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基于人工智能的 OCT 分析对老年性黄斑变性进展的预测能力——系统评价
摘要：人工智能 (AI) 时代彻底改变了我们的日常生活，人工智能已成为一股强大的力量，正在逐步改变医学领域。由于可以轻松获得大量成像模式，眼科处于这一转变的最前沿。人工智能在视网膜疾病领域取得了巨大成就，其中老年性黄斑变性是研究最多的疾病。本系统评价的目的是确定和评估将人工智能应用于光学相干断层扫描 (OCT) 图像的文章的优势和局限性，以预测老年性黄斑变性 (AMD) 在自然史和治疗后在 OCT 形态结构和视觉功能方面的未来发展。在根据系统评价和荟萃分析的首选报告项目 (PRISMA) 指南对截至 2022 年 1 月 1 日的七个数据库进行彻底搜索后，确定了 1800 条记录。经过筛选，选择了 48 篇文章进行全文检索，最终纳入 19 篇文章。在这 19 篇文章中，4 篇文章专注于预测新生血管性 AMD (nAMD) 的抗 VEGF 需求，4 篇文章重点预测 nAMD 患者的抗 VEGF 疗效，3 篇文章预测从早期或中期 AMD (iAMD) 到 nAMD 的转变，1 篇文章预测从 iAMD 到地图状萎缩 (GA) 的转变，1 篇文章预测从 iAMD 到 nAMD 和 GA 的转变，3 篇文章预测 GA 的未来增长，3 篇文章预测 nAMD 患者接受抗 VEGF 治疗后视力 (VA) 的未来结果。由于使用 AI 方法预测 AMD 未来的变化仅处于初始阶段，因此系统评价提供了设定该领域先前研究背景的机会，可以为未来的研究提供一个起点。
推荐报告 - 地塞米松玻璃体植入物用于治疗糖尿病黄斑水肿 - 初步疗法 -
引言糖尿病性视网膜病是工作年龄人失明的主要原因，是目标器官形式的糖尿病表现。在临床上，最初的病变是血管异常，例如微型神经，出血和渗出液。增加的血管疗法会导致视网膜增厚和/或脂质沉积物。当这些事件发生在黄斑中时，安装了糖尿病性黄斑水肿（EMD），从而导致中央视觉损失的风险。EMD涉及两种基本机制：血管生成和炎症。血管生成是VEGF表达增加的继发性的，这是参与血液 - 雷尼亚屏障破裂丧失的主要分子，进而导致渗出液和黄斑增厚。炎症可能是血管生成的原因或结果，目前被认为是相互依存的因素。糖尿病性视网膜病和EMD患者的细胞因子细胞因子很高，与眼病的严重程度呈正相关。 现任卫生部的糖尿病性视网膜病变PCDT包括ranibizumab和未经先前药物治疗的患者的抗抗病毒抗体和抗抗病毒抗体，与激光器的EMD相关，但不包括用于生产炎症介质和内皮血管障碍的皮质疗法。 因此，在糖尿病性视网膜病的治疗情况下，仍然不需要满足，尤其是与EMD有关。细胞因子很高，与眼病的严重程度呈正相关。现任卫生部的糖尿病性视网膜病变PCDT包括ranibizumab和未经先前药物治疗的患者的抗抗病毒抗体和抗抗病毒抗体，与激光器的EMD相关，但不包括用于生产炎症介质和内皮血管障碍的皮质疗法。因此，在糖尿病性视网膜病的治疗情况下，仍然不需要满足，尤其是与EMD有关。根据文献玻璃体化患者，最近患有近期血栓栓塞事件的患者对使用抗血管生成的治疗感到满意，例如，他们没有PCDT辅助，与抗VEGF应用程序有关（经常注射卫生服务，使SUS服务频繁注射，使SUS服务频繁。此外，与糖尿病性视网膜病变和患者生活质量的并发症有关，缺乏治疗或微妙的可能导致失明以及其他并发症。
除糖尿病性视网膜病外，糖尿病性肾病与糖尿病性黄斑水肿的发展之间的关系
