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糖尿病视网膜病变：广泛的临床和治疗方法 Lucas Tochetto ¹、Ana Beatriz Braz Alves ¹、Carlos Augusto Nunes Junior 2、Miguel
摘要糖尿病视网膜病变（DR）是糖尿病的一个严重并发症，其特征是视网膜血管的进行性损害，可导致失明。这种疾病是一个严重的公共卫生问题，全球约有三分之一的糖尿病患者受到影响，需要早期诊断和干预以防止严重的眼部并发症。本文旨在回顾 DR 的临床表现并讨论当前的治疗方法，强调影响临床实践中 DR 治疗的诊断方法和新管理策略的创新。文献综述侧重于实验和非实验研究，涉及 DR 的临床方面和治疗。数据是从 PubMed 和 SciELO 等数据库中提取的，经过精心挑选，包括相关文章并排除不相关或无法完整获得的作品。 DR 受多种风险因素影响，包括血糖控制不佳、高血压和生活方式因素。研究表明，严格控制血糖可显著降低眼部并发症的风险。光学相干断层扫描和人工智能系统等技术进步提高了诊断的准确性，有助于更及时地进行干预。治疗方法已发展到包括抗 VEGF 疗法和手术治疗，而治疗方法需要多学科的努力。 DR 需要采用多学科综合治疗方法，结合严格控制风险因素、诊断进展和特定疗法。患者教育和自我护理参与对于治疗成功至关重要。公共卫生政策应侧重于改善诊断和治疗服务的机会，特别是在欠发达地区，以应对全球日益流行的糖尿病及其并发症。医疗保健专业人员之间的持续合作对于改善健康结果和减轻 DR 负担至关重要。关键词：糖尿病视网膜病变；诊所;治疗;糖尿病；眼部并发症。
基于深度学习的多模态数据糖尿病视网膜病变检测方法
摘要 — 糖尿病视网膜病变 (DR) 是一种复杂的疾病，结合来自患者病史、实验室结果或基因数据等多种来源的信息可以增进理解。眼科医生或自动化系统可以通过人工检查识别 DR。由于其成本效益和时间效率，糖尿病视网膜病变的自动检测已成为患者和医疗保健提供者的首选。这项研究的新颖之处在于开发了一种使用多模态数据融合预测糖尿病视网膜病变的模型，通过在长短期记忆 (LSTM) 网络中实现的早期融合技术，结合眼底视网膜图像、光学相干断层扫描 (OCT) 和电子健康记录 (EHR)。我们的模型利用多模态数据与局部二值模式 (LBP) 的早期融合，已展示出最佳性能，实现 AUC 值 0.99。这种高精度表明，整合来自各种数据源的信息可以显著提高模型检测糖尿病视网膜病变阳性和阴性病例的能力，从而增强我们对研究结果的可靠性的信心。
糖尿病性视网膜病变分类的深度学习技术：关注VGG16
地址：Algiers，Algeria电子邮件：rhalimouche@hotmail.fr摘要糖尿病性视网膜病（DR）会影响全球数百万人，提出了严重的眼部状况，需要及时检测和诊断以防止视力障碍并改善患者护理。随着人工智能（AI）的兴起，医学领域已经获得了早期疾病检测的强大工具。 这项研究探讨了AI在早期诊断DR的作用，评估了两个预训练的卷积神经网络（CNN） - VGG16和EfficityNetB0的性能。 这些模型使用传输学习技术进行了微调和调整，以对DR和非DR图像进行分类。 使用来自Kaggle的两个不同数据集，一个包含RGB图像和另一个高斯过滤图像进行评估。 结果表明，在微调后，VGG16的精度为95.21％，而随着人工智能（AI）的兴起，医学领域已经获得了早期疾病检测的强大工具。这项研究探讨了AI在早期诊断DR的作用，评估了两个预训练的卷积神经网络（CNN） - VGG16和EfficityNetB0的性能。这些模型使用传输学习技术进行了微调和调整，以对DR和非DR图像进行分类。使用来自Kaggle的两个不同数据集，一个包含RGB图像和另一个高斯过滤图像进行评估。结果表明，在微调后，VGG16的精度为95.21％，而
基于石墨烯的微电极具有下一代视网膜电子界面的双向功能
到加泰罗尼亚（ICN2），CSIC， 照片科学（ICFO）， IMB-CNM（CSIC）剑， （ESI）可用。 请参阅doi：到加泰罗尼亚（ICN2），CSIC，照片科学（ICFO）， IMB-CNM（CSIC）剑， （ESI）可用。请参阅doi：
Prime Editors 可精确纠正与 RHO 和 USH2A 相关的视网膜色素变性中的致病突变并防止视网膜变性
视网膜色素变性 (RP) 是一组罕见的遗传性退行性眼病，影响着全球多达 150 万人。RP 是由影响视网膜的多个基因突变引起的，导致视力逐渐丧失，最终失明，症状通常在儿童时期显现，目前无法治愈。RP 的特征是双侧视杆感光细胞丧失，随后视锥感光细胞继发丧失，视网膜色素上皮 (RPE) 变性。RHO 介导的常染色体显性 RP 是由编码视紫红质的基因突变引起的，视紫红质是一种光敏 G 蛋白偶联受体，可启动视杆感光细胞中的光转导级联 (Zhen 等人，2023 年)。USH2A 基因突变是常染色体隐性 RP 和 Usher 综合征的主要原因。 USH2A 编码 usherin，这是一种跨膜蛋白，主要在视网膜的感光层、耳蜗的毛细胞和许多组织的基底膜中产生（Li et al. 2022）。
