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① 眼科基因治疗技术助力研发COVID-19疫苗 ② 难治性慢性眼痛——把治疗重点放神经上! ③ 如何实现自动化诊断?——年龄相关性黄斑变性和息肉状脉络膜血管病变

发表时间:2021-02-27

  • 第1则

    - THE FIRST NEWS -

    眼科基因治疗技术

    助力研发COVID-19疫苗


    与其它在开发的疫苗不同,COVID-19疫苗一直受到外界的关注。专家称,这种名为AAVCOVID的实验疫苗,由于依靠已用于治愈失明的基因治疗技术,有望在较短时间内结束冠状病毒的大流行。两家哈佛大学附属医院正在牵头这项研究,该疫苗有望在今年年底前进行人体试验。

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    有冠状病毒的疫苗吗?
    目前还没有。世界各地有100多种不同的COVID-19疫苗正在研发中,有一些已经进入临床试验阶段。

    但是,AAVCOVID有一个独特的优势:它依靠FDA已经批准的、用来治疗遗传性失明(Luxturna)和脊髓性肌营养不良(Zolgensma)的基因转移技术。

    这项技术的核心是一种被称为腺相关病毒(AAV)的无害病毒,这种病毒经过了20多年的测试,且被证明对人类是安全的。

    “ AAV是一种无害的病毒载体,具有可靠的追踪记录。由于AAV在基因治疗中被持续使用,目前已经有一套制造产业”,麻省总医院、布里格姆妇女医院和麻省眼耳医院负责人,哈佛医学院眼科主席,David Glendenning Cogan教授介绍。

    由于已有多家制药公司生产AAV,因此可以快速扩大疫苗生产以满足全球需求。


    实验性COVID-19疫苗如何工作?
    新疫苗将冠状病毒(SARS-CoV-2)的遗传密码片段包装成无害病毒(AAV),这通常会提供基因治疗。

    但这一次,AAV不再提供基因疗法,而是发出指令来制造位于冠状病毒表面的所谓“尖峰”(spike)蛋白。

    仅使机体暴露于“尖峰”蛋白中,而没有其他致命的冠状病毒,应该能教会免疫系统识别并抵抗未来的COVID-19感染。与用于基因治疗的AAV不同,用于AAV  COVID的AAV可以激发免疫系统——这是成功疫苗的基本特征。

    “我们正在使用的特定AAV在实验中引起强免疫反应。米勒说:“这可能只需注射一次疫苗,而不是许多疫苗所需的两次注射。”

    即使冠状病毒发生突变并且出现了新的毒株,也可以在短短几周之内取消遗传指令,制作新的疫苗。

    该疫苗获得了重磅人物的支持,例如波士顿凯尔特人队的老板Wyc Grousbeck,他为AAV  COVID研究项目捐赠了100万美元。


    眼科医生帮助研发了冠状病毒候选疫苗
    由麻省眼耳医院Grousbeck基因治疗中心主任,Luk H. Vandenberghe博士率领的实验性AAV COVID疫苗研发起源于眼科研究。

    该技术平台可追溯到分子遗传学家、医师Jean Bennett博士和她的丈夫眼科医师Albert Maguire博士。他们的AAV工作使FDA在2017年批准了首个用于治疗失明的基因药物Luxturna。

    “由于有了先例,第一次的批准为该领域设立了标准和方法,现在使用其它AAV的方法(如AAVCOVID),就可以更快地通过监管渠道。”Miller说。

    也就是说,新型冠状病毒尚未得到很好的理解。基于AAV的疫苗从未在人类中使用过,并且AAV COVID在进入人体试验之前必须经过进一步的安全性研究。

    如果这些研究进展顺利,并获得了监管部门的批准,该团队计划将于今年夏天开始在人体临床试验中检测该疫苗。这些临床研究将由MGH转化研究中心主任兼创始人,哈佛医学院Mason Freeman教授领导。

    *来源:http://www.aao.org/eye-health/news/coronavirus-covid-vaccine-gene-therapy-luxturna

    *本则译文来源:“ 国际眼科时讯”公众号

    原文:AAO官网



    第2则

    - THE SECOND NEWS -

    难治性慢性眼痛

    把治疗重点放神经上!


