UK Biobankで緑内障研究の精度を高める：診断のみ定義と治療情報を加えた定義の比較
本研究は、UK Biobank参加者における緑内障の「診断のみ」定義と「診断＋治療」定義を比較し、治療エビデンスを含めた定義の方がリスク因子および重症度バイオマーカーとの関連がより強いことを示した。これにより、集団コホートにおける今後の緑内障研究に有用な示唆が得られる。
微小血管消失の有無でみる前視野緑内障の進行予測
前視野緑内障では、OCTAでベースライン時に認められた微小血管消失が、毛細血管密度のより速い低下と、その後の視野障害リスク上昇を予測した。これは、より厳密な経過観察が必要な眼の同定に役立つ可能性を示唆する。
深層学習を用いた網膜神経線維層厚さの予測：眼圧亢進症における緑内障の新たなリスクバイオマーカー
新しい深層学習モデルは、眼底写真から網膜神経線維層厚さを予測し、眼圧亢進症患者における原発開放隅角緑内障のリスク層別化を可能としました。基線および経時的な変化が疾患への転換と強く相関しています。
眼圧亢進症の写真から網膜神経線維層の厚さを予測して緑内障リスクを評価する深層学習
眼底写真から網膜神経線維層（RNFL）の厚さを予測する深層学習モデルは、眼圧亢進症患者における原発性開放隅角緑内障への進行リスクを特定し、早期リスク評価と病態進行のモニタリングを向上させます。