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眼部扫描可以在帕金森病确诊前7年就发现症状
【字体: 大 中 小 】 时间:2023年08月22日 来源:AAAS
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伦敦大学学院和摩尔菲尔德眼科医院的研究小组已经确定了帕金森病患者平均在临床表现前7年出现的标志物。
伦敦大学学院和摩尔菲尔德眼科医院的研究小组已经确定了帕金森病患者平均在临床表现前7年出现的标志物。
这是第一次有人在诊断前几年就展示了这些发现,这些结果是迄今为止最大的帕金森氏病视网膜成像研究的结果。
这项研究今天发表在美国神经病学学会的医学杂志《神经病学》上,在人工智能(AI)的帮助下,通过眼部扫描确定了帕金森症的标志物。它对AlzEye数据集的分析使用了更广泛的英国生物银行数据库(健康志愿者)来重复,该数据库复制了这些发现。尽管帕金森病的患病率相对较低(占人口的0.1-0.2%),但使用这两个强大的大型数据集使研究小组能够识别出这些细微的标记。AlzEye数据集的生成由INSIGHT实现,INSIGHT是世界上最大的视网膜图像和相关临床数据数据库。
在一个新兴的、令人兴奋的研究领域——“眼组学”中,使用眼睛扫描数据之前已经发现了其他神经退行性疾病的迹象,包括阿尔茨海默氏症、多发性硬化症,以及最近发现的精神分裂症。
眼部扫描和眼部数据也能够揭示患高血压的倾向;心血管疾病,包括中风;和糖尿病。
医生们早就知道眼睛可以作为身体其他部分的“窗口”,让我们直接了解我们健康的许多方面。视网膜的高分辨率图像现在是眼部护理的常规部分,特别是一种被称为“光学相干断层扫描”(OCT)的3D扫描,它在眼科诊所和商业街的眼镜店中广泛使用。在不到一分钟的时间里,OCT扫描就能以令人难以置信的细节生成视网膜(眼睛后部)的横截面——精确到千分之一毫米。
这些图像对监测眼睛健康非常有用,但它们的价值远不止于此,因为视网膜扫描是唯一一种非侵入性的方式来观察皮肤表面下的细胞层。近年来,研究人员已经开始使用功能强大的计算机来准确分析大量oct和其他眼部图像,而这只需要人类花费的一小部分时间。使用一种被称为“机器学习”的人工智能,计算机现在能够仅从这些图像中发现有关整个身体的隐藏信息。利用这种新的潜力就是经济学的意义所在。
该研究的主要作者Siegfried Wagner博士(伦敦大学学院眼科研究所和穆尔菲尔德眼科医院)也是其他几项AlzEye研究的首席研究员,他说:“我一直对我们通过眼睛扫描所能发现的东西感到惊讶。虽然我们还没有准备好预测一个人是否会患上帕金森氏症,但我们希望这种方法能很快成为有患病风险的人的预筛查工具。
“在症状出现之前发现一些疾病的迹象意味着,在未来,人们可以有时间改变生活方式,以防止一些疾病的出现,临床医生可以推迟影响生命的神经退行性疾病的发作和影响。”
这项工作涉及NIHR(国家卫生和社会保健研究所)生物医学研究中心在Moorfields眼科医院,伯明翰大学医院,大奥蒙德街医院(GOSH),牛津大学医院,伦敦大学学院医院和伦敦大学学院大奥蒙德街儿童健康研究所之间的合作。通过这些特殊的NHS研究伙伴关系,研究的范围和质量得到了最大限度的提高。
伯明翰大学医院眼科顾问、伯明翰大学教授、英国国立卫生研究院穆尔菲尔德BRC成员阿拉斯泰尔·丹尼斯顿教授说:“这项工作展示了眼睛数据的潜力,利用这项技术可以捕捉到人类看不到的细微迹象和变化。”我们现在可以检测到帕金森氏症的早期迹象,为治疗开辟了新的可能性。”
穆尔菲尔德医院的医疗主任路易莎·威克姆小姐解释说:“在更广泛的人群中增加成像将对未来的公共健康产生巨大影响,并最终导致预测分析。”为此,OCT扫描比脑部扫描更具可扩展性、非侵入性、成本更低、速度更快。”
有关这项研究的进一步技术和背景资料
帕金森氏病是一种进行性神经系统疾病,其特征是多巴胺减少,对帕金森氏病患者的死后检查发现视网膜内核层(INL)存在差异。先前使用OCT扫描的研究发现了与该疾病相关的潜在形态学异常,但存在不一致性。
本研究证实了先前报道的GCIPL(神经节细胞-内丛状层)明显变薄,同时首次发现了更薄的INL。研究进一步发现,除了其他因素或合并症所带来的风险外,这些层的厚度减少与患帕金森病的风险增加有关。
未来的研究需要确定GCIPL萎缩的进展是否由帕金森病的大脑变化驱动,或者INL变薄是否先于GCIPL萎缩。探索这一点可以帮助解释机制,并确定视网膜成像是否可以支持帕金森病患者的诊断、预后和复杂管理。
该研究也没有关于患者帕金森病状态的详细临床信息(确切的诊断日期、治疗模式和当前治疗),这些信息可能与疾病持续时间或进展有关。