Maladies cardiovasculaires (MCV)

Des études récentes ont exploré le potentiel de l'imagerie rétinienne pour prédire les risques de MCV, avec des résultats prometteurs, marquant une avancée significative dans le diagnostic médical. Rim et al. ont utilisé des CFP pour évaluer les scores de calcium des artères coronaires (CAC), démontrant une corrélation notable avec le risque d'événements cardiovasculaires mortels. Cette approche non seulement reflète la capacité prédictive du CAC mesuré par tomodensitométrie (TDM) traditionnelle, mais améliore également la précision de la prédiction du risque lorsqu'elle est intégrée à des modèles de risque cardiovasculaire établis, en particulier pour les patients présentant des niveaux de risque limite ou intermédiaire. Cheung et al. ont développé un logiciel de vaisseaux rétiniens entièrement automatisé basé sur l'IA/DL (SIVA-DLS), comparant ses performances à SIVA-human (calibre des vaisseaux rétiniens mesuré par des évaluateurs humains experts) pour prédire les risques de MCV.

Ils ont constaté qu'un calibre artériolaire plus étroit était associé à une pression artérielle plus élevée, tandis qu'un calibre veineux plus large était lié à un indice de masse corporelle (IMC), un taux d'hémoglobine (Hb) A1c et un tabagisme plus élevés. Le SIVA-DLS a démontré des associations avec les facteurs de risque de MCV similaires à celles observées chez l'homme et aux performances d'autres logiciels. Plus précisément, un diamètre artériolaire plus étroit et un diamètre veinulaire plus large étaient associés à un risque accru de MCV incidente.

Poplin et al.  ont prédit les événements cardiovasculaires indésirables majeurs (MACI) dans les 5 ans à l'aide des CFP, obtenant une aire sous la caractéristique opérationnelle du récepteur (AUROC) de 0,73, et ont comparé ce modèle au calculateur de risque SCORE.

D'autres recherches ont appliqué l'imagerie rétinienne pour mieux comprendre le lien avec les facteurs de risque de MCV, les résultats des examens cardiovasculaires traditionnels ou les normes de diagnostic, la détection des maladies et les risques d'incidents futurs.

Maladies cérébrovasculaires (MCV)

Français Les CFP combinés à des images OCTA superficielles et profondes en face  ou à une vasculométrie issue du CFP ont été utilisés pour générer les algorithmes d'IA pour la prédiction des événements d'AVC. Différentes photos du fond d'œil à différentes longueurs d'onde ont également été appliquées et comparées dans le travail prédictif  .

En plus de la prédiction des AVC, Hong et al. ³⁵ ont été les premiers à prédire et à stadifier la maladie de Moyamoya à l'aide d'un algorithme basé sur le CFP. Notamment, l'écart d'âge rétinien, qui a été défini comme la différence entre l'âge biologique prédit basé sur le CFP et l'âge chronologique, a été utilisé pour prédire le rapport de risque (HR) des événements d'AVC . Il a été démontré que la population stratifiée la plus élevée par écart d'âge rétinien a un HR de 2,37 par rapport à la plus faible. Un autre prédicteur significatif est les lésions de la substance blanche (WML) issues de l'imagerie par résonance magnétique (IRM) qui reflètent la gravité de la maladie veineuse cérébrale, utilisées comme prédiction de sortie de l'algorithme basé sur le CFP. L'imagerie rétinienne peut ainsi être utilisée pour produire des résultats d'imagerie cérébrale CeVD, détecter directement CeVD ou prédire de futurs accidents vasculaires cérébraux.

Conclusion

Globalement, malgré ses limites, l'IA évolue constamment et recèle un potentiel considérable pour transformer les soins de santé. Elle a le potentiel d'accélérer les analyses médicales existantes, mais ses algorithmes nécessitent des tests supplémentaires pour être pleinement fiables. Pour l'instant, l'idée qu'un médecin doté d'une IA puisse poser de nouveaux diagnostics de manière autonome, sans contrôle humain, reste une perspective lointaine – il faudra des décennies plutôt que des années. Il est impératif de mettre en place un nouveau paradigme basé sur l'IA.

Avec l'émergence des concepts d'« oculomique » et de « rétinomique »  , de plus en plus de recherches exploitent des méthodes dérivées de l'IA pour explorer les corrélations entre les facteurs biologiques systémiques et la rétine. Le rôle de l'IA en imagerie rétinienne pour prédire les maladies systémiques devient ainsi plus prometteur et durable.



SYNTHSESE
Ces textes décrivent comment l'imagerie rétinienne, augmentée par l'intelligence artificielle (IA), est utilisée pour détecter et prédire diverses maladies systémiques. La rétine offre une fenêtre non invasive sur la santé générale, permettant de visualiser les vaisseaux sanguins et les fibres nerveuses, et de corréler leurs caractéristiques avec des affections cardiovasculaires, neurologiques, rénales et métaboliques, entre autres. Les avancées en apprentissage profond (deep learning) ont considérablement amélioré l'efficacité de cette approche, connue sous le nom d'oculomique. Bien qu'il existe des défis en termes de qualité des données et de validation des modèles, l'intégration de l'IA générative et des modèles de fondation promet de transformer le dépistage précoce, le diagnostic et la personnalisation des soins de santé.

Pour en savoir plus par PERPLEXITY/IA

Les concepts d’« oculomique » et de « rétinomique » désignent des approches scientifiques récentes qui exploitent l’analyse avancée des yeux – et en particulier de la rétine – pour détecter, comprendre et suivre l’état de santé général ou des maladies spécifiques à partir de marqueurs visuels et biologiques.

