DOI: https://doi.org/10.1038/s41598-026-38407-9
PMID: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/41639547
تاريخ النشر: 2026-02-04
المؤلف: MohammadReza Hasanshahi وآخرون
الموضوع الرئيسي: تصوير الشبكية والتحليل
نظرة عامة
تناقش هذه القسم التحديات المتعلقة بالتشخيص المبكر لمرض باركنسون (PD)، وهو أسرع الاضطرابات التنكسية العصبية نمواً على مستوى العالم، ويرجع ذلك أساساً إلى نقص العلامات الحيوية الموثوقة. تشير الدراسات الحديثة إلى أن التغيرات في الأوعية الدقيقة الشبكية، التي يمكن تقييمها باستخدام تصوير الأوعية الضوئية التمايزية (OCTA)، قد توفر علامات حيوية غير جراحية لمرض PD. تؤكد الدراسة على الحاجة الملحة لأدوات موضوعية لتمكين التشخيص والتدخل في الوقت المناسب، نظراً لعدم وجود اختبارات حاسمة لمرض PD في مراحله المبكرة.
في هذه التحليل الرجعي، تم جمع صور OCTA من 53 مريضاً بمرض PD و39 شخصاً سليماً. قام الباحثون بتقسيم كل من المجمع الوعائي السطحي (SVC) والمجمع الوعائي العميق (DVC) لاشتقاق 22 ميزة كمية، بما في ذلك أوصاف لمنطقة الفوفا الوعائية (FAZ) وقياسات كثافة الأوعية. تم استخدام نهج التحقق المتبادل القائم على المرضى لتقسيم مجموعة البيانات إلى مجموعات تدريب، وتحقق، ومجموعات مستقلة، مما يعزز من قوة النتائج.
مقدمة
تسلط المقدمة الضوء على التأثير الكبير للاضطرابات العصبية على الإعاقة العالمية، حيث تم تحديد مرض باركنسون (PD) كأسرع حالة نمواً، مع زيادة بنسبة 118% في الانتشار من 1990 إلى 2015، ليصل العدد الإجمالي إلى حوالي 6.2 مليون حالة في جميع أنحاء العالم. يتميز مرض PD بالتدهور التدريجي للخلايا العصبية الدوبامينية في المادة السوداء، مما يؤدي إلى نقص الدوبامين وظهور الأعراض الحركية الكلاسيكية. ومن الجدير بالذكر أن مجموعة متنوعة من الأعراض غير الحركية يمكن أن تظهر سنوات قبل ظهور الأعراض الحركية، مما يعقد التشخيص المبكر.
مع تقدم مرض PD، يعاني المرضى من أعراض متزايدة الإعاقة، بما في ذلك عدم الاستقرار الوضعي، وتجميد المشي، وصعوبات في الكلام والبلع. يتم استخدام مقياس هوهن ويار (H&Y) بشكل شائع لتقييم تقدم مرض PD عبر خمس مراحل، مع إدخال مراحل وسيطة إضافية (1.5 و2.5) لتقييم أكثر دقة. على الرغم من جهود البحث المستمرة، لا يزال اختبار تشخيصي حاسم لمرض PD في مراحله المبكرة بعيد المنال، مما يدفع إلى التحقيق في علامات حيوية محتملة يمكن أن تسهل التشخيص المبكر قبل ظهور الأعراض الحركية.
الطرق
توضح قسم “المواد والطرق” تصميم التجربة والإجراءات المستخدمة في الدراسة. يتناول المواد المحددة المستخدمة، بما في ذلك مصادرها وطرق تحضيرها، بالإضافة إلى إعداد التجربة. يتم وصف المنهجيات بطريقة منهجية، مما يضمن إمكانية تكرار التجارب.
كما يتم تسليط الضوء على التحليلات الإحصائية التي تم إجراؤها على البيانات المجمعة، مع تحديد البرامج والاختبارات المستخدمة لتقييم أهمية النتائج. تهدف هذه القسم إلى توفير فهم شامل للتقنيات والأدوات المطبقة، والتي تعتبر حاسمة للتحقق من النتائج والاستنتاجات المستخلصة في الدراسة.
