Scopo Sviluppare un modello di deep learning (DL) che predice l’età dalle immagini del fondo oculare (età retinale) e indagare l’associazione tra il divario di età retinale (età retinica prevista dal modello DL meno l’età cronologica) e il rischio di mortalità. Metodi In questo studio sono state incluse un totale di 80.169 immagini del fondo oculare prese da 46.969 partecipanti alla Biobanca del Regno Unito con una qualità ragionevole. Di questi, 19.200 immagini del fondo oculare di 11.052 partecipanti senza storia medica all’esame di base sono state utilizzate per addestrare e convalidare il modello DL per la previsione dell’età utilizzando una convalida incrociata cinque volte. Un totale di 35.913 dei restanti 35.917 partecipanti avevano a disposizione dati sulla mortalità e sono stati utilizzati per studiare l’associazione tra differenza di età retinica e mortalità. Risultati Il modello DL ha ottenuto una forte correlazione di 0,81 (p<0·001) tra età retinica ed età cronologica e un errore assoluto medio complessivo di 3,55 anni. I modelli di regressione di Cox hanno mostrato che ogni aumento di 1 anno del divario di età retinale era associato a un aumento del 2% del rischio di mortalità per tutte le cause (rapporto di rischio [HR] = 1,02, IC 95%: da 1,00 a 1,03, p = 0,020) e un aumento del 3% del rischio di mortalità causa-specifica attribuibile a malattie non cardiovascolari e non tumorali (HR=1,03, IC 95%: %: da 1,00 a 1,05, p=0,041) dopo aggiustamenti multivariabili. Non è stata identificata alcuna associazione significativa tra la differenza di età della retina e la mortalità cardiovascolare o correlata al cancro. Conclusioni I nostri risultati indicano che il divario di età retinica potrebbe essere un potenziale biomarcatore dell’invecchiamento strettamente correlato al rischio di mortalità, implicando il potenziale dell’imaging retinico come strumento di screening per la stratificazione del rischio e l’erogazione di interventi personalizzati. . |
Commenti
La differenza tra l’età biologica della retina, degli strati sensibili alla luce del tessuto nervoso nella parte posteriore dell’occhio, e l’età effettiva (cronologica) di una persona è legata al rischio di morte, secondo una ricerca pubblicata online nel Regno Unito . Giornale di oftalmologia .
Questo “divario di età retinale” potrebbe essere utilizzato come strumento di screening, suggeriscono i ricercatori.
Un numero crescente di prove suggerisce che la rete di piccoli vasi (microcircolo) nella retina potrebbe essere un indicatore affidabile della salute generale del sistema circolatorio e del cervello.
Mentre i rischi di malattia e morte aumentano con l’età, è chiaro che questi rischi variano considerevolmente tra persone della stessa età, il che implica che “l’invecchiamento biologico” è unico per l’individuo e potrebbe essere un indicatore migliore della salute attuale e futura, afferma il ricercatore.
Sono stati sviluppati vari indicatori tissutali, cellulari, chimici e basati su immagini per rilevare l’invecchiamento biologico che non è al passo con l’invecchiamento cronologico. Ma queste tecniche sono irte di problemi etici e di privacy, oltre ad essere spesso invasive, costose e dispendiose in termini di tempo, dicono i ricercatori.
Quindi si sono rivolti al deep learning per vedere se poteva prevedere con precisione l’età della retina di una persona dalle immagini del fondo, la superficie posteriore interna dell’occhio, e per vedere se c’era qualche differenza tra questo e la persona A. L’età effettiva, nota come "divario di età retinale", potrebbe essere collegata a un rischio di morte più elevato.
Il deep learning è un tipo di apprendimento automatico e di intelligenza artificiale (AI) che imita il modo in cui le persone acquisiscono determinati tipi di conoscenza. Ma a differenza dei classici algoritmi di machine learning che sono lineari, gli algoritmi di deep learning sono impilati in una gerarchia di crescente complessità.
I ricercatori si sono basati su 80.169 immagini del fondo oculare prese da 46.969 adulti di età compresa tra 40 e 69 anni, tutti parte della UK Biobank, un ampio studio basato sulla popolazione di oltre mezzo milione di residenti nel Regno Unito. mezza età e più anziani.
Sono state utilizzate circa 19.200 immagini del fondo oculare destro di 11.052 partecipanti in salute relativamente buona al controllo sanitario iniziale della Biobanca per convalidare l’accuratezza del modello di deep learning per la previsione dell’età della retina.
Ciò ha mostrato una forte associazione tra l’età retinica prevista e l’età effettiva, con una precisione complessiva entro 3,5 anni.
Il divario di età retinica è stato poi valutato nei restanti 35.917 partecipanti durante un periodo medio di follow-up di 11 anni. Durante questo periodo, 1871 (5%) partecipanti sono morti: 321 (17%) per malattie cardiovascolari; 1018 (54,5%) cancro; e 532 (28,5%) per altre cause, inclusa la demenza.
Le proporzioni di "invecchiamento rapido" (quelli la cui retina appariva più vecchia della loro età effettiva) con differenze di età retinica superiori a 3, 5 e 10 anni erano, rispettivamente, 51%, 28% e 4,5%.
Ampi divari di età retinica in anni erano significativamente associati a un rischio di morte più elevato dal 49% al 67%, oltre a quello per malattie cardiovascolari o cancro.
Inoltre, ogni aumento di 1 anno della differenza di età retinica è stato associato a un aumento del 2% del rischio di morte per qualsiasi causa e a un aumento del 3% del rischio di morte per una causa specifica diversa dalle malattie cardiovascolari. e cancro, dopo aver considerato fattori influenti come l’ipertensione, il peso (BMI), lo stile di vita e l’etnia.
Lo stesso processo applicato all’occhio sinistro ha prodotto risultati simili.
Questo è uno studio osservazionale e come tale non può stabilirne la causa. I ricercatori riconoscono inoltre che le immagini della retina sono state catturate in un determinato momento e che i partecipanti potrebbero non essere rappresentativi della popolazione del Regno Unito nel suo complesso.
Tuttavia, scrivono: “Le nostre nuove scoperte hanno determinato che la differenza di età della retina è un predittore indipendente di un aumento del rischio di mortalità, in particolare di mortalità non correlata a malattie cardiovascolari o cancro. “Questi risultati suggeriscono che l’età della retina può essere un biomarcatore dell’invecchiamento clinicamente significativo”.
Aggiungono: “La retina offre una “finestra” unica e accessibile per valutare i processi patologici sottostanti delle malattie vascolari e neurologiche sistemiche associate ad un aumento del rischio di mortalità.
"Questa ipotesi è supportata da studi precedenti, che suggerivano che le immagini della retina contenessero informazioni su fattori di rischio cardiovascolare, malattie renali croniche e biomarcatori sistemici".
Le nuove scoperte, combinate con ricerche precedenti, rafforzano "l’ipotesi che la retina svolga un ruolo importante nel processo di invecchiamento e sia sensibile al danno cumulativo dell’invecchiamento che aumenta il rischio di mortalità", spiegano.
