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聚焦2018欧洲视网膜专家学会会议:抗VEGF治疗目前的成果与挑战

眼视光观察  · 公众号  ·  · 2018-09-25 21:20

正文


推荐语: 据诺华视讯报道,在欧洲维也纳举行的2018欧洲视网膜专家学会会议(EURETINA 2018)上,来自奥地利维也纳Ursula教授带来了抗VEGF药物目前的成果与挑战。

目前,抗VEGF治疗明显的降低由于视网膜疾病导致视力下降的风险。既往抗VEGF药物的临床研究中不断证明每月/ PRN/T&E的治疗方案均有效。

那么,抗VEGF药物在真实世界中面临什么挑战呢?随着OCT技术的不断进展,如何读懂OCT检查下眼底疾病的解剖学特点呢?又如何利用OCT检查结果来指导临床中的治疗?


RVO 患者急性病程的早期,黄斑视网膜的厚度( CRT )与视功能具有高度的相关性,相比之下,其他慢性疾病病程,比如 DME 或者 nAMD, CRT 提示的相关性较低;并且 CRT 与视网膜内液( IRF )具有高度相关性( 98.68% )。

另外,OCT检查下发现的一些眼底标记物,比如CRT、IRF、SRF、PED,这些眼底标记物与抗VEGF药物治疗结果是否相关?


  • 根据TREND研究中纳入258例患者完成0.5 mg T&E的治疗方案,在抗VEGF药物治疗下,来观察这些眼底标记物的变化情况。结果可以提示抗VEGF药物治疗后SRF与IRF明显降低,但是PED呈现出缓慢下降的趋势。在治疗1个月时,SRF可以作为再治疗的最佳预测因子。


  • 根据PROTOCOL T 研究可以发现雷珠单抗与阿柏西普较贝伐单抗可以更快消除黄斑囊样水肿,并具有统计学差异(p<0.01),并且导致了视力在前两组治疗下迅速提高。


但是我们通过机器算法来预测预后因子,提示基线视力是最终要的视力预后因子,相比之下,液体的预测能力较弱。因此,是否需要探索新的客观的检查模式吗?

  • 人工智能作为一种新的模式可以应用到视网膜疾病的诊断中;


  • 人工智能可分为两种模式,一种为指导性的机器学习,对于眼底标记物识别有很高的准确性;一种为非指导性的机器学习,优势可以识别新的眼底标记物,还可以减少费用和时间。

在新的人工智能机器学习的模式下,我们又该如何进行抗VEGF治疗呢?让我们期待接下来的研究成果。



来源 | 诺华视讯( ID NovVisionExpress

原文名 | 【EURETINA 2018】抗VEGF治疗目前的成果与挑战

值班编辑 | 薛琪 总编 | 张玲

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