Старение сетчатки связали с повышением риска смерти от всех причин
Медики из трех стран обнаружили корреляцию между увеличением возраста сетчатки и повышением риска смертности от всех причин.
Для определения возраста сетчатки 35000 человек они использовали алгоритм, основанный на глубоком обучении, а затем сравнили получившееся значение с реальным возрастом. После построения регрессионной модели ученые обнаружили, что каждый дополнительный год разницы между возрастом сетчатки и хронологическим возрастом человека ассоциировался с увеличением риска смерти от всех причин на два процента. Работа опубликована в British Journal of Ophthalmology.
Состояние сетчатки может многое рассказать о здоровье. Это связано с тем, что на глазном дне располагается большое количество сосудов, в которых патологические изменения происходят синхронно с изменениями в сосудах всего организма. Поэтому офтальмоскопию часто пытаются адаптировать для диагностики других заболеваний, даже несвязанных со зрением.
К примеру, недавно медики научились определять риск возникновения сердечно-сосудистых заболеваний по ветвлению сосудов сетчатки и состоянию диска зрительного нерва. В этом им помог алгоритм, основанный на методах глубокого обучения, который, помимо риска кардиологических болезней, мог также сказать об индексе массе тела человека, артериальном давлении и гликированном гемоглобине.
Медики из Австралии, Германии и Китая во главе с Мингуан Хэ (Mingguang He) из Больницы провинции Гуандун использовали алгоритмы глубокого обучения, чтобы по ветвлению и ширине сосудов сетчатки предсказать риск смерти от всех причин. Сначала алгоритм обучили узнавать возраст человека по состоянию его глазного дна, используя 19200 изображений сетчатки правого глаза от 11052 здоровых людей в возрасте от 40 до 69 лет из исследования UK Biobank. Алгоритм научился называть возраст человека со средней ошибкой в 3,55 года.
Затем исследователи взяли еще 35913 человек из исследования UK Biobank, для которых были доступны данные по десятилетней смертности. С помощью уже обученного алгоритма медики оценили возраст сетчатки их глаз, а затем сравнили его с хронологическим возрастом участников исследования. Для статистического анализа использовали регрессию Кокса, с помощью которой оценили, как связана разница между возрастом сетчатки и реальным возрастом со смертностью от всех причин.
Оказалось, каждый дополнительный год разницы между возрастом сетчатки и хронологическим возрастом ассоциируется с увеличением риска смерти от всех причин (hazard ratio = 1,02, 95% CI 1,00-1,03, p = 0,020). Интересно, что ученые не нашли никакой корреляции с риском смертности от сердечно-сосудистых и онкологических заболеваний.
Работа не объясняет причины найденной ассоциации. Кроме этого, авторы указывают на ограничение в исследовании - офтальмоскопию каждому человеку проводили только в начале исследования, и невозможно было проследить, как картина менялась со временем.
Методы машинного обучения часто превосходят врачей в диагностике заболеваний. Так американские исследователи разработали метод автоматической диагностики ретинопатии новорожденных, который показал точность в 98 процентов и в эксперименте превзошел в правильности постановки диагноза профессиональных офтальмологов.
Автор: Анастасия Кузнецова-Фантони
Ссылка на источник
Для определения возраста сетчатки 35000 человек они использовали алгоритм, основанный на глубоком обучении, а затем сравнили получившееся значение с реальным возрастом. После построения регрессионной модели ученые обнаружили, что каждый дополнительный год разницы между возрастом сетчатки и хронологическим возрастом человека ассоциировался с увеличением риска смерти от всех причин на два процента. Работа опубликована в British Journal of Ophthalmology.
Состояние сетчатки может многое рассказать о здоровье. Это связано с тем, что на глазном дне располагается большое количество сосудов, в которых патологические изменения происходят синхронно с изменениями в сосудах всего организма. Поэтому офтальмоскопию часто пытаются адаптировать для диагностики других заболеваний, даже несвязанных со зрением.
К примеру, недавно медики научились определять риск возникновения сердечно-сосудистых заболеваний по ветвлению сосудов сетчатки и состоянию диска зрительного нерва. В этом им помог алгоритм, основанный на методах глубокого обучения, который, помимо риска кардиологических болезней, мог также сказать об индексе массе тела человека, артериальном давлении и гликированном гемоглобине.
Медики из Австралии, Германии и Китая во главе с Мингуан Хэ (Mingguang He) из Больницы провинции Гуандун использовали алгоритмы глубокого обучения, чтобы по ветвлению и ширине сосудов сетчатки предсказать риск смерти от всех причин. Сначала алгоритм обучили узнавать возраст человека по состоянию его глазного дна, используя 19200 изображений сетчатки правого глаза от 11052 здоровых людей в возрасте от 40 до 69 лет из исследования UK Biobank. Алгоритм научился называть возраст человека со средней ошибкой в 3,55 года.
Затем исследователи взяли еще 35913 человек из исследования UK Biobank, для которых были доступны данные по десятилетней смертности. С помощью уже обученного алгоритма медики оценили возраст сетчатки их глаз, а затем сравнили его с хронологическим возрастом участников исследования. Для статистического анализа использовали регрессию Кокса, с помощью которой оценили, как связана разница между возрастом сетчатки и реальным возрастом со смертностью от всех причин.
Оказалось, каждый дополнительный год разницы между возрастом сетчатки и хронологическим возрастом ассоциируется с увеличением риска смерти от всех причин (hazard ratio = 1,02, 95% CI 1,00-1,03, p = 0,020). Интересно, что ученые не нашли никакой корреляции с риском смертности от сердечно-сосудистых и онкологических заболеваний.
Работа не объясняет причины найденной ассоциации. Кроме этого, авторы указывают на ограничение в исследовании - офтальмоскопию каждому человеку проводили только в начале исследования, и невозможно было проследить, как картина менялась со временем.
Методы машинного обучения часто превосходят врачей в диагностике заболеваний. Так американские исследователи разработали метод автоматической диагностики ретинопатии новорожденных, который показал точность в 98 процентов и в эксперименте превзошел в правильности постановки диагноза профессиональных офтальмологов.
Автор: Анастасия Кузнецова-Фантони
Ссылка на источник