一项被誉为全球最大的眼科研究项目之一，可能会使常规眼科影像检查在疾病筛查中发挥新的重要作用。
厚与薄：视网膜地图
澳大利亚沃尔特和伊丽莎·霍尔医学研究所（WEHI）的研究人员应用人工智能（AI）分析了英国生物样本库（UK Biobank）中超过50,000张光学相干断层扫描（OCT）图像。该数据库最初于2002年在英国建立，是一个生物医学数据库和研究资源。
研究人员的目标是通过这些地图来识别影响视网膜厚度（RT）的新遗传因素，并查看视网膜变薄是否与多种疾病有关。研究成果发表在《自然通讯》上。
由于视网膜是中枢神经系统的一部分，与大脑和脊髓一起，涉及该系统退化或中断的疾病可能会在视网膜中表现出来，而视网膜可能是检测这些疾病的便捷位置。
此前的研究曾包括使用荧光成像来评估视网膜中淀粉样斑块的积聚，并监测痴呆治疗的进展。
新WEHI研究的重点是视网膜厚度，这一参数已在监测免疫细胞因疾病而发炎时的行为中被用作兴趣指标。
眼科诊所常规的OCT检查会测量这一厚度，英国生物样本库中共有约85,000个数据集可用。
尽管一些先前对视网膜厚度数据集的研究曾寻找过与糖尿病视网膜病变的全基因组关联，但WEHI应用了一种基于深度学习的图像分割方法，生成了一个来自无明确视网膜疾病个体的高分辨率视网膜厚度数据集，并调查了视网膜厚度与多个医疗和生理因素之间的关系。
OCT显示多发性硬化症的进展
该项目应用了一个深度卷积神经网络，生成了128×256像素网格上的视网膜厚度数据，每个像素捕捉大约47×12微米的视网膜区域，从而可以评估总共6000×6000微米的视网膜面积。
然后，研究人员对视网膜厚度与其他患者数据进行了多项相关性分析，包括年龄、性别和视网膜发育数据。研究人员表示，通过新技术提供的增强分辨率揭示了一些以前未研究过的视网膜厚度关联。
“通过应用AI，我们生成了有史以来最高分辨率的空间视网膜厚度数据集。”研究团队在其论文中评论道。
“我们的分析揭示了视网膜厚度与基因组、代谢物、血液特征和疾病之间错综复杂的关系，其中旁中心区域最为丰富。我们发现视网膜变薄与健康状况较差和疾病负担增加有关。”
在最重要的发现中，视网膜厚度减少与多发性硬化症高度相关。这一结果为OCT作为多发性硬化症及其进展的生物标志物提供了强有力的独立验证。WEHI指出，未来利用视网膜厚度作为生物标志物的研究应集中在黄斑的鼻侧周边区域，因为该区域包含最强的信号。
WEHI已通过Retinomics将结果公开，这是一个交互式网页门户，位置图显示哪些健康因素现在与黄斑的具体区域相关联。
“像AI这样的技术推动了发现，当与杰出的人才结合时，有一种非凡的能力将大规模人群数据转化为深远的见解。”WEHI的Melanie Bahlo说。“历史上从未有过如此强大的组合来推进人类健康。”
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