Diabetes, texturas basado en IA detecta daños retinianos "silenciosos"

Los cambios moleculares y celulares tempranos, como la neurodegeneración, la inflamación y la disfunción vascular, a menudo permanecen indetectables con métodos estándar como la fotografía del fondo de ojo o la angiografía.

Como resultado, los pacientes pueden experimentar un deterioro visual irreversible antes del diagnóstico. Debido a estas limitaciones, se necesitan urgentemente nuevos biomarcadores de imagen no invasivos para detectar alteraciones retinianas subclínicas en las primeras etapas de la diabetes.

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Un equipo de investigación de la Universidad de Coímbra, Portugal, ha desarrollado un análisis basado en la textura de las imágenes de tomografía de coherencia óptica (OCT) capaz de detectar cambios retinianos tempranos en la diabetes tipo 2.

El estudio, publicado (DOI: 10.1186/s40662-025-00451-3) en Eye and Vision el 3 de septiembre de 2025, utilizó un modelo de rata con una dieta rica en grasas y dosis bajas de estreptozotocina para monitorizar las alteraciones retinianas durante 12 semanas.

Al cuantificar las variaciones microscópicas de textura, el método reveló anomalías neurovasculares tempranas que se produjeron mucho antes de los biomarcadores tradicionales o la fuga vascular.

Mediante análisis avanzado de imágenes, los investigadores evaluaron más de 80 exploraciones retinianas de ratas diabéticas y de control, aplicando un enfoque de matriz de coocurrencia en niveles de gris (GLCM) para cuantificar los parámetros de textura en las distintas capas de la retina.

Entre las 20 características examinadas, ocho (incluidas la autocorrelación, la prominencia del grupo, la correlación, la homogeneidad, la medida de información de correlación II [IMCII], el momento de diferencia inversa normalizado [IDN], la diferencia inversa normalizada [INN] y la suma promedio) mostraron cambios significativos en las retinas diabéticas, en particular en la capa plexiforme interna [IPL] y los segmentos de fotorreceptores [IS/OS].

Curiosamente, siete de estas métricas también se habían alterado en un estudio previo que utilizó un modelo de diabetes tipo 1, lo que refuerza su consistencia diagnóstica. A pesar del adelgazamiento mínimo y los potenciales oscilatorios retardados, las retinas no mostraron inflamación importante ni fuga vascular, lo que confirma que los cambios de textura preceden a la patología manifiesta.

Los hallazgos destacan el análisis de textura como un método sensible y cuantitativo para detectar la desorganización estructural temprana en la retina, lo que potencialmente reduce la brecha entre las alteraciones biológicas y el diagnóstico clínico.

“Nuestros resultados demuestran que el análisis de textura puede revelar cambios minúsculos en la retina mucho antes de que la RD se haga clínicamente visible”, afirmó el profesor António Francisco Ambrósio, coautor principal del estudio.

 “Al capturar señales estructurales sutiles en las imágenes de OCT, este enfoque abre una nueva ventana diagnóstica en las etapas iniciales de la enfermedad. Ofrece una manera de identificar a los pacientes de alto riesgo antes de que se produzca un daño permanente en la visión, lo que favorece un tratamiento más temprano y mejores resultados. La coherencia de estas métricas de textura en los distintos modelos de diabetes refuerza su potencial como biomarcadores tempranos universales”, añadió.

Esta investigación allana el camino para el desarrollo de herramientas de diagnóstico asistidas por IA que detecten automáticamente la RD preclínica basándose en las firmas de textura de la retina. La integración de este análisis en las imágenes de OCT de rutina podría permitir a los oftalmólogos identificar a los pacientes que presentan una alteración estructural microscópica, incluso cuando su visión parece normal.

Esta detección temprana puede ayudar a personalizar la atención, prevenir el daño irreversible a la retina y reducir la carga global de ceguera diabética. Se necesitan más ensayos clínicos para validar estos hallazgos en humanos y perfeccionar algoritmos para el cribado a gran escala y las aplicaciones teleoftalmológicas.