亮点
• 深度学习（机器对机器）模型可以准确地从眼压升高患者的视盘照片中预测视网膜神经纤维层（RNFL）厚度。
• 较低的基线预测RNFL厚度显著与更高的原发性开角型青光眼（POAG）发病风险相关。
• 预测的RNFL厚度纵向下降强烈预示着向POAG的转化，增强了青光眼风险监测。
• 预测的RNFL厚度结合已建立的临床风险因素，有助于改善青光眼管理中的风险分层。
研究背景与疾病负担
原发性开角型青光眼（POAG）是全球不可逆失明的主要原因之一，其特征是进行性的视网膜神经节细胞丢失和视神经损伤。眼内压升高（眼压升高）是POAG的主要可改变风险因素，但并非所有眼压升高的个体都会发展成青光眼。准确识别青光眼转化风险最高的患者仍然是一个关键挑战，及时干预可以预防视力丧失。
视网膜神经纤维层（RNFL）厚度可以通过光学相干断层扫描（OCT）测量，是早期青光眼损伤的敏感生物标志物。然而，OCT设备在所有临床环境中可能并不广泛可用，且纵向OCT成像资源密集。相比之下，视盘摄影是一种广泛可用的诊断工具。利用深度学习从视盘照片中预测RNFL厚度，可以提供一种评估青光眼进展风险的可扩展、成本效益策略。
研究设计
本诊断研究利用了来自标志性的眼压升高治疗研究（OHTS）1期和2期试验的数据，共纳入1,636名参与者（3,272只眼睛），这些参与者在基线时有眼压升高但无青光眼。多中心OHTS试验从1994年持续到2008年，提供了长期随访和全面的临床数据。
该研究使用了从该队列中纵向获得的66,714张视盘照片。一个先前接受过OCT衍生RNFL厚度测量训练的机器对机器（M2M）深度学习模型被应用于从每张照片中预测RNFL厚度。预测的基线RNFL和纵向变化与人口统计学和临床变量一起进行了分析。
主要结果包括使用Cox比例风险模型在单变量和多变量框架下评估预测的RNFL厚度作为从眼压升高转化为POAG的独立风险因素。
关键发现
在1,444名分析的参与者中，基线平均年龄为56岁，女性占57.7%。主要发现包括：
- 最终转化为POAG的眼睛的平均基线预测RNFL厚度显著较薄（94.1 µm），而未转化的眼睛则为97.1 µm，平均差异为3.0 µm（95% CI, 2.2–3.8；P < .001）。
- 在单变量分析中，预测的RNFL厚度每减少10 µm，青光眼转化的风险几乎翻倍（HR 1.97；95% CI, 1.60–2.42；P < .001）。
- 在调整年龄、眼内压、中央角膜厚度、视野模式标准差、平均偏差和杯盘比后，这种关联仍然稳健（HR 1.83；95% CI, 1.49–2.25；P < .001）。
- 纵向来看，预测的RNFL厚度每年减少1 µm是一个强有力的转化预测因子（HR 6.01；95% CI, 3.33–10.64；P < .001），突显了其在疾病进展监测中的效用。
这些发现表明，基于深度学习从标准视盘照片中预测的RNFL厚度可以作为眼压升高患者基线青光眼风险和动态疾病进展的敏感生物标志物。
专家评论
Liu等人的研究通过将人工智能（AI）与传统成像技术相结合，在青光眼诊断方面取得了重大进展。基于深度学习的RNFL预测有助于在缺乏OCT技术的环境中进行风险评估，有可能在全球范围内实现早期青光眼检测的民主化。
重要的是，M2M模型依赖于广泛可用的视盘照片，确保了这种方法的广泛应用。预测的RNFL变薄与青光眼转化之间的强独立关联，强调了其生物学合理性，鉴于RNFL在视网膜神经节细胞完整性中的作用。
然而，一些局限性值得关注。原始训练数据和验证主要限于特定种族和临床背景下OHTS人群；在不同人群和实际临床环境中的外部验证是必不可少的。回顾性研究设计和图像质量的变异性可能影响模型性能。
未来的前瞻性研究可能将预测的RNFL厚度与其他基于AI的生物标志物和多模态成像技术结合起来，以完善个性化的青光眼风险预测和管理策略。
结论
应用经过OCT训练的深度学习模型到视盘照片，可以准确预测RNFL厚度，为眼压升高患者提供一种非侵入性、易于获取的青光眼风险生物标志物。基线预测的RNFL厚度和纵向变薄率预示着向原发性开角型青光眼转化的风险增加。
将预测的RNFL厚度纳入临床工作流程，可以增强对高风险患者的早期识别和监测，指导及时的治疗干预。进一步的研究验证这一方法在不同人群中的应用，并将其整合到决策支持系统中，可能会促进全球青光眼结局的改善。
参考文献
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