새로운 시력 검사로 심장 마비를 예측할 수 있습니다

[이매진]

새로운 시력 검사로 심장 마비를 예측할 수 있습니다

https://www.medicalnewstoday.com/articles/new-eye-exam-may-be-able-to-predict-a-heart-attack

New eye exam may show if you're at risk for a heart attack

새로운 시력 검사로 심장 마비를 예측할 수 있습니다

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• 새로운 연구에서 눈 망막의 혈관 복잡성과 심근경색, 즉 심장마비 위험 사이의 연관성이 확인되었습니다.
• 이 발견은 인공 지능과 "딥 러닝"을 사용하여 대규모 개인 그룹을 나타내는 데이터를 처리함으로써 이루어졌습니다.
• 새로운 유전적 통찰력과 결합하여 연구원들은 모델에 인구통계학적 데이터가 포함될 때 심장마비를 정확하게 예측할 수 있습니다.

머지 않아 망막 스캔으로 심장마비를 예측할 수 있게 될 것입니다. 새로운 연구에 따르면 인간 눈의 망막 뒤쪽에 있는 혈관의 복잡성이 감소하면 심근경색증의 초기 바이오마커가 됩니다.

안과 의사 인 하워드 R. 크라우스(Howard R. Krauss ) 박사는 메디컬 뉴스( Medical News )와의 인터뷰에서 “나는 수십 년 동안 눈이 영혼의 창일 뿐만 아니라 뇌의 창이며 신체의 창이라고 항상 강의했습니다. 오늘 은 새로운 연구에 대해.

그는 "AI(인공지능)와 '딥 러닝'이 그 사실을 증명하고 있다"고 말했다.

연구에 참여하지 않은 심장학자 인 Dr. Rigved Tadwalkar 는 MNT 에 이 발견이 흥미롭다고 말했습니다.

그는 "망막 혈관계의 검사가 심혈관 건강에 대한 통찰력을 얻을 수 있다는 것을 알고 있었지만, 이 연구는 망막 혈관계의 특성이 심근경색증 에 대한 개별 위험 예측에 사용될 수 있다는 증거 기반에 기여한다 "고 말했다.

"이 [연구]는[심장마비와 관련하여] 조기 예방 개입으로 누가 잠재적으로 이익을 얻을 수 있는지 결정하는 데 도움이 되는 도구 상자의 또 다른 도구입니다.
— 리그베드 태드워커 박사

연구에 참여하지 않은 Krauss 박사는 "가장 큰 매력은 사진 촬영 스테이션이 임상의와 멀리 떨어져 있고 언젠가는 스마트폰으로도 접근할 수 있다는 점입니다."라고 말했습니다.

이 연구는 6월 12일 유럽인간유전학회(European Society of Human Genetics) 에서 발표됐다 .

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망막 스캔 및 혈관

보도 자료 에 따르면 이 프로젝트 는 500,000명 이상의 개인에 대한 인구 통계학적, 역학, 임상 및 유전형 데이터와 망막 이미지가 포함 된 UK Biobank 의 데이터를 활용했습니다. 인구 통계 데이터에서 데이터에는 개인의 연령, 성별, 흡연 습관, 수축기 혈압 및 체질량 지수(BMI)가 포함되었습니다.

연구원들은 망막을 스캔한 후 나중에 심장마비를 일으킨 약 38,000명의 백인 영국인 참가자를 확인했습니다. 바이오뱅크는 이러한 개인 에게 망막 안저 이미지와 유전형 정보를 제공했습니다.

망막 뒤쪽의 시신경과 연결되는 양쪽에는 두 개의 큰 혈관계 또는 혈관계가 있습니다. 건강한 개인의 경우, 각각은 유사하게 복잡한 프랙탈 기하학 을 가진 나뭇가지와 비슷 합니다.

그러나 어떤 사람들에게는 이러한 복잡성이 거의 없고 분기가 크게 단순화됩니다.

이 연구에서 인공 지능(AI)과 딥 러닝 모델은 낮은 망막 혈관 복잡성과 관상 동맥 질환 사이의 연관성을 밝혔습니다.

