Rozwój sztucznej inteligencji otwiera nowe możliwości w diagnostyce chorób przewlekłych i ocenie biologicznego starzenia organizmu. Najnowsze badania zespołu z Tohoku University pokazują, że analiza pojedynczego zdjęcia dna oka może dostarczyć informacji nie tylko o wieku biologicznym pacjenta, ale również o ryzyku rozwoju poważnych chorób, takich jak cukrzyca, czy choroby układu krążenia.
Z tego artykułu dowiesz się…
- Jak sztuczna inteligencja może na podstawie zdjęcia dna oka oszacować wiek biologiczny siatkówki
- Czym jest „luka wieku siatkówki” i jak wiąże się z ryzykiem chorób przewlekłych
- Jakie dane i algorytmy wykorzystano do stworzenia modelu AI
- Dlaczego badanie dna oka może stać się narzędziem przesiewowym w identyfikacji pacjentów wysokiego ryzyka
Wiek siatkówki jako nowy biomarker
Kluczowym elementem badania jest koncepcja tzw. „wieku siatkówki”. Jest to wskaźnik odzwierciedlający biologiczne starzenie się organizmu, określany na podstawie cech widocznych na zdjęciach dna oka. Model AI opracowany przez zespół badawczy analizuje strukturę siatkówki – światłoczułej tkanki znajdującej się w tylnej części oka – i na tej podstawie estymuje wiek biologiczny pacjenta. Jak wyjaśnia profesor Toru Nakazawa:
Zdjęcia dna oka to nieinwazyjne zdjęcia oka wykonywane w ramach regularnych badań kontrolnych, więc nie wymagają żadnych dodatkowych działań – wyjaśnia Nakazawa. Nasz model będzie niemal bezproblemowym uzupełnieniem typowego procesu pracy lekarza.
Jak działa model sztucznej inteligencji?
Model został wytrenowany na dużym zbiorze danych obejmującym 50 595 wysokiej jakości obrazów dna oka pochodzących od zdrowych dorosłych. Następnie przeprowadzono jego walidację na dodatkowych 7 288 obrazach. Wyniki wskazują na wysoką dokładność algorytmu:
- średni błąd estymacji wieku wyniósł około 3 lat,
- model przewyższył wcześniejsze rozwiązania porównawcze.
W procesie treningu wykorzystano również dane dotyczące poziomu hemoglobiny glikowanej (HbA1c), co pozwoliło lepiej uchwycić zmiany związane z metabolizmem i starzeniem. Co istotne, w praktyce klinicznej badanie krwi nie byłoby konieczne – wystarczyłoby wykonanie zdjęcia dna oka.
„Luka wieku siatkówki” a ryzyko chorób
Jednym z najważniejszych odkryć jest tzw. „luka wieku siatkówki”, czyli różnica pomiędzy wiekiem biologicznym ocenionym przez AI, a wiekiem chronologicznym pacjenta. Analiza wykazała, że:
- większa różnica występowała u osób z cukrzycą,
- była istotnie związana z chorobami serca,
- obserwowano ją również u pacjentów po udarze mózgu.
Wskazuje to, że przyspieszone starzenie się siatkówki może stanowić marker ryzyka chorób ogólnoustrojowych.
Potencjał w badaniach przesiewowych
Zastosowanie tego typu narzędzia może mieć istotne znaczenie w praktyce klinicznej, szczególnie w kontekście badań przesiewowych. Dzięki nieinwazyjności i dostępności badania dna oka możliwe byłoby:
- szybkie identyfikowanie pacjentów z podwyższonym ryzykiem chorób,
- kierowanie ich na dalszą diagnostykę,
- wdrażanie spersonalizowanych działań profilaktycznych.
Tego rodzaju podejście wpisuje się w rozwój medycyny precyzyjnej oraz wykorzystanie AI w profilaktyce zdrowotnej.
Ograniczenia i dalsze kierunki badań
Autorzy podkreślają, że obecne wyniki mają charakter obserwacyjny i wskazują na korelację, a nie związek przyczynowo-skutkowy. Jak zaznacza Nakazawa:
Planujemy już badanie obejmujące kohortę ponad 10 000 osób, obejmujące ciągłą, 3-letnią obserwację, aby sprawdzić, czy sygnały związane z wiekiem siatkówki mają związek z przyszłym rozwojem chorób sercowo-naczyniowych i innych chorób ogólnoustrojowych.
Dalsze badania longitudinalne będą kluczowe dla potwierdzenia wartości predykcyjnej tego biomarkera.
Główne wnioski
- Model AI został wytrenowany na 50 595 obrazach dna oka i zwalidowany na 7 288 kolejnych, osiągając średni błąd estymacji wieku na poziomie około 3 lat.
- „Luka wieku siatkówki” była większa u pacjentów z cukrzycą, chorobami serca oraz po udarze, co wskazuje na potencjalny związek z ryzykiem chorób ogólnoustrojowych.
- Badanie jest całkowicie nieinwazyjne i może być łatwo wdrożone w praktyce klinicznej jako element rutynowej diagnostyki.
- Planowane są badania na ponad 10 000 osób z 3-letnią obserwacją, które mają potwierdzić wartość predykcyjną wieku siatkówki w prognozowaniu chorób.
Źródło:
- Tohoku University
- https://www.nature.com/articles/s43856-026-01573-y
