Selon de nouvelles recherches menées à l’école d’optométrie de l’université de l’Indiana, de nouveaux biomarqueurs présents dans les yeux pourraient permettre de mieux gérer la rétinopathie diabétique, voire le diabète.
Au cours de ses premiers stades, le diabète peut affecter les yeux avant que les changements ne soient détectables lors d’un examen clinique régulier. Cependant, de nouvelles recherches sur la rétine ont révélé que ces changements peuvent être mesurés plus tôt que prévu grâce à des techniques optiques spécialisées et à des analyses informatiques.
La possibilité de détecter des biomarqueurs de cette maladie menaçant la vue pourrait permettre d’identifier rapidement les personnes présentant un risque de diabète ou de déficience visuelle, et d’améliorer la capacité des médecins à prendre en charge ces patients. L’étude est publiée dans la revue PLOS One.
« La détection précoce des lésions rétiniennes dues au diabète est possible grâce à des méthodes indolores et pourrait permettre d’identifier les patients non diagnostiqués suffisamment tôt pour atténuer les conséquences d’un diabète non contrôlé. » a déclaré Ann E. Elsner, co-auteur de l’étude et professeur émérite de l’école d’optométrie de l’université de l’Indiana.
La rétinopathie diabétique, qui est causée par des modifications des vaisseaux sanguins de la rétine, est la maladie oculaire diabétique la plus courante et une cause majeure de cécité chez les adultes américains. Entre 2010 et 2050, le nombre d’Américains atteints de rétinopathie diabétique devrait presque doubler, passant de 7,7 millions à 14,6 millions.
Cette nouvelle étude s’inscrit dans le cadre de l’intérêt actuellement très répandu pour la détection de la rétinopathie diabétique par l’intelligence artificielle appliquée aux images rétiniennes. Cependant, certains de ces algorithmes assurent une détection basée sur des caractéristiques qui se produisent bien plus tard que les changements constatés dans cette étude.
La méthode dirigée par l’IU permet une détection plus précoce grâce aux algorithmes de traitement des images rétiniennes décrits dans l’étude.
« De nombreux algorithmes utilisent toute information d’image qui diffère entre les patients diabétiques et les témoins, ce qui permet d’identifier les personnes susceptibles d’être atteintes de diabète, mais ces informations peuvent être non spécifiques », a déclaré Elsner. « Notre méthode peut être combinée avec les autres méthodes d’IA pour fournir des informations précoces localisées à des couches rétiniennes ou des types de tissus spécifiques, ce qui permet d’inclure des informations non analysées dans les autres algorithmes. »
Elsner a effectué l’analyse de l’image rétinienne dans son laboratoire du Borish Center for Ophthalmic Research de l’IU School of Optometry, avec son co-auteur, Joel A. Papay, étudiant en doctorat dans le programme des sciences de la vision de l’école. Ils ont utilisé des données recueillies auprès de volontaires diabétiques et de sujets témoins sains. D’autres données ont également été recueillies lors d’un dépistage de la rétinopathie diabétique chez des membres de la communauté mal desservie à l’Université de Californie, à Berkeley, et à Alameda Health.
L’analyse informatique a été effectuée sur des données d’images rétiniennes couramment recueillies dans des cliniques bien équipées, mais une grande partie des informations utilisées dans cette étude sont souvent ignorées pour le diagnostic ou la prise en charge des patients.
L’étude a bénéficié d’une subvention de 2,6 millions de dollars sur cinq ans du National Eye Institute des National Institutes of Health.
Source :
