编者按：糖尿病视网膜病变是工作人群首位致盲眼病，其中，糖尿病黄斑水肿（DME）导致视力下降的常见原因，严重影响患者的生活质量，因此DME的诊疗进展一直是眼底病领域的热议话题之一。在2024眼底病学术交流会议暨国际视网膜研讨会（Retina China2024）上，《国际眼科时讯》有幸邀请到中南大学湘雅二医院罗静教授进行专访，罗静教授介绍了DME的治疗新进展、抗血管内皮生长因子（VEGF）治疗DME的难点，以及人工智能在DME诊疗领域的应用，为眼科医师更好地管理DME患者提供了思路。
《国际眼科时讯》：请您谈谈目前在DME治疗方面有哪些新进展？
罗静教授：DME的治疗进展可以分为几个方面，近年来DME治疗相关的药物、手术及基因治疗均有进展。在药物方面，新的双靶点药物、高剂量的抗VEGF药物、生物制剂等开始逐步进入临床应用，引起了大家的广泛兴趣，期待这些新的药物能够为DME患者带来更优、更持久的疗效或者更具性价比。对于一些难治性DME，也有不少研究者尝试采用各种手术方法进行治疗，比如视网膜下注射BSS等，希望通过手术为这一类顽固的DME找到解决办法。另外，基因工程药物治疗DME的临床研究也已有开展，希望这些研究新进展能为DME患者提供更多治疗方案，造福患者。
《国际眼科时讯》：您认为目前抗VEGF治疗DME的主要难点是什么？DME治疗领域未来的研究方向可能是什么？
罗静教授：一直以来，DME的治疗难点都在于持续性的黄斑水肿。国内外众多研究显示，约有40%的DME患者可能会出现应答不良的情况，无法达到改善患者视力或消除水肿的目的。因此如何改善持续性黄斑水肿、是否应用抗VEGF联合激素治疗以及如何确定联合治疗方案、如何提高治疗效率减少治疗负担，都是临床医师关注的问题。此外，如何找到无创的生物标记物来预测DME治疗疗效、通过机制的深入探讨发现新的靶点都是未来的研究方向。
《国际眼科时讯》：请您介绍一下“基于机器学习的OCT影像组学模型预测抗VEGF药物治疗DME疗效”这项研究的意义？
罗静教授：我们在本次会上分享了一个基于机器学习的OCT影像组学预测抗VEGF治疗DME疗效的模型，不少同道表示很感兴趣，几位国内外的专家都提出希望和我们一起合作进行进一步的探索。这个研究中我们在眼底病领域首先提出了OCT影像组学的定义，这种新的模型在评估抗VEGF治疗DME方面展示了良好的预测能力，这种模型改变了以往从单一的影像指标进行预测的思路，从整体影像通过算法提取特征，从而展现了优良的分类性能和潜在的临床易用性，我们还将继续开展多中心临床研究，希望通过不断完善让它成为DME治疗决策的工具。就像中医那样整体辨证论治，通过整体的一些特征学习来发现其中潜藏的奥妙，进而真正实现精准预测的作用。这种能解决临床问题的研究是我最感兴趣的，在我看来，临床研究就应该是基于“源于临床发现问题，创新思路找方法，回归临床看效果”。
《国际眼科时讯》：您认为目前人工智能的发展水平是否可以满足眼底病诊疗的需求？还有哪些方面需要完善？
罗静教授：人工智能已经非常快速地改变了眼底病的临床诊疗方式，涵盖诊断、治疗和预测等多个环节，但其目前仍未达到眼科医师的期望，今后还有很长一段路要走。目前人工智能在常见眼底病筛查比如糖尿病眼病的筛查等方面的应用已经比较成熟，但是对于如何应用人工智能进行慢病管理、疾病的预测以及手术机器人的研究等还在不断摸索中，如何在真实世界应用普及也有很多需要解决的问题，包括伦理方面的问题，但我们相信未来会不断有所突破。
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Linda Gareth
2015年3月6日, 下午2:51Donec ipsum diam, pretium maecenas mollis dapibus risus. Nullam tindun pulvinar at interdum eget, suscipit eget felis. Pellentesque est faucibus tincidunt risus id interdum primis orci cubilla gravida.