Définition d’oculomique

L’oculomique est la science qui étudie l’« oculome », c’est-à-dire l’ensemble des caractéristiques observables de l’œil (incluant la rétine, les vaisseaux sanguins et les tissus nerveux) qui peuvent servir de biomarqueurs. Elle vise à recueillir et analyser ces biomarqueurs, grâce à des examens ophtalmiques, des images et des tests diagnostiques, afin de détecter très tôt des maladies systématiques comme le diabète, les maladies cardiovasculaires, ou encore des troubles neurologiques. Ce domaine bénéficie énormément de l’intelligence artificielle, qui permet d’extraire, classifier et interpréter ces données pour prédire des risques ou surveiller des pathologies.

Définition de rétinomique

Le terme rétinomique n’est pas encore aussi largement défini que l’oculomique mais désigne spécifiquement l’analyse systémique et exhaustive des données de la rétine, en particulier les images rétiniennes et les biomarqueurs qui y sont détectables. Elle repose sur l’étude numérique et moléculaire de la rétine à grande échelle pour établir des corrélations avec diverses maladies systémiques ou oculaires. Cette approche est particulièrement utilisée dans l’évaluation des risques cardiovasculaires et métaboliques à partir d’imageries de fond d’œil.

Utilisation et objectifs en recherche médicale

• L’oculomique transforme les examens ophtalmiques en outils de dépistage de maladies chroniques comme le diabète, les maladies du cerveau et du cœur.

• La rétinomique permet d’analyser les modifications détectées dans la rétine, souvent via l’intelligence artificielle, pour prédire des risques spécifiques ou suivre l’évolution d’un patient.

• Ces approches sont prometteuses pour la médecine préventive, la personnalisation des traitements et la démocratisation du diagnostic grâce à des examens non invasifs.

En résumé, l’oculomique est l’étude globale et numérique de l’œil comme « capteur » de santé systémique, tandis que la rétinomique se focalise sur l’analyse détaillée de la rétine pour en extraire des biomarqueurs pertinents.

Commentaire 
L'oeil ne nous a pas encore révélé tous ses secrets mais l'IA, elle le peut.

 

C'est en 2018 que l'on parle pour la première fois des possibilité de l'IA "OCULAIRE". De nombreuses affections sont détectables "au coeur de l'oeil" , de manière non vulnérable et avec une grande fiabilité.

 

Le dépistage demain sera peut être uniquement du ressort de l'oeil. Technique non vulnérante, analysant à vitesse "V" , vos risque d'aujourd'hui et ceux de demain. L'IA est la caractéristique majeure de la prévention : la rétine , l'IA-ECG, l'IA-cancer, etc.

 

A terme avec un appreillage IA on pourra tout dépister , avec efficacité et célérité..... et à un moindre coût....en principe !

 A LIRE

LE COEUR AU FOND de l'OEIL

L’œil est sujet à diverses formes d’afflictions, soit en tant que manifestation d’une maladie oculaire primaire, soit en tant que partie d’une maladie systémique, notamment du système cardiovasculaire.

Un examen cardiovasculaire approfondi doit inclure une brève évaluation oculaire.

L'hypertension et le diabète, par exemple, se manifesteraient par une rétinopathie et la dyslipidémie, par un arcus cornéen.

Les maladies auto-immunes multisystémiques, telles que la maladie de Basedow, la polyarthrite rhumatoïde et la sarcoïdose, se manifesteraient respectivement par une exophtalmie, une épisclérite et une sclérite.

La myasthénie grave, bien qu'elle soit principalement une maladie neuromusculaire, se manifeste par un ptosis fatigable et est associée à une cardiomyopathie de Takotsubo et à une myocardite à cellules géantes.

Les maladies du tissu conjonctif telles que le syndrome de Marfan, qui se manifeste généralement par une dilatation de la racine aortique, serait associée à l’ectopie du cristallin et à la myopie.

La maladie de Wilson, associée à des arythmies et à des cardiomyopathies, se manifeste généralement par les anneaux de Kayser-Fleischer caractéristiques.

Des maladies plus rares, telles que la maladie de Fabry, seraient accompagnées de signes oculaires tels que la cornée verticillée et ces manifestations cardiaques comprennent l'hypertrophie cardiaque ainsi que les arythmies.

Cette revue examine l'interaction entre l'œil et le système cardiovasculaire et met l'accent sur l'utilisation d'outils conventionnels et émergents pour améliorer le diagnostic, la prise en charge et le pronostic des patients serait accompagné de signes oculaires tels qu'une cornée verticillée et ces manifestations cardiaques comprennent une hypertrophie cardiaque ainsi que des arythmies.


https://medvasc.info/archives-blog/le-coeur-au-fond-de-l-oeil


FINAL, prenons de la hauteur : Andrée CHEDID

D’où nous vient cet Œil
Qui capte les géographies
Entrelace océans et pierres
Amasse ombres et soleils
Brasse creux et crêtes

Qui nous accorde cette prunelle
Qui embrasse terres et visages
Qui survole ou s’attarde
Qui est source du regard

Qui nous octroie cette vue
Qui trace amour ou dédain
Désir comme épouvante
D’où émerge cet Œil
Qui nous offre l’univers

Où converge l’autre regard
Qui se détourne du monde ?

Copyright : Dr Jean Pierre Laroche/2025