Evaluating the quantity and spatial density of macrophage-like cells in patients with retinal vascular disease and healthy subjects via non-invasive retinal imaging
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Here we investigate the spatial density and distribution of macrophage-like cells (MLCs) in ischemic retinal diseases, including branch retinal vein occlusion (BRVO), central retinal vein occlusion (CRVO), and proliferative diabetic retinopathy (PDR), compared to healthy controls. METHODS: In this pilot investigation with prospective cross-sectional design, OCT angiography (OCTA) images were obtained from 20 eyes across four groups (BRVO, CRVO, PDR, controls). Using a standardized semi-automated image processing protocol, MLCs were identified and quantified over a 6 × 6 mm area temporal to the macula. Additionally, perfusion densities were measured, and analyses were performed to assess differences in MLC counts and their correlations with perfusion. RESULTS: Patients with BRVO, CRVO, and PDR exhibited significantly higher MLC counts compared to controls (p = 0.002 for all comparisons). Median MLC counts were lowest in controls (132; 95% CI, 63–180), followed by BRVO (382; 95% CI, 290–446), CRVO (688; 95% CI, 507–716), and highest in PDR patients (973; 95% CI, 805–999). A moderate-to-strong negative correlation was found between perfusion density and MLC count, suggesting increased MLC accumulation in areas of reduced perfusion in the superior vascular complex (p = 0.04), deep vascular complex (p < 0.01), as well as combined vascular complexes (p = 0.01). CONCLUSION: Here, we demonstrate that MLC density is significantly elevated in BRVO, CRVO, and PDR compared to healthy eyes and is inversely correlated with retinal perfusion. By applying consistent imaging and analysis across a wider peripheral retinal field, these findings highlight MLC quantification as a potential biomarker for disease severity and progression in ischemic retinopathies. Future investigations should explore whether modulating MLC responses could offer new therapeutic strategies to improve outcomes in these conditions.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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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Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
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 ».