Projekti / Programi
Uporaba avtonomne umetne inteligence za zaznavo zgodnjih znakov okvare očesne mrežnice in povezava z dolgotrajnimi spremembami ravni glukoze pri otrocih in mladih s sladkorno boleznijo tipa 1
Koda |
Veda |
Področje |
Podpodročje |
3.07.00 |
Medicina |
Metabolne in hormonske motnje |
|
Koda |
Veda |
Področje |
3.02 |
Medicinske in zdravstvene vede |
Klinična medicina |
Sladkorna bolezen tipa 1, otroci mladostniki, avtonomna umetna inteligenca, očesna mrežnica, senzor za neprekinjeno merjenje glukoze v medceličnini, personalizirana medicina
Organizacije (2)
, Raziskovalci (23)
0312 Univerzitetni klinični center Ljubljana
0381 Univerza v Ljubljani, Medicinska fakulteta
Povzetek
Sladkorna bolezen tipa 1 (SB1) je ena izmed najpogostejših kroničnih obolenj odrasle in otroške dobe na svetu. Incidenca sladkorne bolezni tipa 1 po svetu narašča za približno 3,4% letno, porast incidence je tudi v Sloveniji najvišji pri najmlajših otrocih. Najpogostejši pozni zaplet SB1 je diabetična retinopatija, ki je eden izmed vodilnih vzrokov slepote in okvare vida v državah razvitega sveta. Na svetu ima približno 900,000 posameznikov mlajših od 50 let trajno slepoto in dodatnih 2,9 milijona hudo ali srednjo okvara vida zaradi diabetične retinopatije.
Presejanje za zgodnje znake okvare očesne mrežnice je tako ključno za pravočasno ukrepanje in preprečevanje izgube vida. Sodobne smernice pripročajo, da se presejanje prične 3‐5 let po diagnozi SB1 z rednimi pregledi na eno do dve leti. Podatki kliničnih raziskav pa kažejo, da se le 35–72% mladih s sladkorno bolezni udeleži rednih pregledov skladno s priporočili.
Z razvojem digitalnega slikanja fundusa z nemidriatično kamero je prišlo do izboljšanje dostopnostih teh preiskav in tudi zmanjšanja obremenitve preiskovancev. Dodaten napredek pa predstavlja popolnoma avtonomna umetna inteligenca za prepoznavo diabetične retinopatije. Z uporabo takšnega algoritma je ocena slike očesne mrežnice izvedena v realnem času, uporaba pa je povezana z znižanjem stroškov in boljšo adherenco preiskovancev.
Glavni cilji klinične raziskave so:
(i) opredeliti pojavnost diabetične retinopatije pri otrocih in mladih s SB1 z uporabo avtonomne umetne inteligence z analizo digitalnih slik fundusa in OCT/OCT‐A (angl. optic coherence tomography/angiography),
(ii) Sodelovali bomo pri razvoju avtonomne umetne inteligence pri analizi OCT/OCT‐A
slikanja očesne mrežnice in vpeljavi metode pri mladolednih preiskovancih ter
(iii) ugotavljanje povezave med dolgoročnimi spremembami ravni glukoze in pojavnostjo
zgodnjih znakov okvare očesne mrežnice oz. sledenje sprememb ob beleženju
dolgotrajnih sprememb ravni glukoze
(iv) ovrednotiti ta opažanja v primerjavi s skupino zdravih mladih sorodnikov oseb s
SB1 (negativne kontrole). Opredelili bomo tudi
(v) dodatne dejavnike tveganja za razvoj začetne okvare očesne mrežnice (kazalniki blagega vneta, razširjen lipidogram,..).
(vi) (vi) Dodatno bomo analizirali že izolirano DNK in opredelili genotip/fenotip preiskovancev z začetnimi retinalnimi spremembami, s čimer bomo nadgradili podatke, pridobljene pri raziskovalnem projektu ARRS J7-1820. S tem bi lahko omogočili posamezniku-prilagojeno oz. personalizirano klinično obravnavo.
Preiskovanci
K sodelovanju bomo povabili vse mlade (10 do 21 let) s sladkorno boleznijo tipa 1 (>3 leta) v Sloveniji. Glede na podatke Slovenskega registra za vodenje sladkorne bolezni je trenutno na Kliničnem oddelku za endokrinologijo, diabetes in presnovne bolezni Pediatrične klinike UKC Ljubljana vodenih približno 350 posameznikov, ki izpolnjuje osnovna kriterija. Ob pričakovanem 90% odzivu bomo predvidoma vključili 300 otrok in mladih s sladkorno boleznijo tipa 1. Dodatno bomo vključili 100 zdravih sorodnikov v prvem kolenu (sorojenci ali potomci) otrok in mladih s
sladkorno boleznijo tipa 1 starih med 10 in 21 let (negativne kontrole). V skupino negativnih kontrol bomo povabili osebe, ki so že ali bodo vključene v že potekajoče klinične raziskave.
Vključeni v skupino negativnih kontrol ne smejo imeti dveh ali več pozitivni za diabetes specifični avtoprotitelesi (anti GAD65, anti IA‐2, anti ZnT8, ob morajo imeti rimerna vrednost HbA1c (< 5,7%) in vrednost glukoze na tešče (<6,1 mmol/l)
Pregled očesnega ozadja in mrežnice bo vključeval digitalno slikanje fundusa in slikanje OCT ter OCT‐A (naprava TOPCON 3D OCT‐1
Maestro2 z integrirano barvno Nemidriatično Retinalno kamero TOPCON TRC‐NW400). Na pridobljenih slikah bo opravljena analiza z algoritmom avtonomne umetne inteligence.
Preiskovanci bodo povabljeni, da opravijo kontrolni pregled z longitudinalnim sledenjem in z izvedenimi enakimi postopki čez približno 12 mesecih.