AI의 힘

Krauss 박사는 "AI와 딥 러닝 활용의 장점은 데이터베이스가 구축됨에 따라 오늘날 우리가 의심조차 하지 못하는 방식으로 망막 평가의 연관성과 예측 가치를 배울 수 있다는 것입니다.

Krauss 박사는 그러한 연구에서 AI와 딥 러닝을 사용하는 이점이 있다고 덧붙였습니다.

“AI는 사진을 보고 97%의 정확도로 남성인지 여성인지 구별할 수 있습니다. 어떤 안과 의사도 눈을 보거나 사진을 보고 그것이 남성인지 여성인지 말할 수 없습니다.”라고 추측할 수 없을 정도로 그는 말했습니다.

AI 모델은 혈관 밀도만 고려할 때 어느 정도 성공적이었습니다. 그러나 Villaplana-Velasco는 "인구 통계 데이터를 포함하는 모델 및 기존 위험 모델과 비교할 때 정확도가 크게 감소했습니다"라고 설명했습니다.

"망막 혈관 복잡성에 연령과 성별을 포함했을 때에도 상당한 개선을 발견했습니다."라고 그녀는 말했습니다.

특정 유전자 영역

세 번째 요인은 연구원 모델의 예측력을 더욱 향상시켰습니다.

수석 저자이자 Ph.D.는 "우리의 유전자 분석 결과가 나타났습니다."라고 말했습니다. 학생 Ana Villaplana-Velasco , "망막 혈관 복잡성과 관련된 4개의 유전 영역은 MI 관련 생물학적 과정에서 역할을 합니다."

그녀는 그녀의 팀이 " 체외 실험 에 중점을 둔 다른 연구 그룹과 협력하여" 이 연관성을 더 연구하는 데 관심이 있다고 말했습니다 .

Tadwalkar 박사는 "프랙탈 차원[복잡성]과 심혈관 질환 발병 사이에 진정한 연관성이 있다는 점에서 이번 발견은 의미가 있습니다."라고 말했습니다.

그는 "이 모델은 또한 [다유전자] 위험 점수를 통합하여 자체적으로 정확도를 크게 향상시킬 수 있다"고 언급했습니다.

다른 질병의 징후 발견

Krauss 박사는 망막이 많은 전신 질환에 대한 단서를 보유할 수 있다고 말했습니다.

“검안경이 발명된 후 백 년이 넘는 시간 동안 망막은 현대 의학에서 다양한 전신 질환을 진단하는 데 사용되었습니다. 이제 AI와 딥 러닝 네트워크를 적용하면 안과 의사가 반드시 보기 전에 망막 변화를 볼 수 있습니다.”라고 그는 말했습니다.

빌라플라나-벨라스코(Villaplana-Velasco)는 MNT 와의 인터뷰에서 “이러한 변화는 MI 위험이 높은 경우에만 해당되는 것은 아니다 .

"우리는 모든 상태가 고유한 망막 혈관 변이 프로파일을 가질 수 있다고 믿습니다."
— Ana Villaplana-Velasco, 주 저자

Tadwalkar 박사는 "[연구 결과는] 확실히 올바른 방향으로 나아가는 단계이며 적어도 부분적인 설명을 제공합니다."라고 말했습니다. "그러나 우리는 결과를 재현하는 추가 연구가 필요합니다."

Tadwalkar 박사와 Krauss 박사는 데이터에 나타난 제한된 범위의 개인에 대해 우려를 표명했습니다. Krauss 박사는 대다수가 "영국 백인 거주자이며 성별이 계층화되지 않았습니다"라고 지적했습니다.

"연구에 사용된 데이터는 본질적으로 연구 대상 인구에 의해 제한됩니다."라고 Tadwalkar 박사는 말했습니다.

"향후 작업은 다른 코호트 및/또는 더 많은 수의 환자에서 결과를 재현하는 데 초점을 맞춰야 합니다. 이렇게 하면 결과를 검증할 뿐만 아니라 위험 예측도 향상될 수 있기 때문입니다."라고 그는 덧붙였습니다.

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