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① 眼科基因治療技術(shù)助力研發(fā)COVID-19疫苗 ② 難治性慢性眼痛——把治療重點放神經(jīng)上！ ③ 如何實現(xiàn)自動化診斷？——年齡相關(guān)性黃斑變性和息肉狀脈絡(luò)膜血管病變
發(fā)表時間：2020-02-27
第1則
- THE FIRST NEWS -
眼科基因治療技術(shù)
助力研發(fā)COVID-19疫苗
與其它在開發(fā)的疫苗不同，COVID-19疫苗一直受到外界的關(guān)注。專家稱，這種名為AAVCOVID的實驗疫苗，由于依靠已用于治愈失明的基因治療技術(shù)，有望在較短時間內(nèi)結(jié)束冠狀病毒的大流行。兩家哈佛大學(xué)附屬醫(yī)院正在牽頭這項研究，該疫苗有望在今年年底前進(jìn)行人體試驗。
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*來源：https://www.aao.org/eye-health/news/coronavirus-covid-vaccine-gene-therapy-luxturna
*本則譯文來源：“ 國際眼科時訊”公眾號
原文：AAO官網(wǎng)
第2則
- THE SECOND NEWS -
難治性慢性眼痛
把治療重點放神經(jīng)上！
眼痛是干眼患者比較常見的一個主訴問題。臨床上發(fā)現(xiàn)，部分慢性眼痛患者采用常規(guī)治療如人工淚液、自體血清、非甾體抗炎藥等，依舊無法緩解。針對這一問題，近期美國學(xué)者Anat Galor教授團(tuán)隊在 Eye & Contact Lens 雜志發(fā)文，為常規(guī)治療無效的慢性眼痛提供了新的治療思路——針對神經(jīng)的治療方法。
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4ml 0.5%布比卡因和1ml 80mg/L的醋酸甲潑尼龍混合后用5ml 25G注射器分別注入三叉神經(jīng)終末支處，分別是眶上神經(jīng)（supraorbital nerve, SO, 1ml）、滑車上神經(jīng)（supratrochlear nerve, ST, 0.5-1ml）、滑車下神經(jīng)（infratrochlear nerve, IT,0.5ml）、眶下神經(jīng)（infraorbital nerve, IO,1ml）處。
使用該方法治療的11名患者中7名疼痛得到緩解，緩解持續(xù)時間在數(shù)小時至數(shù)月不等（其中5名患者其后接受了重復(fù)治療）。另外4名患者癥狀無改善。
常規(guī)治療手段無效的慢性眼痛患者，可考慮應(yīng)用口服加巴噴丁類藥物或眼周神經(jīng)阻滯，部分患者疼痛可得到顯著改善！
*原文截圖：
*本則譯文來源：“ 惟視眼科”公眾號；
原文：ResearchGate官網(wǎng)
第3則
- THE THIRD NEWS -
如何實現(xiàn)自動化診斷？
年齡相關(guān)性黃斑變性和息肉狀脈絡(luò)膜血管病變
據(jù)相關(guān)臨床病例報道表明，亞洲黃種人中新生血管AMD患者中PCV約占20-60%，而在歐洲白種人中約占8-13%。臨床上AMD和PCV的治療策略、疾病病程與預(yù)后轉(zhuǎn)歸均有差異。因此北京協(xié)和醫(yī)院眼科與人工智能致遠(yuǎn)慧圖團(tuán)隊合作，運(yùn)用深度學(xué)習(xí)和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，結(jié)合眼底彩照和頻域光相干斷層掃描 (Spectral-domain Optical Coherence Tomography, SD-OCT) 圖片，實現(xiàn)年齡相關(guān)性黃斑病變的分類診斷，區(qū)分干性AMD、新生血管性AMD、PCV和正常人。并對所建模型的診斷效能和可能的公共衛(wèi)生普及性進(jìn)行了評估。
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年齡相關(guān)性黃斑變性 (Age-related Macular Degeneration, AMD) 是與年齡相關(guān)致盲的重要眼病之一，主要發(fā)生在老年人視網(wǎng)膜黃斑部脈絡(luò)膜毛細(xì)血管、玻璃膜、視網(wǎng)膜色素上皮退行性改變，導(dǎo)致進(jìn)行性中心視力受損。AMD仍是全球第三大嚴(yán)重不可逆視力受損的病因，流行病學(xué)估計,到2020年，全球?qū)⒂?億人患AMD。息肉狀脈絡(luò)膜血管病變 (Polypoidal Choroidal Vasculopathy, PCV) 為脈絡(luò)膜血管來源的血管網(wǎng)末端息肉樣擴(kuò)張,目前仍被認(rèn)為是AMD的一個亞型。