使用人多能干细胞衍生的视网膜片的手术成功闭合
Akiba R，Masuda T，Yokota S，Yonemura S，Nishida K，Takahashi M，Kurimoto Y，MandaiM。干细胞报告。2024 doi：10.1016/j.stemcr.2024.09.002。※epub在印刷前。pmid：39366379。
ELEVATUM 是首个由行业赞助的、针对美国视网膜领域代表性不足患者的试验
ELEVATUM 临床试验 (NCT05224102)。a 在基线访视（即首次研究治疗当天）前 28 天内进行筛查。如果需要 > 28 天，筛查期可延长最多 5 个工作日。b 如果患者在第 56 周完成 SFV，则视为已完成研究。提前（第 56 周之前）退出研究或治疗的患者应在最后一次研究治疗后 ≥ 28 天返回接受 ETV。BCVA，最佳矫正视力；CST，中央亚区厚度；DME，糖尿病性黄斑水肿；ETDRS，早期治疗性糖尿病视网膜病变研究；ETV，提前终止访视；Q8W，每 8 周一次；SFV，安全性随访访视。
用人工智能诊断视网膜疾病
的目的：使用模式电子图数据来评估一种大型语言模型Claude-3（一种大语言模型）的诊断准确性，并评估了病理特征和色素性视网膜炎和锥体杆状营养不良的诊断。方法：来自健康个体的模式电子模拟测量的子集，色素性视网膜炎和锥体棒性营养不良的患者是从PERG-IOBA数据集中随机选择的。向Claude-3提供了模式的电视图和临床数据，包括年龄，性别，视力，以进行分析和诊断预测。在两种情况下评估了模型的准确性：“第一选择”，评估了主要差异诊断的准确性和“前三名”，评估了是否包含在前三名鉴别诊断中的正确诊断。结果：研究中总共包括46名受试者：20个健康个体，13例色素性视网膜炎患者，13例锥体-ROD营养不良患者。Claude-3在检测病理学的存在或不存在时达到了100％的准确性。在“第一选择”方案中，该模型在诊断色素性视网膜炎（61.5％）和锥体棒性营养不良（53.8％）方面表现出适度的准确性。然而，在“前3个”方案中，该模型的性能显着提高，色素性视网膜炎的精度为92.3％，锥体-ROD营养不良症的精度为76.9％。结论：这是第一个证明大语言模型，特别是Claude-3的潜力的研究，分析模式电子模拟数据以诊断视网膜疾病。未来的研究应集中于整合多模式数据，并与人类专家进行比较分析。尽管有一些局限性，但该模型在检测病理学和区分特定疾病方面的高精度突出了大语言模型在眼生理学中的潜力。关键词：色素性视网膜炎，锥杆营养不良，模式电子图，大语言模型
诊断和管理糖尿病性视网膜病的指南
摘要糖尿病性视网膜病（DR）和糖尿病性黄斑水肿（DME）是糖尿病（DM）患者的微血管并发症之一，如果没有早期诊断并进行适当治疗，可能会导致失明。可以使用各种技术诊断和治疗这两种疾病。治疗方式包括激光光凝治疗，玻璃体切除术手术，眼内类固醇注射和抗血管内皮生长因子（抗VEGF）注射。这些方法与代谢控制结合使用时可以帮助避免失明。这些建议是通过使用基于证据的医学原则来帮助医学专业人员（尤其是眼科医生）来识别和治疗DME案件的。主要目标是提供共识建议，并希望减少印度尼西亚DR和DME引起的失明发病率。
摘要 在治疗癌症、心脏病、神经系统疾病或视网膜血管病等慢性和危险疾病时，我们经常
摘要 在治疗癌症、心脏病、神经系统疾病或视网膜血管病等慢性和危险疾病时，我们经常需要最有效的剂量方案，并具有足够的精度和足够的治疗潜力。适体是这些能够以靶向方式发挥作用的实体之一。通常，它们是由一种名为“指数富集配体系统进化 (SELEX)”的迭代筛选程序产生的，该程序用于复杂化核酸库。对于包括靶向治疗在内的多种生物目的，适体具有潜力，并且可以轻松塑造成所需的需求，也可以以不太奢侈或昂贵的方式进行测试。可以采用化学修饰来增强其药理作用或防止酶促降解，从而保证其在生理环境中的化学完整性和生物利用度。最近在药物靶向和使用适体的设计方面取得的进展是本综述的主要主题。本综述将重点介绍当前的发展，并讨论基于适体的靶向治疗（包括适体疗法）领域的前景和问题。关键词：适体、SELEX、靶向治疗、药物发现、慢性病。国际药物输送技术杂志（2024 年）；DOI：10.25258/ijddt.14.3.81 如何引用本文：Mishra A、Abdullah SM、Koley S、Modak S、Das A。适体在治疗药物靶向和设计中的见解。国际药物输送技术杂志。2024；14（3）：1829-1835。支持来源：无。利益冲突：无