Содержание к диссертации
Введение
Глава 1. Обзор литературы 11
1.1. Определение понятий болезнь Альцгеймера и синдром мягкого когнитивного снижения амнестического типа 11
1.2. Эпидемиология 11
1.3. Патогенез 12
1.4. Диагностика 15
1.5. Прогноз и методы лечения 19
1.6. Поражение зрительного анализатора при болезни Альцгеймера 21
1.6.1. Болезнь Альцгеймера и глаукома 21
1.6.2. Болезнь Альцгеймера и возрастная макулярная дегенерация 23
1.7. Офтальмологические методики для диагностики болезни Альцгеймера 23
1.7.1. Оптическая когерентная томография 23
1.7.2. Сканирующая лазерная поляриметрия 28
1.7.3. Гейдельбергская ретинальная томография 29
1.7.4. Электрофизиологические методы исследования 29
1.7.5. Сосудистые изменения в глазу при болезни Альцгеймера 30
1.7.6. Биомаркеры, основанные на определении амилоида в глазу 33
Глава 2. Материалы и методы 35
2.1. Психиатрическое обследование 36
2.2. Офтальмологическое обследование 38
2.2.1. Офтальмологические критерии исключения из исследования 38
2.2.2. Спектральная оптическая когерентная томография 39
2.2.3. Сканирующая лазерная поляриметрия 47
2.2.4. Swept-source ОКТ-ангиография ретинальных сосудов сетчатки перипапиллярной и макулярной областей 47
2.2.5. Методика количественной оценки ОКТ-ангиограмм 49
2.2.6. Swept-source оптическая когерентная томография. Оценка толщины хориоидеи и внутренних слоев сетчатки 50
2.3. Статистический анализ 54
Глава 3. Изучение нейро- и ангиоархитектоники сетчатки и хориоидеи 57
3.1. Оценка состояния нейроархитектоники сетчатки у пациентов с БА и МКС 57
3.1.1. Сканирующая лазерная поляриметрия 59
3.1.2. Спектральная оптическая когерентная томография 59
3.2. Оценка корреляционных взаимодействий 67
3.3. Оценка сосудистой плотности с помощью ОКТ-ангиографии 68
3.4. Оценка толщины хориоидеи 72
3.5. Оценка корреляционных взаимодействий между параметрами КГК, ПСНВС, ОКТ-ангиографии и толщиной хориоидеи 74
3.6. Клинические примеры 75
Глава 4. Исследование нейроархитектоники сетчатки в динамике 86
Глава 5. Разработка биомаркера БА и а-МКС 92
6.1. Офтальмологический биомаркер БА 92
6.2. Офтальмологический биомаркер МКС 94
Заключение 97
Выводы 109
Практические рекомендации 111
Список сокращений 112
Список литературы 113
- Оптическая когерентная томография
- Спектральная оптическая когерентная томография
- Исследование нейроархитектоники сетчатки в динамике
- Офтальмологический биомаркер МКС
Оптическая когерентная томография
В 1996 году в Массачусетском технологическом институте (Кембридж, США) был разработан оптический когерентный томограф для применения в офтальмологии. В качестве источника излучения использован ближний инфракрасный свет, не оказывающий физического действия на ткани, с чем связана абсолютная безвредность данного метода. При освещении глаза оптическое излучение отражается от разных его структур, и по степени отражения можно сделать выводы о плотности этих структур. Главной частью прибора является двулучевой интерферометр, который разделяет излучение на измерительную волну, освещающую объект, и опорную или референсную. За прошедшее время сменилось три поколения томографов прибора. В первой версии томографа изменение длины референсной волны осуществлялось с помощью движения отражателя (зеркала) в пространстве, они были названы «time-domain» или TD-OCT. Они производят 400 А-сканов в секунду и полученные томограммы имеют разрешение 8-10 микрон.
В томографах второго поколения использован принцип спектральной интерференции, при этом происходит одновременный анализ и измерительной, и референсной волны, а эта суммарная волна раскладывается на составные части спектра. Полученный массив данных анализируется с помощью математического преобразования Фурье, выделяются частотные составляющие спектра, и таким образом происходит формирование аксиального скана. В итоге получение линейного скана происходит не путем последовательного измерения отражающих свойств каждой отдельной точки, а одномоментно. Такой принцип действия позволил получить 26000 А-сканов в секунду с аксиальным разрешением 5 микрон [123]. Уменьшение времени сканирования дало возможность снизить чувствительность к микродвижениям глазного яблока и достичь более высокого разрешения. Уменьшение времени обследования особенно важно для пациентов с когнитивными нарушениями.
Современные спектральные томографы, такие как RTVue-100 (Optovue, Inc., Fremont, CA), позволяют получать томограммы, идентичные гистологическим срезам.
