Schermata ICAS e previsione del rischio di ictus basata sulla FIF (RICAS)

La stenosi intracranica dell’aterosclerosi (ICAS) è una delle principali cause di ictus ischemico in tutto il mondo e aumenta il carico globale di ictus, soprattutto nella popolazione asiatica. Rispetto agli altri sottotipi di ictus, i pazienti con ICAS hanno avuto ictus più grave, sono rimasti più a lungo in ospedale e hanno un rischio più elevato di eventi ischemici ricorrenti. Pertanto, uno screening precoce e un intervento efficace per la stenosi aterosclerotica intracranica possono migliorare il livello di allerta precoce e prevenzione dell’ictus e diminuire l’incidenza e la mortalità dell’ictus, il che è di vitale importanza. Sebbene l’angiografia a sottrazione digitale (DSA), l’angiografia con tomografia computerizzata (CTA) e l’angiografia con risonanza magnetica (MRA) abbiano un alto valore diagnostico per l’ICAS, sono invasivi e non disponibili per lo screening di massa della popolazione a causa della competenza, dei costi elevati e della scarsa performance economica. . I potenziali strumenti di screening come l'ecografia doppler transcranica (TCD) sono promettenti ma limitati dalla qualità della finestra ossea temporale e dipendono fortemente dall'esperienza degli operatori. Pertanto, è imperativo esplorare un metodo di screening nuovo, non invasivo, economico e complementare per identificare i soggetti con ICAS in popolazioni di massa come istituti sanitari primari e centri di esame fisico.

La retina si sviluppa dal diencefalo, condivide con il cervello la stessa origine embriologica, caratteristiche anatomiche e proprietà fisiologiche, compreso l'apporto di sangue attraverso l'arteria carotide interna. Uno studio prospettico di coorte ha confermato che i segni vascolari retinici (aumento del riflesso arteriolare alla luce) sono correlati alla malattia delle grandi arterie intracraniche8. Lo studio di Rhee et al ha anche dimostrato che la variazione del diametro retinico è associata a ICAS9. Pertanto, questi risultati suggeriscono che i segni vascolari retinici potrebbero essere un biomarker per l’ICAS. Inoltre, anche i tradizionali fattori di rischio vascolare, come l’età avanzata, l’ipertensione, il diabete, la dislipidemia, il fumo e altri, sono strettamente associati all’ICAS. Tuttavia, pochi studi hanno riportato la capacità di discriminazione dei segni vascolari retinici in sé o in combinazione con i tradizionali fattori di rischio vascolare nell'identificazione dell'ICAS. La fotografia del fondo presenta grandi vantaggi tra cui non invasiva, facile da divulgare, poco costosa e possiede buoni vantaggi economici, in particolare nell'era dell'intelligenza artificiale. L'intelligenza artificiale (AI), in particolare l'algoritmo di deep learning, è ampiamente applicato al rilevamento e alla classificazione di varietà accurate di malattie della retina come la retinopatia diabetica e il glaucoma. Inoltre, l’algoritmo di deep learning è stato utilizzato anche per la segmentazione automatica delle arterie o vene retiniche, che fornisce una base per il successivo calcolo automatico dei parametri vascolari retinici. In questo studio, miriamo a studiare lo screening per l'aterosclerosi intracranica e la previsione del rischio di ictus sulla base delle caratteristiche di imaging del fondo.