印第安纳大学的验光和人工智能领域的科学家，成为首批从美国国立卫生研究院（NIH）新计划中获得支持的三个研究小组之一，该计划支持新兴的“眼组学”领域，即利用眼睛作为观察影响全身疾病的窗口。
印第安纳大学验光学院的斯蒂芬·A·伯恩斯（Stephen A. Burns）教授获得了 NIH 风险计划“眼组学倡议”为期三年、480 万美元的拨款，并担任主要研究员。该奖项的共同研究员之一是印第安纳大学卢迪信息、计算与工程学院的智能系统工程副教授埃莱夫塞里奥斯·加里法利迪斯（Eleftherios Garyfallidis）。
该项目将支持下一代检眼镜（用于观察眼睛内部的仪器）的开发，通过简单的眼部扫描就能发现糖尿病、心脏病、肾病、镰状细胞贫血和阿尔茨海默病等疾病的早期预警信号。
伯恩斯说：“这项研究是将眼睛作为健康的窗口，”并指出视网膜是中枢神经系统中唯一可直接观察的部分。“我们希望为医疗保健提供者提供最清晰的、非侵入性的观察身体内部的途径。”
该项目的其他研究人员包括西北大学的共同主要研究员阿曼尼·法齐（Amani Fawzi）以及斯坦福大学的阿尔弗雷多·杜布拉（Alfredo Dubra）和西奈山纽约眼耳医院的托科·Y·P·崔（Toco Y. P. Chui）。
伯恩斯利用眼睛检测疾病的研究可以追溯到 21 世纪初，当时他和印第安纳大学验光学院的同事率先将自适应光学扫描激光系统应用于人类眼睛的观察。该领域最初由天文学家开发，用于消除望远镜中恒星的“闪烁”——即地球大气层造成的扭曲。眼睛的光学系统也会产生类似的光扭曲。
印第安纳大学验光学院的博士后研究员马塞利娜·索布扎克（Marcelina Sobczak）正在准备使用检眼镜。通过学校开发的技术，伯恩斯实验室的检眼镜可以以 2 微米的分辨率观察人眼后部——这个尺度小到足以显示眼睛动脉和静脉内红细胞的实时运动。（单个红细胞的宽度约为 8 微米。）伯恩斯已经利用该技术在眼血管壁上识别出糖尿病和高血压的生物标志物。
来自西北大学和西奈山的项目研究人员已经使用类似的技术观察这些血管内外的细胞，包括发现镰状细胞贫血中新月形的红细胞。斯坦福大学的研究人员已经使用自适应光学来改善对眼睛光感受器的观察。
在 NIH 的支持下，研究团队将把他们各自的项目整合到一个单一的设备中，并应用最先进的机器学习和人工智能。此外，他们还将探索该技术发现心脏病和阿尔茨海默病早期迹象的潜力。
伯恩斯说：“越来越多的证据表明，阿尔茨海默病存在强大的视网膜血管成分。”“目前，您可以通过 PET 扫描看到这些迹象，但这需要大型、数百万美元的仪器。如果我们能够通过眼部扫描看到相同的迹象，那将更具非侵入性且成本更低。”
加里法利迪斯的任务是开发和应用机器学习和人工智能方法来解释设备的结果。这可以通过消除人工分析图像的需要，将诊断时间从几天缩短到几分钟。
在项目的第一年，实验室将把他们的仪器调整到相同的灵敏度水平，伯恩斯说，他的实验室将把其技术与西北大学的仪器相结合。斯坦福大学将专注于与纽约眼耳医院的仪器进行类似的技术集成。
接下来，工作将转向数据验证，以确认新仪器的读数与早期技术版本一致。研究人员还将比较新的人工智能系统对扫描的解释与人类分析师的结论，以确认准确性。
项目的最后一年将涉及在临床志愿者身上测试该设备。印第安纳大学的大部分数据将来自通过阿特沃特眼保健中心招募的个人。
“超过 80％的 60 岁以上人群至少有一种健康问题，可以通过我们的技术在眼睛中检测到，”伯恩斯说。
他说，NIH 选择这个项目是因为其具有潜在的高影响力。风险基金计划强调“能够快速实施的简短、适度的投资，具有强大的加速科学的潜力。”
“我们现在的挑战是选择性和特异性，”伯恩斯说。“我们需要表明我们能够检测出各种疾病之间的差异，快速准确地解读我们关注的各种疾病的迹象。”
目标是推进这项技术，直到它准备好从实验室跃升到“您进行年度眼部检查的任何地方”，他说。
