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Um algoritmo questiona a crença de que mais corpos coloides aumentam o risco de NVC
Dados de um estudo mostram que o fator de risco mais frequente em uma DMRI úmida é afetar o outro olho.
De acordo com um estudo, uma área maior de corpos coloides não necessariamente significa um risco maior de provocar neovascularização coroidal.
O Dr. Thomas R. Friberg e seus colegas desenvolveram um algoritmo computadorizado que analisou retrospectivamente o risco relativo de um olho sofrer uma degeneração macular relacionada à idade, baseando-se principalmente nas medições de corpos coloides obtidas em dois estudos anteriores.
“Nossos resultados, vistos como um todo, põem em dúvida a crença de que o risco de um olho desenvolver uma DMRI úmida é proporcionalmente relativo ao aumento da quantidade de corpos coloides e da área de corpos coloides”, afirmam Friberg e colegas em um estudo publicado em Investigative Ophthalmology & Visual Science. “De fato, o risco de NVC transmitido pela presença de corpos coloides em um olho parece chegar a um limite máximo em algumas coortes. Além disso, descobrimos que a localização dos corpos coloides também é relevante”.
O desenvolvimento do algoritmo
Friberg conduziu o teste de Prophylactic Treatment of Age-related Macular Degeneration (PTAMD), que utilizou pontos de laser infravermelho subliminar para induzir a ressorção de corpos coloides. Como os corpos coloides eram fundamentais no teste de PTAMD, Friberg concluiu que o desenvolvimento de um analisador de corpos coloides poderia gerar uma nova perspectiva na análise desta doença.
Friberg contou que ele e seus colegas dedicaram 3 meses em Creta, na Grécia, ao desenvolvimento de um programa de algoritmo complexo, que foi validado com centenas de imagens do fundo.
“Como há muito tempo já me interessava pela degeneração macular, pensei que seria útil desenvolver um algoritmo automatizado para detectar a patologia especificamente no fundo e nos corpos coloides”, comentou Friberg em uma entrevista à OSN Retina.
De acordo com o estudo, o Drusen Analyzer (Iridex) utiliza um algoritmo computadorizado interativo que foi desenvolvido especificamente para detectar corpos coloides em imagens digitais de alta resolução. O algoritmo ignora ou rejeita todas as outras anormalidades morfológicas que poderiam gerar confusão, como exsudatos ou atrofias epiteliais do pigmento retiniano.
Imagens: Friberg T
“Antes, a maior parte dos trabalhos realizados nesta área dependia da análise humana e do uso de modelos, um método sujeito a erros e à subjetividade, muito impreciso”, contou Friberg. “Queríamos simplesmente quantificar a análise e torná-la mais consistente, com o objetivo de rever a partir de uma nova perspectiva a relação dos corpos coloides com a patologia e o risco”.
Descobertas da pesquisa
Friberg e seus colegas analisaram retrospectivamente 820 olhos inscritos no Age-Related Eye Disease Study (AREDS) e 129 olhos inscritos no teste de PTAMD.
De acordo com as imagens de fundo de duas regiões centrais da mácula contidas na base de referência, o algoritmo de análise de imagem identificou a hiperpigmentação, a área, o tamanho e a distribuição dos corpos coloides.
O risco relativo de NVC para um olho foi então calculado de acordo com a área dos corpos coloides, a presença de um ou cinco corpos coloides grandes, a hiperpigmentação e o estado do outro olho.
Friberg e seus colegas desenvolveram modelos de risco retrospectivo com base nas características morfológicas do olho visto na base de referência dos estudos de PTAMD e AREDS.
Os parâmetros analisados incluíam a presença ou ausência de hiperpigmentação nas regiões centrais da mácula com diâmetro de 1.000 µm e 3.000 µm, o fato de o outro olho ter sido ou não afetado por uma DMRI neovascular anterior e a área total de corpos coloides, medidas como uma variável contínua dentro das regiões centrais de 1.000 µm e 3.000 µm.
Os participantes do estudo foram subdivididos em um dos quatro modelos. O modelo 1 analisou pacientes de AREDS e de PTAMD, permitindo a interação entre a área de corpos coloides e do estudo específico em que o paciente participou; o modelo 2 incluiu somente os participantes de AREDS; o modelo 3 incluiu somente os participantes de PTAMD; e o modelo 4 analisou os participantes de AREDS e de PTAMD, mas sem a interação do modelo 1.
Friberg e seus colegas encontraram uma correlação estatisticamente significativa entre a área dos corpos coloides e o estudo específico em que o participante estava inscrito (P < ,05).
Na região de 1.000 µm para olhos de AREDS, as incidências para a presença de corpos coloides grandes, a presença de hiperpigmentação e o envolvimento do outro olho foram de 2,60; 1,71 e 6,44, respectivamente. Na mesma região, para olhos de PTAMD, as incidências foram de 8,24; 1,37 e 17,56, respectivamente.
Na região de 3.000 µm para olhos de AREDS, as incidências para a presença de corpos coloides grandes, a presença de hiperpigmentação e o envolvimento do outro olho foram de 3,45; 3,40 e 4,59, respectivamente. Na mesma região, para olhos de PTAMD, as incidências foram de 6,58 e 11,62, respectivamente.
“Temos que desafiar o dogma estabelecido, porque ele pode nos enganar. Já não acho que a área ou o volume dos corpos coloides seja uma área de investigação muito atraente”, afirmou Friberg.
De acordo com o estudo, o fator de risco mais alto e frequente em todos os modelos foi o envolvimento do outro olho.
“Nosso método estatístico calculou o risco para cada olho separadamente, sem precisar que nós expressássemos o risco para cada indivíduo, como é feito em outras estratégias de análise de riscos”, contaram os autores do estudo. “Deste modo, é possível ver mais claramente a importância relativa de cada fator de risco para um olho”.
No entanto, Friberg observou que os médicos devem levar em consideração que o fato de que algo seja mensurável não implica que essas medidas sejam relevantes.
“A relevância da medição da área dos corpos coloides na mácula central é limitada”, afirmou. “Nosso trabalho mostrou que essa medição se torna menos importante depois que a área central de corpos coloides atinge certo limite; no nosso caso, uma área equivalente a cerca de 60 corpos coloides”. – por Ashley Biro
- Referências:
- Friberg TR, et al. Invest Ophthalmol Vis Sci. 2012;doi:10.1167/iovs.11-9338.
- Friberg TR, et al. Invest Ophthalmol Vis Sci. 2012;doi:10.1167/iovs.12-10282.
- Friberg TR, et al. Ophthalmic Surg Lasers Imaging. 2007;doi:10.3928/15428877-2007-03.
- Friberg TR, et al. Ophthalmology. 2012; doi:10.1016/j.ophtha.2012.02.048.
- Ying GS. Invest Ophthalmol Vis Sci. 2012;doi:10.1167/iovs.12-10032.
- Thomas R. Friberg pode ser encontrado no Departamento de Oftalmologia e Bioengenharia, UPMC Eye Center, University of Pittsburgh, 203 Lothrop St., Suite 824, Pittsburgh, PA, 15321, EUA; +1-412-647-2200; e-mail: friberg@pitt.edu.
Divulgação de informações: Friberg não tem interesses financeiros relevantes a serem divulgados.