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基于人工智能的老年性黄斑变性结构功能相关性
摘要 灵敏且稳健的视网膜功能结果测量对于老年性黄斑变性 (AMD) 的临床试验至关重要。最近的一项发展是实施人工智能 (AI)，根据多模态成像的结果推断心理物理检查的结果。我们对 PubMed 和 Web of Science 等中引用的当前文献进行了审查，关键词为“人工智能”和“机器学习”，结合“视野测量”、“最佳矫正视力 (BCVA)”、“视网膜功能”和“老年性黄斑变性”。到目前为止，基于 AI 的结构功能相关性已被用于推断常规视野、眼底控制视野和视网膜电图数据，以及 BCVA 和患者报告结果测量 (PROM)。在新生血管性 AMD 中，BCVA 推断（以下称为推断 BCVA）可以估计 BCVA 结果，其均方根误差约为 7 – 11 个字母，与实际视力评估的准确性相当。此外，基于 AI 的结构功能相关性可以成功推断眼底控制视野 (FCP) 结果，包括中间视觉以及暗适应 (DA) 青色和红色测试（以下称为推断灵敏度）。可以通过添加简短的 FCP 检查来增强推断灵敏度的准确性，并且对于中间视觉、DA 青色和 DA 红色测试，平均绝对误差 (MAE) 可达到 ~3 – 5 dB。基于多模态成像的推断 BCVA 和推断视网膜灵敏度可被视为未来介入临床试验的准功能替代终点。
新血管相关黄斑变性的基因疗法：基本原理，临床试验和未来方向
抽象与年龄相关的黄斑变性（AMD）是发达国家不可逆失明的主要原因之一。抗血管内皮生长因子疗法已改变了新生血管AMD（NAMD）的管理和结果，尽管需要重复进行玻璃体内注射（甚至终生），以及相关的并发症，高药物成本，频繁的临床访问和重复成像以及对医疗系统的巨大负担，并导致了巨大的成像。基因治疗方法在持续递送一系列抗血管生成蛋白方面的应用有望帮助应对这些上述挑战。NAMD基因治疗的许多早期临床试验提供了令人鼓舞的结果，并进行了更多的持续或预期。仍然存在重要的争议领域，包括有关最佳治疗目标，管理途径和潜在安全问题。在这篇评论中，我们旨在提供NAMD基因疗法现状的最新状态，并简要讨论未来的前景。
新血管相关黄斑变性的基因疗法：基本原理，临床试验和未来方向
抽象与年龄相关的黄斑变性（AMD）是发达国家不可逆失明的主要原因之一。抗血管内皮生长因子疗法已改变了新生血管AMD（NAMD）的管理和结果，尽管需要重复进行玻璃体内注射（甚至终生），以及相关的并发症，高药物成本，频繁的临床访问和重复成像以及对医疗系统的巨大负担，并导致了巨大的成像。基因治疗方法在持续递送一系列抗血管生成蛋白方面的应用有望帮助应对这些上述挑战。NAMD基因治疗的许多早期临床试验提供了令人鼓舞的结果，并进行了更多的持续或预期。仍然存在重要的争议领域，包括有关最佳治疗目标，管理途径和潜在安全问题。在这篇评论中，我们旨在提供NAMD基因疗法现状的最新状态，并简要讨论未来的前景。