Использование дискриминантного метода в прогнозировании прогрессирования первичной глаукомы

Цель исследования — прогнозирование прогрессирования первичной глаукомы дискриминантным методом.

Методы. В исследовании приняли участие 141 пациент с 1-й стадией первичной глаукомы и 145 пациентов со I-й стадией первичной глаукомы. На второй день в утреннее время производились забор крови в количестве 2 мл, анализ которой c подсчётом количества изученных клеток крови выполнялся автоматизированной системой Sysmex ХN-А₁ (Япония), и расчёт анализируемых индексов. Статистическая об-работка полученных данных проведена на ЭВМ и включала применение дискриминантного метода для создания математических моделей, обеспечивающих с 95%-ной безошибочной вероятностью дифференциацию (классификацию) пациентов с I и II стадией первичной глаукомы.

Результаты. Сравнительная оценка индексов слабого иммунного воспаления среди пациентов прогрессировании первой глаукомы относительно пациентов без прогрессирования первичной глаукомы выявила достоверные различия по всем рассматриваемым индексам. В соответствии с наивысшей информативностью индексов SIRI, AlSI методом дискриминантного анализа разработана следующая модель: Y₁=-12,561 + 0,196Х₁ + 0,058X₂, а для пациентов без прогрессирования первичных глаукомы — модель У₂ =-4,768 + 0,085X₁ + 0,024X₂. Установлено, что дискриминантные модели ошибочно отнесли 13,25% пациентов с прогрессированием первичной глаукомы в группу пациентов без прогрессирования первичной глаукомы. Однако дискриминантные модели классифицировали в группу пациентов без прогрессирования первичной глаукомы (12,81%) с прогрессированием первичной глаукомы.

Заключение. Использование дискриминантного метода и индексов SIRI и АISI позволило разработать дискриминантную модель, позволяющую дифференцировать пациентов с прогрессирование первичной глаукомы от пациентов без прогрессирования первичной глаукомы с требуемым качеством.

1. Prevalence of primary open angle glaucoma in the last 20 years: A meta-analysis and systematic review / N. Zhang, J. Wang, Y. Li [et al.] // Sci. Rep. 2021. Vol. 11, N 1. P. 13762. https://doi.org/10.1038/s41598-021-92971-w.

2. Alqawlaq S., Flanagan J. G., Sivak J. M. All roads lead to glaucoma: Induced retinal injury cascades contribute to a common neurodegenerative outcome // Exp. Eye. Res. 2019. N 183. P. 88–97. https://doi.org/10.1016/j.exer.2018.11.005.

3. The Icare HOME (TA022) study: Performance of an intraocular pressure measuring device for self-tonometry by glaucoma patients / L. I. Mudie, S. LaBarre, V. Varadaraj [et al.] // Ophthalmology. 2016. Vol. 123, N. 8. P. 1675–1684. https://doi.org/10.1016/j.ophtha.2016.04.044.

4. Short-term and long-term variability of intraocular pressure measured with an intraocular telemetry sensor in patients with glaucoma / K. Mansouri, H. L. Rao, R. N. Weinreb [et al.] // Ophthalmology. 2021. Vol. 128, N 2. P. 227–233. https://doi.org/10.1016/j.ophtha.2020.07.016.

5. Association of systemic inflammation indices with visual field loss progression in patients with primary angle-closure glaucoma: potential biomarkers for 3P medical approaches / S. Li, Y. Qiu, J. Yu [et al.] // EPMA J. 2021. Vol. 12, N 4. P. 659–675. https://doi.org/10.1007/s13167- 021-00260-3.

6. Automated Detection of Glaucoma With Interpretable Machine Learning Using Clinical Data and Multimodal Retinal Images / P. Mehta, C. A. Petersen, J. C. Wen [et al.] // Am. J. Ophthalmol. 2021. N 231. P. 154–169. https://doi.org/10.1016/j.ajo.2021.04.021.

