Ученые ГУ «Институт глазных болезней и тканевой терапии им. В.П. Филатова НАМН Украины» в сотрудничестве с исследователями Государственного университета медицины и фармации имени Николая Тестемицана (Кишинев, Республика Молдова) и Университета медицины и фармации имени Григория Т. Попа (Яссы, Румыния) опубликовали результаты совместного международного исследования в журнале Romanian Journal of Ophthalm.
Авторами публикации от Института Филатова стали: О.В. Гузун, канд.мед.наук, ст. науч. сотрудн. отдела изучения биологического действия и применения лазеров в офтальмологии; О.С. Задорожный, д-р мед.наук, заместитель директора по научной работе; А.Р. Король, д-р мед.наук, профессор, заместитель директора по инновациям и внешним связям; Л.Н. Величко, д-р мед.наук, ст. науч. сотрудн., заведующая лабораторией иммунологии.
В статье Neural Network-Supported Prognostic Assessment of Apoptotic and Inflammatory Markers in Neovascular Glaucoma представлены результаты междисциплинарного исследования, посвященного применению современных биомаркеров и технологий искусственного интеллекта для прогнозирования эффективности лечения пациентов с неоваскулярной глаукомой.
В ходе исследования была оценена прогностическая ценность биомаркеров апоптоза (CD95/Fas), эндотелиальной активации (CD54/ICAM-1), а также интегральных показателей системного воспаления - SII (Systemic Immune-Inflammation Index), SIRI (Systemic Inflammation Response Index) и AI. Для анализа использовались современные статистические методы, в частности регрессионные модели и модели на основе искусственных нейронных сетей, что позволило оценить возможность прогнозирования результатов модифицированной диодной селективной транссклеральной циклофотокоагуляции.
Полученные результаты показали, что показатели апоптоза, эндотелиальной активации и системного воспаления достоверно связаны с эффективностью лечения пациентов с неоваскулярной глаукомой. Комплексное использование этих биомаркеров в сочетании с алгоритмами машинного обучения открывает перспективы более точного индивидуализированного прогнозирования клинических результатов и стратификации пациентов по риску неблагоприятного течения заболевания.
Результаты исследования подтверждают значительный потенциал интеграции технологий искусственного интеллекта в современную клиническую офтальмологию. Предложенный подход может стать важным шагом для внедрения инструментов персонализированной медицины, повышения точности прогнозирования эффективности лечения и оптимизации тактики ведения пациентов с неоваскулярной глаукомой.
Публикация является результатом международного научного сотрудничества и подтверждает активное участие ученых Института Филатова в развитии современных высокотехнологичных направлений офтальмологической науки, в частности, во внедрении методов искусственного интеллекта в медицинские исследования и клиническую практику.