Biomarcadores por tomografía de coherencia óptica para distinguir el edema macular diabético del edema macular cistoideo pseudofáquico, mediante el uso de algoritmos de aprendizaje automático

Investigadores explicaron que identificar la patología subyacente en individuos diabéticos con edema macular, poco después de la cirugía de cataratas, puede ser difícil y podría influir en su manejo. Durante la investigación, buscaron desarrollar un clasificador clínico para confirmar la etiología diabética mediante el uso de parámetros de tomografía de coherencia óptica de dominio espectral.

Los investigadores analizaron datos de OCT de dominio espectral de 153 individuos con edema macular cistoideo pseudofáquico (n=57), edema macular diabético (n=86) o edema macular “mixto” (n=10). Utilizaron algoritmos de aprendizaje automático avanzado para desarrollar un clasificador predictivo con pocos parámetros.

Los factores de diferenciación incluían la existencia de exudados duros, focos hiperreflectivos y la presencia de fluido subretinal, junto con patrones de edema macular y localización de quistes en las capas de la retina. Mediante el uso de tres a seis parámetros de SD-OCT, los investigadores lograron de un 94% a un 98% de sensibilidad, de un 94% a un 95% de especificidad, y un área bajo la curva de 0,937 a 0,987 (dependiendo del método) para confirmar la etiología diabética. Un diagrama de flujo de decisión logró una sensibilidad de 96%, un 95% de especificidad y un área bajo la curva de 0,937.

Los investigadores descubrieron que confirmar la etiología diabética para el edema en los casos de incertidumbre entre el edema macular diabético cistoideo y el edema macular pseudofáquico, era posible mediante el uso de unos cuantos parámetros de tomografía de coherencia óptica de dominio espectral (SD-OCT) de alta precisión. Propusieron el uso de un diagrama de flujo de decisión clínica para casos de incertidumbre, para apoyar la iniciativa al aplicar inyecciones intravítreas en lugar del tratamiento tópico.

Fuente: Hecht I, Bar A, Rokach L, et al. Optical coherence tomography biomarkers to distinguish diabetic macular edema from pseudophakic cystoid macular edema using machine learning algorithms. Retina 2018; Oct 3. [Epub ahead of print].

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