7. Explainable Machine Learning Model for Glaucoma Diagnosis and Its Interpretation / S. Oh, Y. Park, K. J. Cho [et al.] // Diagnostics (Basel). 2021. Vol. 11, N 3. P. 510. https://doi.org/10.3390/diagnostics11030510.

8. The Diagnostic Value of Neutrophil to Lymphocyte Ratio as an Effective Biomarker for Eye Disorders: A Meta-Analysis / M. Shirvani, F. Sougi, A. Nouralishahi [et al.] // Biomed. Res. Int. 2022. N 2022. P. 5744008. https://doi.org/10.1155/2022/5744008.

9. Возрастная жизнеспособность в критические периоды жизни пациентов при зрительном дефиците и травмах / М. А. Неудахин, Н. M. Агарков, А. С. О. Ибиев [u др.] // Научные результаты биомедицинских исследований. 2025. Т. 11, № 4. С. 727—741.

10. Glaucoma heritability: molecular mechanisms оf disease / В. Zukerman, А. Harris, Е. Oddone [et al.] // Genes (Basel). 2021. N 12. P. 1135. https://doi.org/10.3390/genes12081135.

11. Association between systemic inflammatory response index and glaucoma incidence from 2005 to 2008 / X. Li, Y. Q. Sun, X. D. Zhong [et al.] // Front. Med. (Lausanne). 2025. N 12. P. 1542073. https://doi.org/10.3389/fmed.2025.1542073.

12. Лев И. B., Агарков H. M., Стародубцева Л. В. Гериатрическая тактика ведения пациентов с диабетической ретинопатией // Научные результаты биомедицинских исследований. 2023. Т. 9, № 1. С. 129-141.

13. Linear discriminant score for differentiating early primary open angle glaucoma from glaucoma suspects / G. A. Deshpande, P. K. Bawankule, D. V. Raje [et al.] // Indian. J. Ophthalmol. 2019. Vol. 67, N 1. P. 75–81. https://doi.org/10.4103/ijo.IJO_678_18.

14. Evaluation of ganglion cell-inner plexiform layer thickness in the diagnosis of preperimetric glaucoma and comparison to retinal nerve fiber layer / G. A. Deshpande, R. Gupta, P. Bawankule [et al.] // Indian. J. Ophthalmol. 2021. Vol. 69, N 5. P. 1113–1119. https://doi.org/10.4103/ijo.IJO_965_20.

15. Karahan M., Kilic D., Guven S. Systemic inflammation in both open-angle and angleclosure glaucoma: role of platelet-to-lymphocyte ratio // Bratisl. Lek. Listy. 2021. Vol. 122, N 1. P. 45–48. https://doi.org/10.4149/BLL_2021_005.

16. The diagnostic value of white blood cell, neutrophil, neutrophil -to-lymphocyte ratio, and lymphocyte-to-monocyte ratio in patients with primary angle closure glaucoma / S. Li, W. Cao, J. Han [et al.] // Oncotarget. 2017. Vol. 8, N 40. P. 68984–68995. https://doi.org/10.18632/oncotarget.16571.

17. Associations between Blood Cell Profiles and Primary Open-Angle Glaucoma: A Retrospective Case-Control Study / B. Tang, S. Li, J. Han [et al.] // Ophthalmic Res. 2020. Vol. 63, N 4. P. 413–422. https://doi.org/10.1159/000504450.

18. Association between Platelet Parameters and Glaucoma Severity in Primary Open-Angle Glaucoma / Y. Ma, J. Han, S. Li [et al.] // J. Ophthalmol. 2019. N 2019. P. 3425023. https://doi.org/10.1155/2019/3425023.

19. Association between coagulation function and patients with primary angle closure glaucoma: a 5-year retrospective case-control study / S. Li, Y. Gao, M. Shao [et al.] // BMJ Open. 2017. Vol. 7, N 11. P. e016719. https://doi.org/10.1136/bmjopen-2017-016719.