Search
סוד יעילות הלמידה של המוח האנושי נחשף

המחקר יכול לסלול את הדרך להדמיית עיניים שגרתית ככלי סינון מחלות

החוקרים ערכו את אחד ממחקרי העיניים הגדולים בעולם כדי לחשוף תובנות חדשות לגבי עובי הרשתית, והדגישו את הפוטנציאל שלה בגילוי מוקדם של מחלות כמו סוכרת מסוג 2, דמנציה וטרשת נפוצה.

המחקר בהובלת Wehi, תוך שימוש בטכנולוגיית בינה מלאכותית מתקדמת לניתוח למעלה מ 50,000 עיניים, ייצר מפות של הרשתית בפרטים חסרי תקדים כדי להבין טוב יותר כיצד הבדלי רשתית מקשרים למחלות שונות.

הממצאים פותחים אפשרויות חדשות לשימוש בהדמיית עיניים שגרתית ככלי למסך לניהול מחלות, בדומה לממוגרפיה לסרטן השד.

במבט חטוף

  • מחקר חדשני המופעל על AI יצר את המפות המפורטות ביותר של הרשתית שהופקה אי פעם.

  • חוקרי Wehi השתמשו במפות אלה כדי לקשר בין דילול רשתית למגוון מחלות, כמו גם לזהות גורמים גנטיים חדשים המשפיעים על עובי הרשתית.

  • הממצאים יכולים לסלול את הדרך להדמיית עיניים שגרתית ככלי סינון מחלות.

פתיחת חלון למוח

הרשתית היא חלק ממערכת העצבים המרכזית, הכוללת גם את המוח וחוט השדרה. מחלות רבות קשורות להתנוונות או להפרעה במערכת קריטית זו, כולל מצבים ניווניים כמו דמנציה והפרעות מטבוליות כמו סוכרת.

באופן גלובלי, מצבים נוירולוגיים בלבד הם אחד הגורמים המובילים לנכות ומחלות, כאשר למעלה משלושה מיליארד אנשים, או 43% מאוכלוסיית העולם החיים עם מצב קשור במוח.

החוקר הראשי, ד"ר ויקי ג'קסון, של וחי, אמר כי הממצאים מרחיבים את האופקים לשימוש בהדמיית רשתית כפתח למערכת העצבים המרכזית, כדי לסייע בניהול מחלות.

"הראנו כי הדמיית רשתית יכולה לפעול כחלון למוח, על ידי גילוי קשרים עם הפרעות נוירולוגיות כמו טרשת נפוצה ומצבים רבים אחרים.

המדידות בקנה מידה עדין של המפות שלנו חושפות פרטים חדשים קריטיים על חיבורים בין דילול רשתית למגוון תנאים שכיחים. "

ד"ר ויקי ג'קסון, סטטיסטיקאי ומומחה לגנים, חוקר מוביל, וחי

המחקר זיהה גם גורמים גנטיים חדשים המשפיעים על עובי הרשתית, אשר עשויים למלא תפקיד בצמיחה והתפתחות של רשתית של אדם.

"מחקר זה מדגיש את הפוטנציאל של עובי הרשתית לפעול כסמן ביולוגי אבחוני כדי לסייע באיתור ומעקב אחר התקדמות של מחלות רבות. כעת אנו יכולים להצביע על מיקומים ספציפיים של הרשתית המראים שינויים מרכזיים במחלות מסוימות."

צוות המחקר הבינלאומי, בראשות וחי, יישם שיטות AI על נתוני אוכלוסייה גדולים של הדמיית רשתית והשווה מידע על הגנטיקה והבריאות של כל אחד על ידי כל אחד כדי לחשוף קשרים חסרי תקדים למחלות.

התוצאות יצרו 50,000 מפות עם מדידות בלמעלה מ- 29,000 מיקומים ברחבי הרשתית, תוך זיהוי דילול רשתית הנוגע ל 294 גנים הממלאים תפקיד חשוב במחלה.

AI מעקב במהירות את העתיד האבחוני

המחקר מוביל וביואינפורמטיקאי, פרופסור מלאני בהלו אאם, אמר כי מחקרי העבר הצביעו על קשרים בין עובי רשתית למחלות, אך התגליות המופעלות על ידי הצוות שלה שופכות אור עמוק יותר על האנטומיה המרחבית המורכבת של הרשתית ותפקידה במחלה.

פרופ 'בהלו, ראש מעבדה בו, אמר כי "טכנולוגיות כמו גילוי דלק AI, וכאשר מתמזגות במוחות מבריקים, יש יכולת יוצאת דופן להפוך נתוני אוכלוסייה גדולים לתובנות מרחיקות לכת".

"מעולם לא הייתה תקופה בהיסטוריה בה השילוב החזק הזה – טכנולוגיה, נתונים גדולים ומוחות מבריקים – נפגש יחד כדי לקדם את בריאות האדם."

המחקר מחזק את התחום ההולך וגדל של אוקולומיקה (תוך שימוש בעין לאבחון מצבים בריאותיים) כגישה מתעוררת, עוצמתית ולא פולשנית לחיזוי ואבחון מחלות.

משתפי פעולה רבים היו מעורבים במחקר, כולל ה- Biobank בבריטניה (תמונות רשתית), אוניברסיטת וושינגטון (עיבוד AI של נתוני הדמיה); המכון המחקר הרפואי Lowy (ניתוח איגוד המחלות); כמו גם בית החולים לעיניים מורפילדס ואוניברסיטת קולג 'בלונדון (מומחיות קלינית).

המחקר מומן בנדיבות על ידי המכון המחקר הרפואי Lowy.

דילוג לתוכן