Группа инженеров-биомедиков Университета Дьюка (Duke University) создала систему визуализации с интеграцией искусственного интеллекта, обеспечивающую более высокую чёткость и скорость визуализации отдельных клеток сетчатки по сравнению с существующими высокотехнологичными методами. Данная инновация, получившая название Deep-Compressed AOSLO (DCAOSLO), способна существенно улучшить раннюю диагностику и мониторинг широкого спектра офтальмологических, неврологических и системных заболеваний. Результаты исследования были опубликованы в журнале Science Advances в мае 2025 года.
Сетчатка — тонкий слой светочувствительных клеток в заднем отделе глаза — является прямым продолжением центральной нервной системы, что делает её ценной мишенью для неинвазивной нейровизуализации, в частности при таких заболеваниях, как болезнь Альцгеймера и рассеянный склероз. Как отметил профессор Сайна Фарсиу (Sina Farsiu), PhD, обладатель именной профессуры Андерсона-Раппа по биомедицинской инженерии и офтальмологии Университета Дьюка: «Эти ретинальные клетки служат суррогатными маркерами для изучения заболеваний головного мозга. С помощью более чётких изображений мы можем выявлять болезни на ранних стадиях и оценивать экспериментальные терапии эффективнее, чем при использовании других методов нейровизуализации».
Современным золотым стандартом визуализации одиночных ретинальных клеток остаётся адаптивная оптическая сканирующая лазерная офтальмоскопия (AOSLO), формирующая изображения на основе света, непосредственно отражённого от сетчатки. Однако такие изображения могут содержать искажающие артефакты. Современные системы используют неконфокальные методы AOSLO, которые регистрируют непрямо отражённый свет для повышения точности. Как пояснил профессор Фарсиу, «неконфокальные методы AOSLO обычно используют только два датчика для улавливания рассеянного света. Хотя это даёт некоторое представление, оно не позволяет полностью оценить форму и целостность ретинальных структур. Например, вертикально ориентированные сосуды могут быть не видны». Для повышения точности некоторые системы добавляют больше датчиков или регулируют их положение вручную — решение, которое увеличивает стоимость, сложность и время сканирования, снижая комфорт пациента и клиническую применимость.
Для решения этих задач команда Университета Дьюка создала систему DCAOSLO, использующую сжатое зондирование и искусственный интеллект для значительного повышения эффективности и точности визуализации. DCAOSLO применяет управляемый программно массив поворотных зеркал для перенаправления рассеянного света сетчатки всего на два датчика, имитируя работу двенадцати. Затем система реконструирует детализированные изображения с помощью алгоритма ИИ, обученного аппроксимировать информацию от полного массива датчиков. Как отметил аспирант и ведущий автор исследования Чонван Пак (Jongwan Park), PhD: «DCAOSLO позволяет одновременно регистрировать рассеянный свет от 12 позиций датчиков, используя только два датчика, при этом значительно сокращаются стоимость и время сканирования. Наши аппаратные модификации минимальны и могут быть легко интегрированы в существующие установки AOSLO».
Исследовательская группа протестировала DCAOSLO на здоровых и поражённых сетчатках, успешно визуализируя палочки, колбочки и сосудистые клетки с увеличением скорости почти в 100 раз по сравнению с традиционными системами AOSLO. Профессор Фарсиу подчеркнул: «Системы визуализации сетчатки на уровне отдельных клеток, включая AOSLO, получат широкое клиническое распространение только при условии быстрого, точного и экономически эффективного сканирования. DCAOSLO представляет собой практический диагностический инструмент, способный изменить подход к ведению неврологических, сердечно-сосудистых, диабетических и ретинальных заболеваний».