Les facteurs de risque OCT Plus améliorent la détection de la démence

Lors du dépistage des patients atteints de démence, l’intégration de l’imagerie rétinienne standard dans une évaluation des facteurs de risque traditionnels de la maladie peut améliorer la détection du déclin cognitif, ont rapporté des chercheurs du Royaume-Uni.

Les résultats s’ajoutent à un ensemble croissant de preuves reliant les maladies systémiques et l’œil – un domaine de recherche appelé “oculomique.”

“Nous montrons que des modèles d’apprentissage en profondeur entraînés avec des images rétiniennes interprétables peuvent être utilisés en plus des facteurs de risque traditionnels pour agir comme une méthode simple et non invasive de dépistage de la démence”, a déclaré Robbert Struyven, MD, doctorant à l’University College London Centre. for Medical Image Computing, qui a présenté les résultats lors de la réunion annuelle 2023 de l’Association pour la recherche en vision et en ophtalmologie. “Nous constatons qu’en plus des prédicteurs connus de la démence – tels que l’âge avancé, hypertensionet le diabète – les signaux de la rétine peuvent être utilisés pour aider à améliorer les prédictions.”

Pour le dépistage de la démence, l’avantage d’incorporer des informations rétiniennes, en plus des facteurs de risque non rétiniens traditionnels, n’a pas encore été entièrement établi. La nouvelle étude a évalué si l’ajout d’algorithmes d’apprentissage en profondeur entraînés sur des images générées par tomographie à cohérence optimale (OCT) pouvait améliorer les performances de dépistage de la démence en plus du pouvoir prédictif des modèles de stratification du risque.

« La rétine est une extension du cerveau. C’est l’impulsion derrière l’examen des caractéristiques basées sur l’OCT dans les maladies neurologiques », a déclaré Ian Han, MD, professeur adjoint d’ophtalmologie et de sciences visuelles à l’Université de l’Iowa Carver College of Medicine dans l’Iowa. Ville.

La rétine offre des caractéristiques uniques qui la rendent beaucoup plus accessible que le cerveau à des fins d’évaluation, a ajouté Han.
“En ophtalmologie, nous avons une imagerie détaillée à haute résolution jusqu’à plusieurs microns dans les tissus”, a-t-il déclaré. “Nous pouvons voir diverses caractéristiques qui ne peuvent pas être très bien vues sur la neuroimagerie du système vasculaire. Ainsi, potentiellement, vous pourriez avoir une caractéristique frontale détectable à l’échelle microscopique qui serait rendue plus facilement détectable que l’imagerie, par exemple, avec l’IRM.”

Quatre modèles évalués

Pour l’étude rétrospective, Struyven et ses collègues ont examiné les données de 353 157 participants à AlzEye, un couplage longitudinal au niveau des enregistrements de l’imagerie ophtalmique et des admissions à l’hôpital. Les chercheurs ont identifié des patients diagnostiqués avec La maladie d’Alzheimer, la démence vasculaireou d’autres formes de déclin cognitif, ainsi que des témoins sains sur le plan cognitif, et les ont associés à leurs dossiers ophtalmologiques.

Le groupe de Struyven a comparé les performances de quatre modèles de dépistage :

• facteurs de risque non rétiniens

• caractéristiques rétiniennes interprétables, telles que les propriétés vasculaires et l’épaisseur des couches rétiniennes, ainsi que les facteurs de risque traditionnels

• algorithmes de deep learning entraînés sur l’imagerie OCT

• un modèle de fusion multimodal combinant images rétiniennes et facteurs de risque traditionnels

Les facteurs de risque traditionnels comprenaient des facteurs démographiques – âge, sexe, origine ethnique et un indice de statut socio-économique – et des caractéristiques cliniques telles que l’hypertension et le diabète liés à la développement de la démence. Les caractéristiques rétiniennes consistaient en des épaisseurs de couche sur l’OCT et des caractéristiques morphologiques extraites d’images de fond d’œil en couleur. Séparément, un algorithme informatique a été formé à l’aide d’images rétiniennes pour prédire la démence de toutes causes. Les caractéristiques de l’algorithme ont été utilisées dans le modèle de fusion.

Les modèles ont été formés sur les données de 36 877 patients visitant quatre hôpitaux ophtalmologiques Moorfields de 2008 à 2018 et ont été validés sur deux ensembles de données de test : 4 083 patients visitant les quatre mêmes hôpitaux et 4 089 patients visitant trois hôpitaux distincts.

“Tout un saut”

Tel que mesuré à l’aide d’une analyse de l’aire sous la courbe récepteur-opérateur (AUROC), les chercheurs ont découvert que la combinaison de l’apprentissage en profondeur, de l’imagerie et des facteurs de risque était le prédicteur le plus sensible de la démence (0,840 dans le test interne et 0,805 dans le test externe ).

“Nous avons vu une amélioration des performances avec la combinaison”, a déclaré Struyven. “C’était un saut assez important.”

Par type de démence, le potentiel de détection était le plus élevé pour la maladie d’Alzheimer (AUROC, 0,877), suivie de la démence vasculaire (AUROC, 0,870) et d’autres types de la maladie (AUROC, 0,809).

Cependant, comme la pathologie sous-jacente de ces maladies est différente, des modèles distincts peuvent être nécessaires pour chacune, ont noté les chercheurs.

“Nos résultats fournissent des preuves supplémentaires du bénéfice possible de l’utilisation d’un examen rétinien non invasif en conjonction avec les facteurs de risque traditionnels pour le dépistage de la démence dans la population”, a déclaré Struyven.

Struyven a reconnu la nécessité d’une meilleure validation externe de leur modèle et a déclaré que son groupe prévoyait de mener des études supplémentaires pour ce faire.

Daniel Ting, MBBS, PhD, professeur agrégé d’ophtalmologie à la Duke-NUS Medical School de Singapour, a observé que les Asiatiques représentaient 23 % de l’ensemble de données de formation mais seulement 16 % de l’ensemble de validation. “La généralisabilité des modèles est importante”, a déclaré Ting, soulignant qu’un modèle construit sur une population caucasienne peut ne pas être fiable lorsqu’il est appliqué aux Asiatiques.

Utilisation potentielle dans le dépistage

Ting a également remis en question le meilleur cadre pour ce modèle de dépistage multimodal potentiel. « Cette technologie sera-t-elle utilisée dans un cadre communautaire ou un cadre de soins tertiaires, et s’agira-t-il d’un cadre de neurologie ou d’ophtalmologie ? Si un patient est testé positif, que se passe-t-il ensuite ? Il y a beaucoup de questions auxquelles il faut répondre », a-t-il déclaré. Nouvelles médicales de Medscape.

Les enquêteurs ont déclaré qu’ils envisageaient que leur modèle, ou un modèle similaire, soit éventuellement intégré à un type de dépistage communautaire de la démence.

Struyven, Han et Ting ne signalent aucune relation financière pertinente.

Réunion annuelle 2023 de l’Association pour la recherche en vision et en ophtalmologie (ARVO) : résumé 1282. Présenté le 24 avril 2023.

Caroline Helwick est une journaliste médicale avec plus de 25 ans d’expérience dans le reportage de conférences médicales à travers le monde.

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