Nuevos biomarcadores en los ojos podrían desbloquear la clave para el manejo de la retinopatía diabética

Los nuevos biomarcadores encontrados en los ojos podrían desbloquear la clave para ayudar a controlar la retinopatía diabética y quizás incluso la diabetes, según una nueva investigación realizada en la Escuela de Optometría de la Universidad de Indiana.

Durante sus primeras etapas, la diabetes puede afectar los ojos antes de que los cambios sean detectables con un examen clínico regular. Sin embargo, una nueva investigación sobre la retina ha descubierto que estos cambios se pueden medir antes de lo que se pensaba con técnicas ópticas especializadas y análisis por computadora.

La capacidad de detectar biomarcadores para esta afección que amenaza la vista puede conducir a la identificación temprana de personas en riesgo de diabetes o discapacidad visual, así como mejorar la capacidad de los médicos para tratar a estos pacientes, de acuerdo al estudio publicado en la revista PLOS One.

“La detección temprana del daño retiniano por diabetes es posible con métodos indoloros y podría ayudar a identificar a los pacientes no diagnosticados lo suficientemente temprano como para disminuir las consecuencias de la diabetes no controlada “, explicó Ann E. Elsner, coautora del estudio.

La retinopatía diabética, que es causada por cambios en los vasos sanguíneos de la retina, es la enfermedad ocular diabética más común y una de las principales causas de ceguera en los adultos estadounidenses. De 2010 a 2050, se espera que el número de estadounidenses con retinopatía diabética casi se duplique, de 7,7 millones a 14,6 millones.

El nuevo estudio es parte del énfasis generalizado actual en la detección de la retinopatía diabética a través de la inteligencia artificial aplicada a las imágenes de la retina. Sin embargo, algunos de estos algoritmos proporcionan detección basada en características que ocurren mucho más tarde que los cambios encontrados en este estudio.

Esta técnica avanza en la detección más temprana debido a los algoritmos de procesamiento de imágenes de la retina descritos en el estudio.

“Muchos algoritmos utilizan cualquier información de imagen que difiera entre pacientes diabéticos y controles, lo que puede identificar qué individuos podrían tener diabetes, pero estos pueden ser inespecíficos”, dijo Elsner.

“Nuestro método se puede combinar con los otros métodos de IA para proporcionar información temprana localizada en capas o tipos de tejidos específicos de la retina, lo que permite la inclusión de información no analizada en los otros algoritmos”, concluyó.

Elsner realizó el análisis de la imagen de la retina en su laboratorio en el Centro Borish de Investigación Oftálmica de la Escuela de Optometría de IU, junto con su coautor, Joel A. Papay, un Ph.D. estudiante en el Programa de Ciencias de la Visión en la escuela. Utilizaron datos recopilados de voluntarios con diabetes, junto con sujetos de control sanos. También se recopilaron datos adicionales de un examen de detección de retinopatía diabética de miembros de la comunidad marginada en la Universidad de California, Berkeley y Alameda Health.

El análisis por computadora se realizó con datos de imágenes de la retina comúnmente recolectados en clínicas bien equipadas, pero mucha de la información utilizada en este estudio a menudo se ignora para el diagnóstico o manejo de los pacientes.

 

 

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