Intensity-based optoretinography reveals sub-clinical deficits in cone function in retinitis pigmentosa
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Clinical tools have been widely used in the diagnosis, description, and monitoring the progression of retinitis pigmentosa (RP); however, many of these methods have inherently low sensitivity and specificity, and significant photoreceptor disruption can occur before RP progression has clinically manifest. Adaptive optics scanning light ophthalmoscopy (AOSLO) has shown promise as a powerful tool for assessing photoreceptor disruption both structurally and functionally due to its increased resolution. Methods: Here we assess photoreceptor structure and function at the cellular level through AOSLO by acquiring intensity based optoretinography (iORG) in 15 individuals with no reported retinal pathology and 7 individuals with a prior clinical diagnosis of RP. Photoreceptor structure was quantified by calculating cone nearest neighbor distance (NND) across different retinal eccentricities from the AOSLO images. Cone outer segment length was measured across different retinal eccentricities using optical coherence tomography (OCT) derived longitudinal reflectivity profiles (LRPs). Finally, iORG measures of photoreceptor function were compared to retinal sensitivity as measured using the macular integrity assessment (MAIA) microperimeter. Results: Broadly, participants with RP exhibited increasing cone nearest neighbor distances and decreasing cone outer segment length as a function of retinal eccentricity, consistent with prior reports for both controls and individuals with RP. Nearly all individuals with RP had reduced iORG amplitudes for all retinal eccentricities when compared to the control cohort, and the reduction was greater in eccentricities further from the fovea. Comparing iORG amplitudes to MAIA retinal sensitivity, we found that the iORG was more sensitive to early changes in photoreceptor function whereas MAIA was more sensitive to later stages of disease. Discussion: This highlights the utility of iORG as a method to detect sub-clinical deficits in cone function in all stages of disease progression and supports the future use of iORG for identifying cells that are candidates for cellular based therapies.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
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score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».