摘要：本研究旨在检查糖尿病性视网膜病（DR）与全身因素之间的关系。我们评估了2型糖尿病的261例患者（143名男性，118名女性，年龄为70.1±10.1岁）。所有参与者都经过了底底检查，使用光谱域光学相干断层扫描（SD-OCT）和血液测试进行了底底摄影。用于糖化血红蛋白（HBA1C）水平，过去使用了平均值和最高值。我们观察到261名患者的127名（70名男性和57名女性）的DR。逻辑回归分析表明，DR发育与糖尿病持续时间之间存在显着相关性（OR = 2.40; 95％CI：1.50），平均HBA1C水平（OR = 5.57; 95％CI：95％CI：1.27，24.4），最高HBA1C水平（OR = 2.46; 95％CI：1.12，5.38; 95％CI：1.12，58） （DN）（OR = 6.23; 95％CI：2.70，14.4）。Regression analyses revealed a significant correlation between the severity of DR and duration of diabetes ( t = –6.66; 95% CI: 0.21, 0.39), average HbA1c level ( t = 2.59; 95% CI: 0.14, 1.02), and severity of DN ( t = 6.10; 95% CI: 0.49, 0.97).逻辑回归分析显示，糖尿病黄斑水肿（DME）发育与DN等级之间存在显着相关性（OR = 2.22; 95％CI：1.33，3.69）。DN等级与DR和DME的发展相关，肾功能降低预测了DR的发作。
糖尿病性黄斑水肿（DME）和Ozurdex®
在注射Ozurdex®（地塞米松玻璃体内意外突出）的日子内，重要的安全信息（续）患者咨询信息（续），您可能有可能发生潜在并发症的风险，包括（但不限于严重眼部感染或增加眼睛压力）。如果您的眼睛变红，对轻，痛苦或发展视力变化，则应从眼科医生那里寻求立即护理。您可能会在接收注射后会遇到暂时的视觉模糊，并且在您的视力得到解决之前，不应开车或使用机械。
warburg效应是与年龄相关黄斑变性的同型半胱氨酸诱导特征的新型机制
摘要：与年龄相关的黄斑变性（AMD）是失明的主要原因。最近的研究报告说，乳酸/丙酮酸含量高的AMD患者的糖酵解受损。在几项临床研究中观察到升高的同型半胱氨酸（HCY）（HCY）（HHCY），报告HHCY和AMD之间存在关联。我们确定了HHCY对小鼠屏障功能，视网膜色素上皮（RPE）结构（RPE）结构（RPE）结构（CNV）的影响。我们假设HHCY通过在线粒体中诱导代谢开关来促进AMD，其中细胞主要通过高糖酵解速率或“ Warburg”效应产生能量。增加的糖酵解导致乳酸，细胞酸度的产生，血管生成的激活，RPE屏障功能障碍和CNV增加。通过海马分析，免疫荧光和蛋白质印迹实验评估了HHCY下细胞能量产生的评估。海马分析评估了细胞外酸性速率（ECAR）作为糖酵解的指示。hhcy在体内显着增加。Moreover, HHcy up-regulated glycolytic enzyme (Glucose transporter-1 (GlUT-1), lactate dehydroge- nase (LDH), and hexokinase 1 (HK1)) in Hcy-treated ARPE-19 and primary RPE cells isolated from cbs +/+ , cbs +/ − , and cbs − / − mice retinas.因此，靶向糖酵解或NMDAR可能是AMD的新型治疗靶标。抑制GLUT-1或N-甲基-D-天冬氨酸受体（NMDAR）降低了HCY处理的RPE中的糖酵解，并改善了注射HCY的小鼠眼睛的白蛋白泄漏和CNV诱导。当前的研究表明，HHCY导致RPE细胞的代谢转换从线粒体呼吸到AMD期间的糖酵解并确认NMDAR在此过程中的参与。
通过对日本稻核孔蛋白基因 OsCPR5.1 进行基因组编辑，而非对 OsCPR5.2 进行基因组编辑，实现对水稻黄斑驳病毒的抗性