    眼痛是干眼患者比较常见的一个主诉问题。临床上发现,部分慢性眼痛患者采用常规治疗如人工泪液、自体血清、非甾体抗炎药等,依旧无法缓解。针对这一问题,近期美国学者Anat Galor教授团队在 Eye & Contact Lens 杂志发文,为常规治疗无效的慢性眼痛提供了新的治疗思路——针对神经的治疗方法。

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    眼痛根源——分感受器层面与神经层面

    角膜是人体神经最密集的部位。角膜上的痛觉感受器可感受物理刺激、化学源性刺激、温度刺激、渗透压刺激、炎症介质等从而被激活,引发痛觉。眼痛的初始治疗方案往往针对痛觉感受器,如降低泪液渗透压、增加泪液量、促进睑板腺功能恢复、减少炎症反应等。但需注意的是,眼痛也可能源自神经层面,因而部分眼痛患者常规治疗无效时,可以换个思路——
    常规治疗无效的慢性眼痛,可以试试针对神经进行治疗

    口服加巴喷丁类药物

    加巴喷丁类药物是眼科科室以外治疗慢性神经痛的一线药物。本文研究回顾性报道8例经常规治疗乃至使用局部镇痛药均无效的慢性眼痛患者,应用加巴喷丁类药物的效果。
    用药方案
    • 患者初始口服低剂量加巴喷丁(300mg/d)或普瑞巴林(25-75mg/d)。
    • 之后依治疗效果及不良反应逐渐增加剂量至巴喷丁600-1200mg,tid;普瑞巴林150mg,bid。
    结果
    使用该方法治疗的8名慢性眼痛患者中2名患者诉眼痛症状完全消失,另有3名患者认为症状得到显著缓解,1名患者症状轻度改善,而2名患者认为药物治疗完全无效(其中1名因无法耐受400mg,tid的加巴喷丁剂量)。
    眼周神经阻滞治疗

    神经阻滞治疗是对全身治疗反应不佳的患者的二线治疗手段,或者针对特定解剖部位疼痛的初始治疗手段。该研究回顾性分析了11名常规治疗无效的慢性眼痛患者,因对加巴喷丁类药物疗效欠佳或者不耐受,进而接受眼周神经阻滞的治疗效果。
    眼周神经阻滞的简要操作介绍

    4ml 0.5%布比卡因和1ml 80mg/L的醋酸甲泼尼龙混合后用5ml 25G注射器分别注入三叉神经终末支处,分别是眶上神经(supraorbital nerve, SO, 1ml)、滑车上神经(supratrochlear nerve, ST, 0.5-1ml)、滑车下神经(infratrochlear nerve, IT,0.5ml)、眶下神经(infraorbital nerve, IO,1ml)处。

    结果

    使用该方法治疗的11名患者中7名疼痛得到缓解,缓解持续时间在数小时至数月不等(其中5名患者其后接受了重复治疗)。另外4名患者症状无改善。

    小 结 

    常规治疗手段无效的慢性眼痛患者,可考虑应用口服加巴喷丁类药物眼周神经阻滞,部分患者疼痛可得到显著改善!


    *原文截图:

    *本则译文来源:“  惟视眼科”公众号;

    原文:ResearchGate官网


    第3则

    - THE THIRD NEWS -

    如何实现自动化诊断?

