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Un algoritmo desafía la creencia de que más drusas aumentan el riesgo de CNV
Los datos del estudio determinan que el compromiso del ojo sano es el factor de riesgo más frecuente en la conversión de un ojo hacia la DMRE exudativa.
Una gran área con drusas no se correlaciona necesariamente con que aumente el riesgo de conversión en neovascularización coroidal, de acuerdo con un estudio.
El Dr. Thomas R. Friberg y colegas desarrollaron un algoritmo computarizado que evalúa, de manera retrospectiva, el riesgo relativo de conversión del ojo en degeneración macular exudativa relacionada con la edad, basado principalmente en las mediciones de las drusas obtenidas en dos estudios anteriores.
“Nuestros resultados, tomados en su totalidad, cuestionan la creencia de que un ojo corre un correspondiente riesgo mayor de desarrollar DMRE exudativa a medida que más y más drusas se desarrollen, y que aumenten más áreas con drusas,” Friberg y colegas declararon en un estudio publicado en Investigative Ophthalmology & Visual Science. “El riesgo de la CNV impartido desde la presencia de drusas en un ojo parece, de hecho, alcanzar un umbral máximo en algunas cohortes. Además, encontramos que también es relevante el lugar donde están ubicadas las drusas.”
Desarrollo del algoritmo
Friberg lideró la prueba del Prophylactic Treatment of Age-related Macular Degeneration (PTAMD), en la cual se utilizaron puntos láser infrarrojos por debajo del umbral para inducir la resorción de las drusas. Como las drusas eran fundamentales para el estudio de PTAMD, Friberg determinó que el desarrollo de un analizador de drusas crearía una nueva perspectiva en el análisis de esta enfermedad.
El programa del algoritmo — desarrollado en el transcurso de 3 meses por Friberg y colegas en Creta, Grecia — es complejo y fue validado a través de cientos de imágenes del fondo de ojos, dijo.
“Debido al interés de toda mi carrea por la degeneración macular, pensé que sería útil desarrollar un algoritmo automatizado para detectar patologías en el fondo, y drusas en particular,” explicó Friberg en una entrevista con OSN Retina.
Drusen Analyzer (Iridex) usa un algoritmo interactivo de computadora que se escribió específicamente para detectar drusas dentro de una imagen digital de alta resolución, según el estudio. El algoritmo ignora o rechaza cualquier irregularidad morfológica que pueda dar lugar a confusiones, como atrofias epiteliales del pigmento retiniano o exudaciones.
“Antes de esto, la mayor parte del trabajo realizado en esta área dependía de las lecturas humanas y del uso de plantillas, un método propenso a errores y subjetividades, y lleno de imprecisiones,” dijo Friberg. “Simplemente quisimos cuantificar el análisis y hacerlo más sólido, con la meta de volver a examinar la relación entre las drusas y la patología, y el riesgo, desde una perspectiva nueva.”
Hallazgos de la investigación
Friberg y colegas estudiaron retrospectivamente 820 ojos que participaron en el Age-Related Eye Disease Study (AREDS) y 129 ojos que participaron en el estudio de PTAMD.
Sobre la base de imágenes del fondo de ojos de la línea de base, tomadas de dos regiones maculares centrales, el algoritmo de análisis de imágenes determinó el tamaño y la distribución de las drusas, el área de las drusas y la hiperpigmentación.
Luego se calculó el riesgo relativo de conversión de un ojo a CNV según el área de las drusas, la presencia de una o de cinco drusas grandes, la hiperpigmentación y el estado del ojo sano.
Imagen: Friberg T
Después de esto, Friberg y colegas desarrollaron modelos de riesgo retrospectivos que se basaban en las particularidades morfológicas del ojo, vistas en la línea de base en los estudios de AREDS y de PTAMD.
Los parámetros evaluados incluyeron la presencia o la ausencia de hiperpigmentación en las regiones centrales de 1,000 µm y de 3,000 µm de diámetro de la mácula, la afección o no del ojo sano por presencia previa de DMRE neovascular, y el área total de las drusas, medidas como una variable continua dentro de las regiones centrales de 1,000 µm y 3,000 µm.
Se subdividió a los participantes del estudio entre uno de cuatro modelos. Con el modelo 1, se analizaron participantes de AREDS y PTAMD, lo que permitía una interacción entre el área de las drusas y el estudio específico en el cual participaba el paciente; con el modelo 2, se incluyó solamente a los participantes del AREDS; con el modelo 3, se incluyó solamente a los participantes del PTAMD; y en el modelo 4, se analizaron los participantes de AREDS y PTAMD, pero sin la interacción del modelo 1.
Friberg y colegas hallaron una correlación estadísticamente significativa entre el área de las drusas y el estudio particular en el cual participaba el sujeto (P < .05.)
En la región de 1,000 µm de los ojos del estudio de AREDS, la relación de probabilidades para la presencia de una drusa grande, la presencia de hiperpigmentación y de compromiso del ojo sano fue de 2.60, 1.71 y 6.44 respectivamente. En la misma región para los ojos del PTAMD, la relación de probabilidades fue de 8.24, 1.37 y 17.56 respectivamente.
En la región de 3,000 µm de los ojos del estudio de AREDS, la relación de probabilidades para la presencia de una drusa grande, la presencia de hiperpigmentación y de compromiso del ojo sano fue de 3.45, 3.40 y 4.59 respectivamente. En la misma región para los ojos del PTAMD, la relación de probabilidades no fue importante: 6.58 y 11.62 respectivamente.
“Tenemos que desafiar el dogma establecido, ya que a menudo puede confundirnos,” dijo Friberg. “Ya no creo que el área de las drusas y, si vamos al caso, el volumen de estas, sea un área de investigación tan imperiosa.”
El factor de riesgo más fuerte y más frecuente en todos los modelos fue el compromiso del ojo sano, de acuerdo con el estudio.
“Con nuestro método estadístico, calculamos el riesgo para cada ojo por sí solo, y no se requirió que expresáramos el riesgo basado en cada sujeto, tal como se hace en otras estrategias de evaluación de riesgos,” comentaron los autores del estudio. “De esta manera, la importancia relativa de cada factor de riesgo puede verse con más claridad para un ojo.”
No obstante, los médicos deben recordar que la mera posibilidad de medir algo no significa que las mediciones siempre tengan relevancia, observó Friberg.
“El área con drusas, medida en la mácula central, es relevante hasta cierto punto,” dijo. “Pero nuestro trabajo mostró que no tiene tanta importancia después de que el área central con drusas alcanza un cierto límite; en nuestro caso, es un área equivalente a unas 60 drusas.” – por Ashley Biro
- Referencias:
- 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.
- Información de contacto de Thomas R. Friberg: Department of Ophthalmology and Bioengineering, UPMC Eye Center, University of Pittsburgh, 203 Lothrop St., Suite 824, Pittsburgh, PA 15321, EE.UU; +1-412-647-2200; correo electrónico: friberg@pitt.edu.
Divulgación: Friberg no tiene intereses financieros relevantes para divulgar.