水稻黄斑驳病毒 (RYMV) 是导致非洲最严重的水稻疾病之一。RYMV 的管理具有挑战性。遗传抗性是最有效且环境友好的控制方法。隐性抗性基因座 rymv2 (OsCPR5.1) 已在非洲水稻 (O. glaberrima) 中被鉴定，然而，由于跨越障碍，将其渗入 O. sativa ssp. japonica 和 indica 仍然具有挑战性。在这里，我们评估了是否可以使用 CRISPR/Cas9 基因组编辑两个水稻核孔蛋白同源物 OsCPR5.1 (RYMV2) 和 OsCPR5.2 来将 RYMV 抗性引入粳稻品种 Kitaake。这两个同源物已被证明可以补充拟南芥 atcpr5 突变体的缺陷，表明存在部分冗余。尽管这两个旁系同源物在序列和结构上具有惊人的相似性，但只有 o scpr5.1 功能丧失突变体具有完全抗性，而 oscpr5.2 功能丧失突变体仍然易感，这表明 OsCPR5.1 在 RYMV 易感性中起着特殊作用。值得注意的是，在 OsCPR5.1 的 N 端结构域（预计为非结构化）中存在短的框内缺失或替换的编辑系对 RYMV 高度敏感。与导致植物严重矮化的单个拟南芥 AtCPR5 基因突变相比，oscpr5.1 和 oscpr5.2 单敲除突变体既没有表现出显著的生长缺陷，也没有表明程序性细胞死亡的症状，这可能反映了同工型在其他重要功能方面的功能冗余。对 OsCPR5.1 进行特定编辑，同时保持 OsCPR5.2 活性，为在优良稻种系中产生 RYMV 抗性以及与其他 RYMV 抗性基因或其他性状有效叠加提供了一种有前途的策略。
基于人工智能的老年性黄斑变性风险因素分析的必要性：综述
摘要：在流行病学中，风险因素是与疾病风险增加相关的变量。了解风险因素的作用对于制定改善全球健康的战略具有重要意义。有强有力的证据表明，吸烟、饮酒、既往白内障手术、年龄、高密度脂蛋白 (HDL) 胆固醇、BMI、女性和局部色素沉着等风险因素与年龄相关性黄斑变性 (AMD) 有独立相关性。目前，在文献中，逻辑回归、多变量逻辑回归等统计技术正被用于通过使用数值/分类数据来识别 AMD 风险因素。然而，到目前为止，人工智能 (AI) 技术尚未在文献中用于识别 AMD 的风险因素。另一方面，基于人工智能 (AI) 的工具可以预测一个人何时有患上癌症、痴呆、哮喘等慢性疾病的风险，从而提供个性化护理。基于人工智能的技术可以使用数值/分类和/或图像数据，从而产生多模态数据分析，这需要使用基于人工智能的工具进行眼科风险因素分析。本综述总结了用于识别各种风险因素的统计技术以及人工智能技术为 AMD 相关疾病预测提供的更高益处。需要进行更多研究来审查用于识别其他眼科疾病（如青光眼、糖尿病性黄斑水肿、早产儿视网膜病变、白内障和糖尿病视网膜病变）风险因素的不同技术。
10Q26 - 与年龄相关的黄斑变性的谜
埃伯哈德·卡尔斯（Eberhard Karls）埃伯哈德·卡尔斯大学（Eberhard Karls），埃伯哈德·卡尔斯大学（Eberhard Karls），72076，德国图宾根（Tübingen），b德国b眼科系，埃伯哈德·卡尔斯（Eberhard Karls），埃伯哈德·卡尔斯（Eberhard Karls D MRC人类遗传学单位，遗传学与癌症研究所，爱丁堡大学，爱丁堡大学，EH4 2XU，英国E e E e e e H4 2XU，E伊拉斯mus大学医学中心，3015GD，鹿特丹3015GD，荷兰，荷兰，荷兰，伊斯兰斯大学医学中心，3015CE，NETHERLANDS GRITANT，NETHERLANDS GILLAINT，NETHERLANDS， Duisburg-Essen，45117，德国埃森，H Lydia Becker免疫学与炎症研究所，生物学，医学与健康教职员工，曼彻斯特大学，曼彻斯特大学，曼彻斯特大学，M13 9PT，英国I Ophthalmologoly of Ophthalmologoly，Radboudumc，6525EX，Nijmegen，Nijmegen，NETHERLAINS JMEGEN，NETHERLAINS JOMENTIME ISTISTIM，NETHERLAINS JORSINTIME，NETHERLAINS JORSENTMENISTMED， Moorfields眼科医院NHS基金会信托基金会，UCL眼科研究所，伦敦，EC1V 2PD，英国K K-4031，CH-4031，瑞士，瑞士，埃伯哈德·卡尔斯（Eberhard Karls）埃伯哈德·卡尔斯大学（Eberhard Karls），埃伯哈德·卡尔斯大学（Eberhard