Прогнозування резистентності до лікування при неоваскулярній глаукомі з використанням машинного навчання на основі апоптотичних, ендотеліальних та запальних біомаркерів.

Abstract

У проспективне дослідження включено 258 очей: 224 з НВГ та 34 контролі. Оцінювали ВОТ, МКГЗ, рівні CD95, CD54, HbA1c і запальні індекси. Предиктори неуспіху лікування визначали логістичною регресією, дискримінаційну здатність — ROC-аналізом; модель градієнтного бустингу із SHAP-інтерпретацією застосовано для внутрішньої валідації. У разі неуспіху ТСК ЦФК рівні CD95, CD54 і AISI були достовірно вищими (p<0,001). У багатофакторній моделі CD95, CD54 та AISI залишались незалежними предикторами (R2=0,60). Комбінована панель CD95–CD54–AISI продемонструвала високу прогностичну точність (AUC=0,87). Отримані дані підтверджують ключову роль апоптозу, ендотеліальної активації та системного запалення у формуванні резистентності до ТСК ЦФК і підтримують біомаркерорієнтований підхід до стратифікації ризику та персоналізації лікування при НВГ.

Introduction. Neovascular glaucoma (NVG) is one of the most aggressive and treatment-resistant forms of secondary glaucoma, associated with rapid progression, severe intraocular pressure elevation, and a high risk of irreversible vision loss. Its clinical course is driven by ischemia-related inflammation, endothelial dysfunction, and apoptosis of ocular tissues. However, conventional clinical parameters alone often fail to predict disease activity and treatment response. Integrating systemic biomarkers with advanced analytical approaches may improve individualized prognostic assessment. This study explores the predictive value of apoptotic, endothelial, and inflammatory markers using regression and machine-learning models to better characterize treatment outcomes in NVG. Purpose. To evaluate the prognostic significance of apoptotic (CD95), endothelial (CD54), and systemic inflammatory biomarkers (SII, SIRI, AISI) for predicting the effectiveness of modified selective diode transscleral cyclophotocoagulation (TSCPC) in patients with neovascular glaucoma using regression and machine-learning–based models. Materials and Methods. This prospective cohort study included 258 eyes: 224 eyes with NVG (155 treatment successes and 69 failures) and 34 age-matched healthy controls. Baseline assessment included intraocular pressure (IOP), best-corrected visual acuity (BCVA, logMAR), and serum levels of CD95 (Fas), CD54 (ICAM-1), HbA1c, and systemic inflammatory indices (SII, SIRI, AISI). Treatment success was defined as IOP between 10 and 21 mmHg, stabilization or improvement of BCVA, and absence of additional glaucoma surgery. Between-group comparisons were performed using the Mann–Whitney U test and Dunn–Bonferroni correction when applicable. Predictors of treatment failure were evaluated using univariable and multivariable logistic regression. Model discrimination was assessed by receiver operating characteristic (ROC) analysis. A gradient boosting model with SHAP-based interpretability was used for internal validation of predictive performance. Results. Patients with TSCPC failure exhibited significantly higher biomarker levels compared with those with successful outcomes: CD95 (+41%), CD54 (+71%), and AISI (+164%) (all p < 0.001). In univariable analysis, CD95 (OR = 1.80; 95% CI 1.55–2.15), AISI (OR = 1.60), and CD54 (OR = 1.50) showed the strongest associations with treatment failure. In the multivariable model, CD95 (OR = 1.65), CD54 (OR = 1.30), and AISI (OR = 1.40) remained independently significant predictors, with good model fit (Nagelkerke R2 = 0.60). The combined apoptosis–endothelial model (CD95 + CD54 + AISI) demonstrated superior discrimination (AUC = 0.87; sensitivity 82%; specificity 76%). SHAP analysis indicated that these three biomarkers accounted for approximately 75% of the total predictive importance. Conclusions. Apoptosis (CD95), endothelial activation (CD54), and systemic inflammation (AISI, SII, SIRI) represent key biological determinants of resistance to TSCPC in neovascular glaucoma. An integrated CD95–CD54–AISI biomarker panel demonstrates high prognostic accuracy and may support personalized risk stratification and treatment optimization in patients with NVG.