропериметрии в дополнение к визуализации.


Видите ли вы, что ИИ-прогнозирование функции будет использоваться в качестве суррогатной конечной точки в клинических исследованиях ГА, и какие регуляторные или клинические доказательства потребуются для поддержки этой роли?


Шмитц-Валькенберг: Для текущих клинических исследований ИИ-прогнозирование функции имеет большой потенциал. Как упоминалось выше, важный аспект заключается в том, что любое новое вмешательство может влиять на работу алгоритмов.


Поэтому с научной точки зрения, вероятно, потребуется как минимум подгруппа участников исследования, проходящих детальное тестирование и визуализацию, чтобы подтвердить эффективность ИИ-алгоритмов или скорректировать их. Затем модель можно применять к более широкой когорте.


Штеффен Шмитц-Валькенберг, MD
E: steffen.valckenberg@hsc.utah.edu
Шмитц-Валькенберг — профессор офтальмологии и визуальной науки, обладатель президентской кафедры имени Джона М. Хантсмана в Центре глаза имени Джона А. Морана Университета Юты в Солт-Лейк-Сити, штат Юта.


Источник
Schmitz-Valckenberg S. AI-powered prediction of retinal function by OCT imaging in geographic atrophy. Presented at: Angiogenesis, Exudation, and Degeneration 2026; February 7, 2026. https://umiamihealth.org/bascom-palmer-eye-institute/healthcare-professionals/continuing-medical-education/angiogenesis/program