Karls），72076，德国图宾根（Tübingen），b德国b眼科系，埃伯哈德·卡尔斯（Eberhard Karls），埃伯哈德·卡尔斯（Eberhard Karls D MRC人类遗传学单位，遗传学与癌症研究所，爱丁堡大学，爱丁堡大学，EH4 2XU，英国E e E e e e H4 2XU，E伊拉斯mus大学医学中心，3015GD，鹿特丹3015GD，荷兰，荷兰，荷兰，伊斯兰斯大学医学中心，3015CE，NETHERLANDS GRITANT，NETHERLANDS GILLAINT，NETHERLANDS， Duisburg-Essen，45117，德国埃森，H Lydia Becker免疫学与炎症研究所，生物学，医学与健康教职员工，曼彻斯特大学，曼彻斯特大学，曼彻斯特大学，M13 9PT，英国I Ophthalmologoly of Ophthalmologoly，Radboudumc，6525EX，Nijmegen，Nijmegen，NETHERLAINS JMEGEN，NETHERLAINS JOMENTIME ISTISTIM，NETHERLAINS JORSINTIME，NETHERLAINS JORSENTMENISTMED， Moorfields眼科医院NHS基金会信托基金会，UCL眼科研究所，伦敦，EC1V 2PD，英国K K-4031，CH-4031，瑞士，瑞士，埃伯哈德·卡尔斯（Eberhard Karls）埃伯哈德·卡尔斯大学（Eberhard Karls），埃伯哈德·卡尔斯大学（Eberhard Karls），72076，德国图宾根（Tübingen），b德国b眼科系，埃伯哈德·卡尔斯（Eberhard Karls），埃伯哈德·卡尔斯（Eberhard Karls D MRC人类遗传学单位，遗传学与癌症研究所，爱丁堡大学，爱丁堡大学，EH4 2XU，英国E e E e e e H4 2XU，E伊拉斯mus大学医学中心，3015GD，鹿特丹3015GD，荷兰，荷兰，荷兰，伊斯兰斯大学医学中心，3015CE，NETHERLANDS GRITANT，NETHERLANDS GILLAINT，NETHERLANDS， Duisburg-Essen，45117，德国埃森，H Lydia Becker免疫学与炎症研究所，生物学，医学与健康教职员工，曼彻斯特大学，曼彻斯特大学，曼彻斯特大学，M13 9PT，英国I Ophthalmologoly of Ophthalmologoly，Radboudumc，6525EX，Nijmegen，Nijmegen，NETHERLAINS JMEGEN，NETHERLAINS JOMENTIME ISTISTIM，NETHERLAINS JORSINTIME，NETHERLAINS JORSENTMENISTMED， Moorfields眼科医院NHS基金会信托基金会，UCL眼科研究所，伦敦，EC1V 2PD，英国K K-4031，CH-4031，瑞士，瑞士，
在患有年龄相关性黄斑变性的患者的 iPSC-RPE 中测试线粒体靶向药物
摘要：老年性黄斑变性 (AMD) 是老年人失明的主要原因。萎缩性或“干性”AMD 是由视网膜色素上皮 (RPE) 和光感受器的损失引起的，约占所有 AMD 患者的 80%，目前尚无普遍有效的治疗方法。先前的研究为线粒体功能障碍与 AMD 病理学的关系提供了证据。本研究使用来自五名 AMD 患者的诱导性多能干细胞 (iPSC) RPE 来测试三种药物（AICAR（5-氨基咪唑-4-甲酰胺核苷酸）、二甲双胍、海藻糖）的疗效，这三种药物针对维持最佳线粒体功能的关键过程。患者的 iPSC-RPE 系用于概念验证药物筛选，利用急性和长期药物暴露后 RPE 线粒体功能的分析。结果显示，不同患者细胞系的药物反应存在相当大的差异，支持了采用个性化医疗方法治疗 AMD 的必要性。此外，我们的研究结果证明了使用 AMD 患者的 iPSC-RPE 制定个性化药物治疗方案的可行性，并为未来的 AMD 临床管理提供了路线图。
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。