النتائج
تشير نتائج الدراسة، كما هو ملخص في الجدول 1، إلى أداء مصنفات مختلفة تم تقييمها من خلال استراتيجية تحقق متبادل من 8 طيات، والتي تم تنفيذها بسبب حجم مجموعة البيانات المحدود. تم استخدام تقنيات تحسين المعلمات المتقدمة، وبشكل خاص مُقدّر بارزين هيكلي (HP-TPE) وOptuna TPE، لتعزيز قوة النموذج وتقليل الإفراط في التكيف.
سريرياً، تظهر النتائج تغييرات كبيرة في الأوعية الدقيقة الشبكية لدى مرضى باركنسون (PD) مقارنة بالأشخاص الأصحاء، لا سيما في المجمع الوعائي السطحي (SVC) والمجمع الوعائي العميق (DVC). ومن الجدير بالذكر أن معلمات مثل عامل الشكل، والتحدب، والصلابة، والدائرية لمنطقة الفوفا الوعائية (FAZ)، بالإضافة إلى مقاييس كثافة الأوعية (VAD وVSD)، كانت منخفضة بشكل كبير لدى مرضى PD. تشير هذه النتائج إلى أن مرض PD يشمل ليس فقط تدهور الخلايا العصبية الدوبامينية ولكن أيضاً خلل واسع النطاق في الأوعية الدقيقة. من المهم أن تقترح الدراسة طريقة جديدة وغير جراحية لفحص مرض PD مبكراً باستخدام صور تصوير الأوعية الضوئية التمايزية (OCTA)، حيث قد تسبق التغيرات في الأوعية الدقيقة الشبكية التغيرات الهيكلية أو الوظيفية في الدماغ. من خلال التركيز على العلامات الحيوية الشبكية المستمدة من OCTA، لا سيما شكل FAZ وكثافة الأوعية، تفتح هذه البحث طريقاً تشخيصياً جديداً لمرض PD لم يتم التعرف عليه سريرياً بعد.
المناقشة
تسلط قسم المناقشة في ورقة البحث الضوء على إمكانيات تصوير الأوعية الضوئية التمايزية (OCTA) كأداة تشخيصية غير جراحية لمرض باركنسون (PD)، مع التأكيد على الحاجة إلى علامات حيوية موضوعية في مجال يعتمد حالياً بشكل كبير على رأي الخبراء في التشخيص. تحدد الدراسة تغييرات كبيرة في الأوعية الدقيقة الشبكية، مثل انخفاض كثافة الأوعية والتغيرات في شكل منطقة الفوفا الوعائية، والتي تتوافق مع شدة المرض. على الرغم من النتائج الواعدة، يشير المؤلفون إلى أن الدراسات الحالية غالباً ما تستخدم معلمات تقليدية محدودة وتفتقر إلى إطار نقل قوي للتطبيق السريري.
لمعالجة هذه الفجوات، يقترح المؤلفون إطار تعلم جماعي جديد يتضمن استخراج ميزات متقدمة من صور OCTA، باستخدام مصنفات التعلم الآلي مثل XGBoost، وغابة عشوائية، وجيران أقرب. يهدف هذا النهج إلى تعزيز دقة التشخيص وقابلية الاستخدام من خلال واجهة رسومية سهلة الاستخدام، وهي الذكاء الاصطناعي لمرض باركنسون (PDAI). تفيد الدراسة بأن الحساسية العالية (90%) لاكتشاف مرض PD، مما يبرز إمكانيات النموذج لتطبيقات الفحص السريري، على الرغم من أنها تعترف بالقيود مثل حجم مجموعة البيانات الصغيرة والحاجة إلى مزيد من التحقق عبر بيئات سريرية متنوعة. ستركز الأعمال المستقبلية على توسيع مجموعة البيانات ودمج تقنيات تقسيم متقدمة لتحسين قابلية تعميم النموذج وأهميته السريرية.
DOI: https://doi.org/10.1038/s41598-026-38407-9
PMID: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/41639547
Publication Date: 2026-02-04
Author(s): MohammadReza Hasanshahi et al.
Primary Topic: Retinal Imaging and Analysis
Overview
This section discusses the challenges of early diagnosis in Parkinson’s disease (PD), the fastest-growing neurodegenerative disorder globally, primarily due to the lack of reliable biomarkers. Recent studies suggest that alterations in retinal microvasculature, which can be assessed using Optical Coherence Tomography Angiography (OCTA), may provide non-invasive biomarkers for PD. The study emphasizes the urgent need for objective tools to enable timely diagnosis and intervention, given the absence of definitive tests for early-stage PD.
