Actualizado 1 de noviembre, 2022
Hace años que se han asociado anomalías en la retina con la presencia de enfermedad neurodegenerativa y enfermedad de Alzheimer (EA) en particular. Así placas de beta amiloide y ovillos neurofibrilares tau, las características neuropatológicas distintivas de la EA en tejidos retinales de personas con AD. De este modo la retina puede mostrar cambios estructurales característicos cambios en individuos con AD.
Un artículo publicado en el Br J Opthalmology detalla una red neuronal convolucional (CNN) para detectar la enfermedad de Alzheimer (EA) sintomática utilizando una combinación de imágenes retinales multimodales y datos de pacientes.
Se utilizaron mapas en color del grosor de la capa plexiforme interna de las células ganglionares (GC-IPL), imágenes de angiografía por tomografía de coherencia óptica del plexo capilar superficial y oftalmoscopia láser de escaneo de autofluorescencia de fondo y color de campo ultraancho . Las imágenes fueron capturadas en 284 ojos de 159 sujetos (222 ojos de 123 sujetos cognitivamente sanos y 62 ojos de 36 sujetos con EA.
Los resultados muestran que la utilización de imágenes retinales multimodales predicen con éxito el diagnóstico de EA sintomática en un conjunto de pruebas independiente. Los mapas GC-IPL fueron las entradas individuales más útiles para la predicción. Los modelos que incluyen solo imágenes funcionan de manera similar a los modelos que también incluyen datos cuantitativos y datos del paciente.
Ellis Wisely C, Wang D, Henao R et al. Convolutional neural network to identify symptomatic Alzheimer’s disease using multimodal retinal imaging. Br J Ophthalmol 2022 106:388-95.