Multi-contrast OCT reveals retinal abnormality in genetic retinal disease (ARB)

(Japanese verison can be found after the English version.)

Our collaborator Masahiro Miura recently published a case series that utilizes multimodal imaging techniques to investigate retinal pigment epithelium (RPE) alterations in autosomal recessive bestrophinopathy (ARB), which is an inherited macular degeneration caused by BEST1 gene mutations. The study focuses on two Japanese siblings diagnosed with ARB, employing short-wavelength autofluorescence (SW-AF), near-infrared autofluorescence (NIR-AF), and our own-developed polarization-sensitive optical coherence tomography (PS-OCT).

The key findings of Miura’s study are two. At first, NIR-AF imaging consistently revealed widespread hypo-AF in macular lesions, which PS-OCT corroborated by showing a decrease in RPE melanin content in corresponding areas. This clinical finding suggests selective RPE melanin damage. Importantly, standard OCT did not indicate typical RPE damage.

Second, the presence of hyper-NIR-AF dots was noted, with PS-OCT confirming increased melanin accumulation and SW-AF detecting lipofuscin accumulation at these sites. These findings indicate that the hyper-AF dots likely represent stacked RPE cells or RPE dysmorphia, reflecting reactive RPE changes.

We believe that the combination of NIR-AF and PS-OCT provides valuable, detailed insights into both diffuse RPE melanin damage and RPE activity-related changes in ARB.

More details can be found in an article published in Medicine.

Citation: M. Miura, S. Makita, Y. Yasuno, S. Azuma, T. Mino, T. Hayashi, S. Kameya, and K. Tsunoda, “Multimodal imaging analysis of autosomal recessive bestrophinopathy: Case series,” Medicine 103, e38853 (2024), https://doi.org/10.1097/MD.0000000000038853

>> Full-length article (open access).

私たちの共同研究者である三浦雅博氏がマルチモーダル画像診断技術を利用した「常染色体劣性ベストロフィノパチー (ARB)」における網膜色素上皮 (RPE) の変化に関する臨床論文を発表しました。ARBはBEST1遺伝子変異によって引き起こされる遺伝性黄斑変性症です。本研究では、ARBと診断された日本人兄弟を対象に、短波長自家蛍光 (SW-AF)、近赤外自家蛍光 (NIR-AF)、および私たちが開発した偏光感受型光干渉断層計 (PS-OCT) を用いた画像評価を行っています。

この研究で見出された主な所見は以下の２つです。まず、 NIR-AF画像では、黄斑病変に広範な低自家蛍光  (hypo-AF) が見出され、PS-OCTではRPEメラニン含有量の減少を確認しました。重要なことに、通常の（旧来の）OCTではRPE損傷は示されませんでした。

また、 高NIR-AFドットの存在が確認され、PS-OCTではメラニン蓄積の増加が、SW-AFではリポフスチン蓄積がこれらの部位で検出されました。これらの所見は、高AFドットが積み重なったRPE細胞またはRPE異形成を表している可能性が高く、反応性のRPE変化を反映していることを示しています。

NIR-AFとPS-OCTの組み合わせは、ARBにおけるび
まん性RPEメラニン損傷とRPE活動関連変化の両方について、貴重で詳細な洞察を提供すると考えられます。

この研究の詳細はジャーナル「Medicine」で論文として公表されています。

Citation: M. Miura, S. Makita, Y. Yasuno, S. Azuma, T. Mino, T. Hayashi, S. Kameya, and K. Tsunoda, “Multimodal imaging analysis of autosomal recessive bestrophinopathy: Case series,” Medicine 103, e38853 (2024), https://doi.org/10.1097/MD.0000000000038853

>> Full-length article (open access).

Publication: AI accelerates label-free metabolic imaging

Our colleague Yusong Liu recently introduced a neural-network (NN)-based method for high-speed volumetric dynamic optical coherence tomography (DOCT) that visualizes tissue metabolism without any invasiveness. Conventional DOCT requires a large number of OCT frames (typically 32) at each location, resulting in lengthy volumetric acquisition times (e.g., 52.4 seconds per volume).

The new NN-based DOCT utilizes a modified U-Net architecture to produce high-quality LIV (a specific type of DOCT) images from only four OCT frames. This significantly reduces the volumetric acquisition time to just 6.55 seconds per volume.

The NN was trained using breast and colon cancer spheroid samples with a customized weighted mean absolute error (wMAE) loss function to improve accuracy with skewed data distributions. Evaluations showed that NN-based DOCT images closely resemble conventional LIV images. The model also proved applicable to other sample types, such as alveolar organoids, despite being trained solely on spheroids.

This method enables a faster and reliable alternative for volumetric DOCT imaging.

The more details are published in Biomedical Optics Express.

Citation: Yusong Liu, Ibrahim Abd El-Sadek, Rion Morishita, Shuichi Makita, Tomoko Mori, Atsuko Furukawa, Satoshi Matsusaka, and Yoshiaki Yasuno, "Neural-network based high-speed volumetric dynamic optical coherence tomography," Biomed. Opt. Express 15, 3216-3239 (2024), https://doi.org/10.1364/BOE.519964

>> Full-length article (open access)

私たちの研究室ののYusong Liu さんがニューラルネットワーク（NN）ベースの高速ダイナミック光コヒーレンストモグラフィー（DOCT）法を発表しました。この手法は、組織代謝を非侵襲的かつ高速に可視化します。従来のDOCTでは、各部位で多数のOCTフレーム（通常32枚）を取得する必要がありました。そのため、３次元計測には１分近い長い計測時間が必要でした。

新しいNNベースのDOCTは、改良されたU-Netアーキテクチャを活用し、わずか4枚のOCTフレームから高品質のLIV（DOCTの一種）画像を生成します。これにより、体積画像取得時間が1体積あたりわずか6.55秒へと大幅に短縮されました。

このニューラルネットワークは、乳がんおよび大腸がんのスフェロイドサンプルから得られた学習データセットと、カスタマイズされた加重平均絶対誤差（wMAE）損失関数を用いて学習させています。このwMAEにより、偏った学習データ分布においても高い精度の学習を実現しました。評価の結果、NNで生成された画像は従来のLIV画像と非常に類似しており、様々な画像指標において優れた一致性と高い再現性を示すことがわかりました。また、このモデルはスフェロイドのみを用いて学習させたにもかかわらず、肺胞オルガノイドなどの他のサンプルタイプにも適用可能であることが示されました。

この手法により、今後、高速で信頼性の高いDOCT計測が実現されます。

詳細は、Biomedical Optics Express 誌に学術論文として掲載されています。

Citation: Yusong Liu, Ibrahim Abd El-Sadek, Rio
n Morishita, Shuichi Makita, Tomoko Mori, Atsuko Furukawa, Satoshi Matsusaka, and Yoshiaki Yasuno, "Neural-network based high-speed volumetric dynamic optical coherence tomography," Biomed. Opt. Express 15, 3216-3239 (2024), https://doi.org/10.1364/BOE.519964

>> Full-length article (open access)