In this retrospective analysis, OCTA images were collected from 53 PD patients and 39 healthy controls. The researchers segmented both the superficial vascular complex (SVC) and deep vascular complex (DVC) to derive 22 quantitative features, including descriptors of the foveal avascular zone (FAZ) and measures of vascular density. A patient-based cross-validation approach was utilized to divide the dataset into training, validation, and independent sets, thereby enhancing the robustness of the findings.
Introduction
The introduction highlights the significant impact of neurological disorders on global disability, with Parkinson’s disease (PD) identified as the fastest-growing condition, showing a 118% increase in prevalence from 1990 to 2015, totaling nearly 6.2 million cases worldwide. PD is characterized by the progressive degeneration of dopaminergic neurons in the Substantia Nigra, leading to dopamine deficiency and the emergence of classical motor symptoms. Notably, a variety of non-motor symptoms can manifest years before the onset of motor symptoms, complicating early diagnosis.
As PD progresses, patients experience increasingly debilitating symptoms, including postural instability, gait freezing, and difficulties with speech and swallowing. The Hoehn and Yahr (H&Y) scale is commonly utilized to assess PD progression across five stages, with additional intermediate stages (1.5 and 2.5) introduced for more nuanced evaluation. Despite ongoing research efforts, a definitive diagnostic test for early-stage PD remains elusive, prompting investigations into potential biomarkers that could facilitate early diagnosis prior to the appearance of motor symptoms.
Methods
The “Materials & Methods” section outlines the experimental design and procedures employed in the study. It details the specific materials used, including their sources and preparation methods, as well as the experimental setup. The methodologies are described in a systematic manner, ensuring reproducibility of the experiments.
Statistical analyses performed on the collected data are also highlighted, specifying the software and tests utilized to assess the significance of the findings. This section serves to provide a comprehensive understanding of the techniques and tools applied, which are critical for validating the results and conclusions drawn in the study.
Results
The results of the study, as summarized in Table 1, indicate the performance of various classifiers evaluated through an 8-fold cross-validation strategy, which was implemented due to the limited dataset size. Advanced hyperparameter optimization techniques, specifically the Hyperparameter Tree-structured Parzen Estimator (HP-TPE) and Optuna TPE, were utilized to enhance model robustness and mitigate overfitting.
Clinically, the findings demonstrate significant alterations in retinal microvasculature in patients with Parkinson’s Disease (PD) compared to healthy controls, particularly in the superficial vascular complex (SVC) and deep vascular complex (DVC). Notably, parameters such as the form factor, convexity, solidity, and roundness of the foveal avascular zone (FAZ), along with vessel density metrics (VAD and VSD), were significantly reduced in PD patients. These results suggest that PD encompasses not only dopaminergic neuronal degeneration but also extensive microvascular dysfunction. Importantly, the study proposes a novel, non-invasive method for early PD screening using optical coherence tomography angiography (OCTA) images, as retinal microvascular changes may precede structural or functional brain alterations. By focusing on OCTA-derived retinal biomarkers, particularly FAZ morphology and vessel density, this research opens a new diagnostic avenue for PD that has yet to be clinically recognized.
Discussion
The discussion section of the research paper highlights the potential of Optical Coherence Tomography Angiography (OCTA) as a non-invasive diagnostic tool for Parkinson’s disease (PD), emphasizing the need for objective biomarkers in a field where diagnosis currently relies heavily on expert opinion. The study identifies significant alterations in retinal microvasculature, such as reduced vessel density and changes in foveal avascular zone morphology, which correlate with disease severity. Despite promising findings, the authors note that existing studies often utilize limited conventional parameters and lack a robust translational framework for clinical application.
To address these gaps, the authors propose a novel ensemble learning framework that incorporates advanced feature extraction from OCTA images, utilizing machine learning classifiers such as XGBoost, Random Forest, and K-Nearest Neighbors. This approach aims to enhance diagnostic accuracy and usability through a user-friendly graphical interface, the Parkinson’s Disease Artificial Intelligence (PDAI). The study reports high sensitivity (90%) for PD detection, underscoring the model’s potential for clinical screening applications, although it acknowledges limitations such as a small dataset and the need for further validation across diverse clinical settings. Future work will focus on expanding the dataset and integrating advanced segmentation techniques to improve model generalizability and clinical relevance.