Методы исследования: взгляд в глаза — ключ к сердцу?
Неожиданно, да? Но именно так считают исследователи из Британского Фонда Сердца (British Heart Foundation) совместно с Национальным институтом здравоохранения и медицинских исследований Великобритании (National Institute for Health and Care Research, NIHR). Они доказали: обычная цифровая фотография задней части глаза способна с точностью около 70% предсказать крупное сердечно-сосудистое событие — будь то инфаркт или инсульт — в течение следующих десяти лет.
Что любопытно, эта же технология может отслеживать изменения риска с течением времени — например, если через три года после первого сканирования у человека повышается риск, это прямо коррелирует с вероятностью наступления проблем с сердцем.
Как устроен анализ и почему это важно?
За всем стоит искусственный интеллект — моментально обрабатывающий снимок и выдающий индивидуальную оценку риска. Логично: если у кого-то — прости — заметны повреждения или сужения сосудов в глазном дне, то почти наверняка они есть и в сосудах, питающих сердце. Вот такая вот прямая связь — как зеркало, только для сосудов.
Пациенты с высоким риском могут быть направлены к терапевту (GP), где, возможно, им выпишут препараты для снижения давления или статины, чтобы бороться с холестерином. В будущем, кто знает, — при очередном осмотре глаз вам на смартфон прилетит уведомление о состоянии вашего сердца. Совсем фантастика? А вот и нет.
Кого и как проверяли?
Исследование провели учёные из Университета Данди (University of Dundee), где именно и разработали этот AI-алгоритм, обученный на примерно 4 200 снимках глазного дна. Они научили программу искать признаки проблем — блокировки, сужения, повреждения сосудов — а потом дали ей свободу находить любые паттерны с помощью глубокого машинного обучения. В итоге, когда протестировали на более чем 1 200 людях, программа смогла угадать 70% тех, кто в последующие 10 лет имел инфаркт, инсульт или умер от сердечно-сосудистых заболеваний.
Что ещё круче: у части участников был повторный снимок спустя три года. Те, у кого риск за это время вырос хотя бы на 3%, имели на 54% выше шансы на серьёзные сердечные проблемы. Даже небольшое повышение — с 20% до 23% — уже не шутки.
И как это соотносится с привычными методами?
Врачи обычно считают риск на основе таких факторов, как возраст, пол, давление, холестерин и курение. Это называется «кардиоваскулярный риск-скор». В ходе работы выяснилось, что AI и традиционные оценки почти одинаково точны — тьфу-тьфу-тьфу, так сказать.
Но — внимание! — при объединении AI-анализа, классического риска и генетического теста точность поднимается до 73%. Иными словами, на каждые 100 человек выявляется на троих потенциально больше с риском серьёзных проблем с сердцем.
Немного о людях и будущем
Исследование проводилось на людях с диабетом, потому что у них на NHS уже регулярно делают снимки глазного дна — для контроля осложнений на глаза. Но учёные считают, что метод подойдёт почти всем, а не только диабетикам.
Коллаборация получилась мощной: клиницисты — включая научного сотрудника Ифи Морди (Ify Mordi) и научного сотрудника Алекса Дони (Alex Doney) из Университета Данди (University of Dundee) — проверяли AI, а программисты во главе с профессором Эмануэле Трукко (Emanuele Trucco) и доктором Мохаммадом Сайедом (Mohammad Syed) создавали его.
Мнение экспертов и вызовы
Профессор Брайан Уильямс (Bryan Williams OBE), главный научный и медицинский сотрудник Британского Фонда Сердца (British Heart Foundation), говорит так: «Чем точнее мы сможем предсказать риск, тем больше шансов предотвратить инфаркт и инсульт. Новаторские подходы, например, включение снимков глазного дна, могут стать важным элементом системы оценки риска».
Но, честно, есть «но»: нужно больше исследований, чтобы убедиться в стабильности и надёжности этого подхода, а также понять, как внедрить сканирование глаз в повседневную клиническую практику.
Если подытожить, идея проста: глаз — не только зеркало души, но и маяк здоровья сердца. Кто бы мог подумать, что обычный снимок глазного дна однажды будет спасать жизни? Ну а пока — держим руку на пульсе (в прямом и переносном смысле).
Литература:
Mohammad Ghouse Syed et al, Deep-learning prediction of cardiovascular outcomes from routine retinal images in individuals with type 2 diabetes, Cardiovascular Diabetology (2025). DOI: 10.1186/s12933-024-02564-w
Ведущий специалист отдела организации клинических исследований, терапевт, врач ультразвуковой диагностики ООО «ВеронаМед» (г. Санкт-Петербург), главный редактор, учредитель сетевого издания Medical Insider, а также автор статей.
E-mail для связи – xuslan@yandex.ru;
