Vorhersage des Risikos für Herz-Kreislauf-Erkrankungen mithilfe von retinaler OCT-Bildgebung

Core Concepts

Die Verwendung von retinaler OCT-Bildgebung in Kombination mit VAE und multimodaler RF-Klassifizierung hat das Potenzial, die Fähigkeit zur Identifizierung von Patienten mit Risiko für Herz-Kreislauf-Erkrankungen innerhalb eines Fünfjahreszeitraums im Vergleich zur Verwendung des derzeitigen klinischen Standards, dem QRISK3-Score, zu verbessern.

Abstract

Die Studie untersuchte das Potenzial der optischen Kohärenztomographie (OCT) als zusätzliche Bildgebungstechnik zur Vorhersage zukünftiger Herz-Kreislauf-Erkrankungen (CVD). Es wurde ein selbstüberwachter Ansatz auf der Basis von Variational Autoencodern (VAE) verwendet, um niedrigdimensionale Darstellungen hochdimensionaler 3D-OCT-Bilder zu lernen und charakteristische Merkmale verschiedener Netzhautschichten zu erfassen. Ein Random Forest (RF)-Klassifikator wurde anschließend unter Verwendung der erlernten latenten Merkmale und demografischer und klinischer Patientendaten trainiert, um zwischen Patienten mit Risiko für CVD-Ereignisse (Herzinfarkt oder Schlaganfall) und Nicht-CVD-Fällen zu unterscheiden.
Das selbstüberwachte VAE-Merkmalauswahlverfahren und der multimodale Random Forest-Klassifikator unterschieden zwischen Patienten mit Risiko für zukünftige CVD-Ereignisse und der Kontrollgruppe mit einer AUC von 0,75 und übertrafen damit den klinisch etablierten QRISK3-Score (AUC = 0,597). Die Choroidalschicht, die in OCT-Bildern sichtbar ist, wurde als wichtiger Prädiktor für zukünftige CVD-Ereignisse identifiziert.

Stats

Die Patienten mit CVD hatten einen systolischen Blutdruck (SBP) von 147,26 ± 19,57 mmHg, während diejenigen ohne CVD einen SBP von 145,1 ± 18,75 mmHg hatten.
Der diastolische Blutdruck (DBP) betrug 84,75 ± 10,23 mmHg für Personen mit CVD und 83,22 ± 9,73 mmHg für diejenigen ohne.
Der mittlere HbA1c-Spiegel lag bei 36,52 ± 4,32 mmol/L für Personen mit CVD und 36,59 ± 6,61 für diejenigen ohne.

Quotes

"Retinale OCT-Bildgebung bietet eine kostengünstige und nicht-invasive Alternative, um das Risiko für Herz-Kreislauf-Erkrankungen vorherzusagen und ist in Augenarztpraxen und Krankenhäusern leicht zugänglich."

Key Insights Distilled From

Predicting risk of cardiovascular disease using retinal OCT imaging

by Cynthia Mald... at arxiv.org 03-29-2024

https://arxiv.org/pdf/2403.18873.pdf

Deeper Inquiries

Welche anderen Bildgebungsmodalitäten (z.B. Fundusfotos, OCT-Angiographie) könnten in Kombination mit OCT-Bildgebung verwendet werden, um die Klassifikationsleistung weiter zu verbessern?

Die Kombination von OCT-Bildgebung mit anderen Modalitäten wie Fundusfotos und OCT-Angiographie könnte die Klassifikationsleistung weiter verbessern. Fundusfotos liefern eine zweidimensionale Darstellung der Netzhaut und können Informationen über die retinale Gefäßstruktur und den Sehnerv liefern. Durch die Integration von Fundusfotos in die Analyse können zusätzliche Merkmale wie die Gefäßkalibrierung und die Struktur des Sehnervs berücksichtigt werden, was zu einer umfassenderen Charakterisierung der Netzhaut führen kann. Auf der anderen Seite ermöglicht die OCT-Angiographie die Visualisierung der retinalen und choroidalen Gefäße in Echtzeit, was eine detaillierte Bewertung der vaskulären Gesundheit der Netzhaut ermöglicht. Durch die Kombination dieser verschiedenen Bildgebungsmodalitäten können synergistische Effekte erzielt werden, die zu einer verbesserten Vorhersage von Herz-Kreislauf-Erkrankungen führen können.

Welche zugrundeliegenden pathophysiologischen Mechanismen könnten die Beziehung zwischen Veränderungen der Netzhautschichten und dem Risiko für Herz-Kreislauf-Erkrankungen erklären?

Die Beziehung zwischen Veränderungen der Netzhautschichten und dem Risiko für Herz-Kreislauf-Erkrankungen könnte durch verschiedene pathophysiologische Mechanismen erklärt werden. Zum Beispiel haben Studien gezeigt, dass Veränderungen in der retinalen und choroidalen Mikrozirkulation mit systemischen vaskulären Erkrankungen wie zerebralen und koronaren Gefäßerkrankungen in Verbindung stehen. Eine dünnere Chorioidea wurde mit einem erhöhten diastolischen Blutdruck in Verbindung gebracht, während bei diabetischen Patienten eine Verdünnung der Nervenfaserschicht und der Ganglienzellschicht beobachtet wurde, noch bevor eine klinisch erkennbare Retinopathie auftrat. Diese Veränderungen könnten Frühindikatoren für mikrovaskuläre Erkrankungen sein, die wiederum das Risiko für Herz-Kreislauf-Erkrankungen erhöhen. Darüber hinaus könnten subklinische Veränderungen in der Netzhautstruktur auf systemische vaskuläre Pathologien hinweisen, die das Risiko für Herz-Kreislauf-Erkrankungen erhöhen.

Wie könnte die vorgeschlagene Methode zur Vorhersage von Herz-Kreislauf-Erkrankungen in der klinischen Praxis eingesetzt werden, um eine frühzeitige Erkennung und Prävention zu ermöglichen?

Die vorgeschlagene Methode zur Vorhersage von Herz-Kreislauf-Erkrankungen mittels OCT-Bildgebung und KI könnte in der klinischen Praxis zur frühzeitigen Erkennung und Prävention eingesetzt werden, indem sie als nicht-invasive und kostengünstige Screening-Tool dienen. Durch die Integration von OCT-Bildern und Patientendaten in ein Klassifikationsmodell können Risikopatienten identifiziert werden, die innerhalb eines bestimmten Zeitraums ein erhöhtes Risiko für Herzinfarkt oder Schlaganfall haben. Dies ermöglicht es den Gesundheitsdienstleistern, präventive Maßnahmen frühzeitig zu ergreifen und individuelle Behandlungsstrategien zu entwickeln. Darüber hinaus kann die Methode dazu beitragen, die Effizienz von Gesundheitsressourcen zu optimieren, indem sie die Identifizierung von Hochrisikopatienten priorisiert und eine gezielte Intervention ermöglicht. Durch die Implementierung dieser Methode in die klinische Praxis könnte die Früherkennung von Herz-Kreislauf-Erkrankungen verbessert und die Gesundheitsergebnisse der Patienten insgesamt optimiert werden.