    年龄相关性黄斑变性和息肉状脉络膜血管病变


    据相关临床病例报道表明,亚洲黄种人中新生血管AMD患者中PCV约占20-60%,而在欧洲白种人中约占8-13%。临床上AMD和PCV的治疗策略、疾病病程与预后转归均有差异。因此北京协和医院眼科与人工智能致远慧图团队合作,运用深度学习和卷积神经网络模型,结合眼底彩照和频域光相干断层扫描 (Spectral-domain Optical Coherence Tomography, SD-OCT) 图片,实现年龄相关性黄斑病变的分类诊断,区分干性AMD、新生血管性AMD、PCV和正常人。并对所建模型的诊断效能和可能的公共卫生普及性进行了评估。

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    年龄相关性黄斑变性 (Age-related Macular Degeneration, AMD) 是与年龄相关致盲的重要眼病之一,主要发生在老年人视网膜黄斑部脉络膜毛细血管、玻璃膜、视网膜色素上皮退行性改变,导致进行性中心视力受损。AMD仍是全球第三大严重不可逆视力受损的病因,流行病学估计,到2020年,全球将有2亿人患AMD。息肉状脉络膜血管病变 (Polypoidal Choroidal Vasculopathy, PCV) 为脉络膜血管来源的血管网末端息肉样扩张,目前仍被认为是AMD的一个亚型。


    本研究一共建立了3个双模态和2个单模态机器学习模型(表1),共收集了1099只眼的彩照和821只眼的OCT图像;并使用同一测试集对不同模型和眼科专科医师进行测试,双模态深度卷积神经网络模型(Deep convolutional neural network model, DCNN-Combo)具有最佳的分类效能,准确度达87.4%,敏感度88.8%,特异度95.6%,与诊断金标准的一致性高于眼科专科医师。同时,在所有模型对单一PCV检出效能测试的接受者操作特性曲线(Receiver operating characteristic curves, ROC)中(图1),DCNN-Combo模型有最大的曲线下面积(areas under the curve, AUC=93.9%),也高于其他的人工智能模型。DCNN-Combo模型的整体架构如图2所示。


    此研究设计提出了一个新的双模态深度学习卷积神经网络模型,并基于配对眼底彩照和SD-OCT图像双输入的网络系统,实现AMD的亚型多分类。同时本研究使用了迁移学习(transfer learning)算法,能够有效地从每个单模态DCNN模型中卷基层的更新权重,并将其用于我们的双模态DCNN模型中,实现与眼科专科医生几乎一致的诊断效能。该研究能够帮助加速人工智能系统多模态模型的发展。该模型的高度准确性和安全无创性,为社区医疗机构的眼科疾病人工智能筛查系统提供了广泛的运用前景。



    *表1. 各机器模型和眼科专科医师对AMD亚型多分类的统计学结果


    DCNN-O,深度卷积神经网络,算法O;DCNN-F,深度卷积神经网络,算法F;DCNN-Combo,深度卷积神经网络,算法Combo;RF-Combo,随机森林分类器,结合卷积层;RF-Fixed,固定权重来自于训练ImageNet;NPV,阴性预测值;PPV,阳性预测值。


    *图1. 各模型对PCV检出效能测试的接受者操作特性曲线和眼科专科医师的表现水平(图上点所示)


    *图2. DCNN-Combo模型的整体架构图


    模型接收一个眼底图像(3×448×448)和一个OCT图像(3×448×448),然后输出一个拥有4个数值的向量,分别代表该输入组合是健康人,干性AMD,PCV或新生血管性AMD的可能性)。


    *参考文献: 

    1. Xu Z, Wang W, Yang J, et al. Automated diagnoses of age-related macular degeneration and polypoidal choroidal vasculopathy using bi-modal deep convolutional neural networks. British Journal of Ophthalmology, Published Online First: 04 June 2020. doi: 10.1136/bjophthalmol-

    2. 徐至研. 人工智能用于年龄相关性黄斑变性和息肉状脉络膜血管病变诊断研究[D].北京,北京协和医学院,2019.

    *本则译文来源:“协和眼科资讯”公众号

    原文:British Journal of Ophthalmology官网


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