本研究一共建立了3個雙模態(tài)和2個單模態(tài)機(jī)器學(xué)習(xí)模型（表1），共收集了1099只眼的彩照和821只眼的OCT圖像；并使用同一測試集對不同模型和眼科?？漆t(yī)師進(jìn)行測試，雙模態(tài)深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型（Deep convolutional neural network model, DCNN-Combo）具有最佳的分類效能，準(zhǔn)確度達(dá)87.4%，敏感度88.8%，特異度95.6%，與診斷金標(biāo)準(zhǔn)的一致性高于眼科?？漆t(yī)師。同時，在所有模型對單一PCV檢出效能測試的接受者操作特性曲線（Receiver operating characteristic curves， ROC）中（圖1），DCNN-Combo模型有最大的曲線下面積（areas under the curve， AUC=93.9%），也高于其他的人工智能模型。DCNN-Combo模型的整體架構(gòu)如圖2所示。
此研究設(shè)計提出了一個新的雙模態(tài)深度學(xué)習(xí)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，并基于配對眼底彩照和SD-OCT圖像雙輸入的網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)，實現(xiàn)AMD的亞型多分類。同時本研究使用了遷移學(xué)習(xí)（transfer learning）算法，能夠有效地從每個單模態(tài)DCNN模型中卷基層的更新權(quán)重，并將其用于我們的雙模態(tài)DCNN模型中，實現(xiàn)與眼科?？漆t(yī)生幾乎一致的診斷效能。該研究能夠幫助加速人工智能系統(tǒng)多模態(tài)模型的發(fā)展。該模型的高度準(zhǔn)確性和安全無創(chuàng)性，為社區(qū)醫(yī)療機(jī)構(gòu)的眼科疾病人工智能篩查系統(tǒng)提供了廣泛的運(yùn)用前景。
*表1. 各機(jī)器模型和眼科?？漆t(yī)師對AMD亞型多分類的統(tǒng)計學(xué)結(jié)果
DCNN-O，深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，算法O；DCNN-F，深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，算法F；DCNN-Combo，深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，算法Combo；RF-Combo，隨機(jī)森林分類器，結(jié)合卷積層；RF-Fixed，固定權(quán)重來自于訓(xùn)練ImageNet；NPV，陰性預(yù)測值；PPV，陽性預(yù)測值。
*圖1. 各模型對PCV檢出效能測試的接受者操作特性曲線和眼科?？漆t(yī)師的表現(xiàn)水平（圖上點所示）
*圖2. DCNN-Combo模型的整體架構(gòu)圖
模型接收一個眼底圖像（3×448×448）和一個OCT圖像（3×448×448），然后輸出一個擁有4個數(shù)值的向量，分別代表該輸入組合是健康人，干性AMD，PCV或新生血管性AMD的可能性）。
*參考文獻(xiàn)：
1. Xu Z, Wang W, Yang J, et al. Automated diagnoses of age-related macular degeneration and polypoidal choroidal vasculopathy using bi-modal deep convolutional neural networks. British Journal of Ophthalmology, Published Online First: 04 June 2020. doi: 10.1136/bjophthalmol-2020-315817
2. 徐至研. 人工智能用于年齡相關(guān)性黃斑變性和息肉狀脈絡(luò)膜血管病變診斷研究[D].北京，北京協(xié)和醫(yī)學(xué)院，2019.
*本則譯文來源：“協(xié)和眼科資訊”公眾號
原文：British Journal of Ophthalmology官網(wǎng)
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