Geogra­phi­sche Atrophie

Künstliche Intelligenz ermöglicht Prädiktion der lokalen Progressionsrate

21. September 2022

WIEN (Bier­mann) – Eine aktu­el­le Studie hat gezeigt, dass mithil­fe der Künst­li­chen Intel­li­genz (KI) bei Pati­en­ten mit geogra­phi­scher Atro­phie (GA) das hete­ro­ge­ne Wachs­tums­mus­ter der GA, die indi­vi­du­el­le Krank­heits­dy­na­mik sowie das Thera­pie­an­spre­chen vorher­ge­sagt werden können. Pati­en­ten mit erhöh­tem Risiko für eine schnel­le Progres­si­on könn­ten laut den Autoren der Arbeit anhand von Algo­rith­men der KI sicher detek­tiert werden und am stärks­ten von einer Thera­pie mit dem Progres­si­ons-verzö­gern­den Komple­ment-C3-Inhi­bi­tor Pegcet­aco­plan (PCP) profitieren.

In ihre retro­spek­ti­ve Analy­se der Phase-II-Studie FILLY, in der die Thera­pie mit PCP bei Pati­en­ten mit GA über einen Zeit­raum von 12 Mona­ten unter­sucht wurde, schlos­sen die Wissen­schaft­ler insge­samt 312 Aufnah­men der Spec­tral-Domain-OCT von 156 Augen ein, bei denen monat­li­che (n=57) oder 2‑monatliche (n=46) Injek­tio­nen mit PCP erfolg­ten. 53 Augen bilde­ten die Placebo-Gruppe.

Die Arbeits­grup­pe verwen­de­te einen vali­dier­ten maschi­nel­len Lern­al­go­rith­mus zur auto­ma­ti­schen Segmen­tie­rung der GA-Läsio­nen, der Photorezeptor(PR)-Schichten sowie der hyper­re­flek­tie­ren­den Foci (HRF). Zusätz­lich bestimm­te die Gruppe die lokale Progres­si­ons­ra­te (LPR) anhand eines Wachs­tums­mo­dells, welches die lokale Ausdeh­nung der GA-Ränder nach 12 Mona­ten gegen­über den Werten zu Studi­en­be­ginn verglich. Für jeden Rand­punkt wurden die Exzen­tri­zi­tät zum Fovea­zen­trum, die Verlaufs­rich­tung (zur Fovea vs. Peri­phe­rie), die mitt­le­re PR-Dicke sowie die Konzen­tra­ti­on an HRF in der Verbin­dungs­zo­ne berech­net. Die mitt­le­re LPR in Bezug auf räum­li­che und struk­tu­rel­le Kova­ria­ten und deren Asso­zia­ti­on zum Thera­pie­an­spre­chen wurden geschätzt. Die Analy­se umfass­te 31.527 lokale GA-Randpositionen.

Die Forscher ermit­tel­ten, dass die LPR bei folgen­den Konstel­la­tio­nen höher ausfiel: in Gebie­ten mit gerin­ge­rer Exzen­tri­zi­tät zur Fovea, dünne­rer PR-Schicht­di­cke und stär­ke­rer Konzen­tra­ti­on an HRF in der Nähe der GA-Ränder. Zudem zeigte sich nach Adjus­tie­rung in Bezug auf topo­gra­fi­sche und struk­tu­rel­le Risi­ko­fak­to­ren eine signi­fi­kant gerin­ge­re mitt­le­re LPR in der monat­lich behan­del­ten PCP-Gruppe (um 28%; p=0,0051) sowie der 2‑monatlich thera­pier­ten PCP-Gruppe (um 23,9%; p=0,027) im Vergleich zur Placebo-Gruppe.

(tt)

Autoren: Vogl WD et al.
Korrespondenz: Ursula Schmidt-Erfurth; ursula.schmidt-erfurth@meduniwien.ac.net
Studie: Predicting Topographic Disease Progression and Treatment Response of Pegcetacoplan in Geographic Atrophy Quantified by Deep Learning
Quelle: Ophthalmol Retina 2022; Aug 7;S2468-6530(22)00376-1.
Web: dx.doi.org/10.1016/j.oret.2022.08.003

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