Resumen de Caracterización clínica y tomográfica de pacientes con Síndrome de Vogt-Koyanagi-Harada en práctica clínica habitual

B. Prat Oriol, E. Almeida Sicilia, G. Quezada Peralta, Ruymán Rodríguez Gil, Rodrigo Abreu González

• español

  Introducción: El Síndrome de Vogt-Koyanagi-Harada (VKH) es una enfermedad inflamatoria multisistémica que afecta principalmente a la úvea y otras estructuras oculares. Es una causa común de uveítis en Japón y otros países asiáticos, aunque también se observa en otras regiones. La tomografía de coherencia óptica (OCT) permite evaluar de manera no invasiva los cambios estructurales en la retina de estos pacientes. La inteligencia artificial (IA) ofrece herramientas avanzadas para el análisis automatizado de biomarcadores retinianos, lo que podría mejorar la caracterización y el manejo de esta enfermedad. Objetivo: El objetivo principal de este estudio es caracterizar el perfil de OCT en pacientes con diagnóstico reciente de VKH.

  Además, se pretende explorar la correlación entre biomarcadores retinianos tomográficos y características clínicas mediante herramientas de IA, así como analizar la relación entre los distintos biomarcadores y las manifestaciones clínicas de la enfermedad.

  Material y método: Se realizó un estudio descriptivo transversal en pacientes con diagnóstico reciente de VKH en práctica clínica habitual. Se analizaron las características clínicas de los pacientes y se procesaron imágenes de OCT mediante una plataforma de IA. Se midieron biomarcadores tomográficos como fluido intrarretiniano (IRF), fluido subretiniano (SRF), desprendimiento del epitelio pigmentario de la retina (PED), puntos hiperreflectivos (HF) y espesores de capas retinianas. Los datos fueron analizados mediante métodos estadísticos de correlación y comparación de subgrupos.

  Resultados: Se incluyeron 34 ojos de 17 pacientes. Del total, 13 eran mujeres (76 %) y 4 hombres (24 %). La edad de los pacientes osciló entre 12 y 63 años, con una media de 30 años y una mediana de 32 años.

  Conclusiones: El análisis de OCT con IA permite identificar biomarcadores retinianos clave en pacientes con VKH, facilitando una caracterización más precisa de la enfermedad. La correlación entre biomarcadores y características clínicas podría contribuir a una mejor comprensión del proceso patológico y optimizar el manejo clínico de los pacientes.

• English

  Introduction: Vogt-Koyanagi-Harada (VKH) syndrome is a multisystem inflammatory disease that primarily affects the uvea and other ocular structures. It is a common cause of uveitis in Japan and other Asian countries, although it is also observed in other regions. Optical coherence tomography (OCT) provides a non-invasive assessment of structural retinal changes in these patients. Artificial intelligence (AI) offers advanced tools for the automated analysis of retinal biomarkers, potentially enhancing the characterization and management of this disease.

  Objective: The main objective of this study is to characterize the OCT profile of patients with newly diagnosed VKH. Additionally, the study aims to explore the correlation between tomographic retinal biomarkers and clinical features using AI tools. It also seeks to analyze the relationship between different biomarkers and clinical manifestations of the disease.

  Materials and Methods: A cross-sectional descriptive study was conducted on patients with newly diagnosed VKH in routine clinical practice. Clinical characteristics were analyzed, and OCT images were processed using an AI platform. Tomographic biomarkers such as intraretinal fluid (IRF), subretinal fluid (SRF), retinal pigment epithelium detachment (PED), hyperreflective foci (HF), and retinal layer thicknesses were measured. Data were analyzed using statistical correlation methods and subgroup comparisons.

  Results: A total of 34 eyes from 17 patients were analyzed. Of these, 13 were women (76 %) and 4 were men (24 %). Patient ages ranged from 12 to 63 years, with a mean age of 30 years and a median of 32 years.

  Conclusions: AI-assisted OCT analysis enables the identification of key retinal biomarkers in VKH patients, allowing for a more precise characterization of the disease. Correlation between biomarkers and clinical features may contribute to a better understanding of the pathological process and optimize the clinical management of these patients.