Studio sull’angiografia OCT-A nella FSHD: l’intelligenza artificiale per una valutazione più accurata

Nuovo studio sull’utilizzo dell’intelligenza artificiale per la valutazione della vasculopatia retinica nella distrofia facioscapolo-omerale “Artificial Intelligence for Evaluation of Retinal Vasculopathy in Facioscapulohumeral Dystrophy Using OCT Angiography: A Case Series“.

La distrofia muscolare facioscapolo-omerale (FSHD) è una malattia neuromuscolare lentamente progressiva che può causare una vasta gamma di sintomi, tra cui la vasculopatia retinica. Uno studio recente ha indagato il coinvolgimento vascolare retinico nei pazienti con FSHD utilizzando l’angiografia OCT, una tecnica non invasiva che utilizza l’intelligenza artificiale (AI) per analizzare le immagini del fondo oculare e le scansioni di tomografia a coerenza ottica-angiografia (OCT-A).

Il team di ricerca ha valutato retrospettivamente 33 pazienti con FSHD e ha raccolto dati neurologici e oftalmologici. L’aumento della tortuosità delle arterie retiniche è stato osservato in modo qualitativo nel 77% degli occhi inclusi. L’indice di tortuosità (TI), la densità del vaso (VD) e l’area della zona avascolare foveale (FAZ) sono stati calcolati elaborando immagini OCT-A tramite AI.

I risultati dello studio hanno dimostrato che il TI del plesso capillare superficiale (SCP) era aumentato nei pazienti con FSHD rispetto ai controlli, mentre il TI del plesso capillare profondo (DCP) era diminuito (p <0,001 e p = 0,05, rispettivamente). I punteggi VD per entrambi i risultati SCP e DCP sono aumentati nei pazienti con FSHD (p = 0,0001 e p = 0,0004, rispettivamente).

Inoltre, è stata riscontrata un’area FAZ ridotta nei pazienti con FSHD rispetto ai controlli (t (53) = -6,89, p = 0,01). Il team di ricerca ha inoltre identificato una moderata correlazione tra la lunghezza del frammento VD e EcoRI (r = 0,35, p = 0,048). Con l’aumentare dell’età, VD e il numero totale di rami vascolari hanno mostrato una diminuzione nell’SCP (p = 0,008 e p <0,001, rispettivamente).

I risultati dello studio suggeriscono che l’OCT-A può essere utilizzata per una migliore comprensione della vasculopatia retinica nella FSHD, fornendo parametri quantitativi utili come biomarcatori della malattia. L’uso dell’intelligenza artificiale per elaborare le immagini OCT-A può anche fornire una valutazione più accurata e rapida della vascolopatia retinica.

Questo studio ha confermato l’utilità dell’OCT-A nell’analisi della vasculopatia retinica nella FSHD e ha dimostrato l’efficacia dell’intelligenza artificiale nell’elaborazione delle immagini OCT-A.

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