Исследователи использовали неинвазивный метод высокого разрешения для получения изображений крошечных кровеносных сосудов под кожей диабетиков и использовали алгоритм искусственного интеллекта для формулирования «балла», который можно использовать для определения тяжести заболевания. Как только этот метод станет портативным, эту технику можно будет использовать для мониторинга эффективности лечения.
Микроангиопатия, при которой стенки капилляров становятся настолько толстыми и слабыми, что кровоточат, вызывают утечку белка и замедляют кровоток, является одной из Основные осложнения диабета. Оно может поражать многие органы тела, в том числе кожу.
Исследователи из Мюнхенского технического университета (TUM) разработали метод получения детальных изображений кровеносных сосудов под кожей диабетиков и использовали искусственный интеллект для количественного определения тяжести состояния.
Оптоакустическая визуализация использует световые импульсы для генерации ультразвука внутри тканей. Небольшие расширения и сокращения тканей, окружающих молекулы, которые сильно поглощают свет, создают сигналы, которые регистрируются датчиками и преобразуются в изображения с высоким разрешением. Белок-переносчик кислорода гемоглобин является одной из таких светопоглощающих молекул, и, поскольку он сконцентрирован в кровеносных сосудах, оптоакустическая визуализация позволяет получить подробные изображения сосудов, которые не могут получить другие неинвазивные методы. Более того, это быстро и не использует излучение.
Здесь исследователи разработали особый метод оптоакустической визуализации, называемый RSOM, сокращение от оптоакустической мезоскопии с растровым сканированием, который может получать данные на разных глубинах кожи одновременно для глубина 1 мм.
«Другие оптические методы не достигают той глубины и детализации, которую обеспечивает RSOM», — сказал Ангелос Карлас, ведущий автор исследования.
Исследователи использовали RSOM, чтобы получить изображения кожи на ногах 75 диабетиков. и контрольную группу из 40 человек и использовали алгоритм искусственного интеллекта для выявления клинически значимых характеристик, связанных с осложнениями диабета. Они составили список из 32 особенно значительных изменений микроциркуляторного русла кожи, включая диаметр кровеносных сосудов и количество их ветвей.
Они заметили, что количество сосудов и ветвей в дермальном слое у диабетиков уменьшается, но увеличивается в эпидермисе, ближе к поверхности кожи. На все 32 выявленные характеристики зависели прогрессирование и тяжесть заболевания. Собрав 32 характеристики, они рассчитали «показатель микроангиопатии», связывающий состояние мелких кровеносных сосудов кожи и тяжесть диабета.
«С помощью RSOM мы теперь можем количественно описывать последствия диабета». сказал Василис Нциахристос, автор-корреспондент исследования. «Благодаря появляющейся возможности сделать RSOM портативным и экономически эффективным, эти результаты открывают новый способ непрерывного мониторинга состояния пострадавших – более 400 миллионов человек по всему миру. В будущем, благодаря быстрым и безболезненным обследованиям, для определения того, дает ли терапия эффект, потребуется всего несколько минут, даже в домашних условиях».
Исследование было опубликовано в журнале Nature. Биомедицинская инженерия.