Более высокое разрешение томограмм спектральных томографов позволило лучше отграничить слои сетчатки друг от друга, в том числе слой нейронов сетчатки – ганглиозных клеток. В 2009 году О. Tan и соавторами было разработано программное обеспечение для прибора RTVue-100, позволяющее автоматически определять толщину внутренних слоев сетчатки, которые были названы комплексом ганглиозных клеток (GCC - ganglion cell complex). В этот комплекс вошли: слой нервных волокон, слой ганглиозных клеток и внутренний плексиформный слой, которые являются соответственно аксонами, телами и дендритами ганглиозных клеток [137].
Третье поколение ОКТ, так называемые «swept-source» или томографы с перестраиваемым источником, позволяют достигать разрешения 5,3 нм с более высокой скоростью сканирования и большей глубиной. Коммерческий образец вышел на рынок только в 2016 году, однако работы на экспериментальных моделях проводятся с 2010 года [130]. На данный момент только начинают публиковаться исследования распространенных офтальмологических заболеваний с использованием томографов третьего поколения, диагностические возможности этой модификации метода при не офтальмологических заболеваниях пока не исследованы.
При обзоре англоязычной литературы в базе статей Pubmed обнаружено 20 работ, где исследована сетчатка пациентов с БА, из них 11 [19, 28, 41, 68, 71, 93, 98, 101, 105, 107, 117] работ – на спектральных томографах. В начале исследователи обращали свое внимание на толщину перипапиллярных нервных волокон, демонстрируя ее уменьшение у пациентов с БА [19, 28, 39, 71, 93, 105– 107, 117, 127], в некоторых исследованиях обнаружено истончение ПСНВС только в верхнем квадранте [42] или в верхне-назальном секторе [98]. Позднее показали снижение толщины сетчатки в макулярной области [19, 28, 39, 41, 79, 101, 107]. Есть работа, в которой не обнаружено статистически значимого истончения у пациентов с БА ни ПСНВС, ни сетчатки в макулярной области [68]. В одной работе изучен не только комплекс ганглиозных клеток, включающий слой нервных волокон, ганглиозных клеток и внутренний плексиформный слой сетчатки, но и слой нервных волокон в макулярной области. Показано статистически значимое истончение этих параметров у пациентов с БА [107].
В некоторых исследованиях кроме пациентов с БА участвовали и люди с МКС, удалось обнаружить статистически значимые истончений ПСНВС у исследуемых групп по сравнению с контрольной [91, 105, 125]. В одной работе обнаружено утолщение сетчатки в макуле у пациентов с МКС [39], что авторы объясняют возможным воспалением и\или глиозом. Есть исследование, где не получено статически значимого снижения толщины ПСНВС и макулярной сетчатки у пациентов с МКС [96].
Среди отечественных исследователей особенности диагностики глаукомы и БА исследуются в ФГБНУ «НИИ Глазных болезней». Коллективом авторов на спектральном томографе показано истончение ганглиозного комплекса и увеличение толщины ПСНВС у небольшой группы пациентов с БА и глаукомой. Это единственная работа, где обнаружено статистически значимое утолщение ПСНВС у пациентов с БА по сравнению с контрольной группой, авторы также обращают внимание на значительное увеличения статистического индекса объема глобальной потери ганглиозного комплекса у пациентов с БА [9].
В единственной работе проведена оценка диагностических возможностей ОКТ сетчатки и зрительного нерва в диагностике БА с помощью современных методов статистического анализа. Комбинация параметров ОКТ может обладать большей диагностической способностью, чем индивидуальные показатели, для обнаружения этих параметров и создания диагностической модели применяется логистическая регрессия, линейная дискриминантная функция и другие статистические методы. Показано, что наибольшей диагностической силой обладает комбинация показателей, характеризующих ПСНВС, зафиксированных с помощью спектрального томографа Spectralis. Далее в работе проведена валидация разработанной модели и показана схожая чувствительность и специфичность с признанными биомаркерами БА, концентрацией амилоида в СМЖ [101]
Проведено 5 мета-анализов, посвященных оценке толщины ПСНВС у пациентов с МКС и БА [50, 76, 96, 138, 141]. Наиболее крупный мета-анализ вошли 17 исследований (702 пациента с БА, 790 составили контрольную группу), обнаружено статистически значимое истончение ПСНВС как средней толщины, так и во всех 4 квадрантах. Также анализ был проведен по подгруппам в зависимости от использованного поколения томографа и от включения в анализ одного глаза пациента или двух, показано статистически значимое истончение ПСНВС вне зависимости от перечисленных факторов. При изучении толщины ПСНВС у пациентов с МКС (214 глаз пациентов с МКС и 421 – контрольная группа) также обнаружено статистически значимое истончение [138]. В одном из исследований найдено статистически значимое отличие в толщине ПСНВС между группами БА и МКС [141]
В 2016 году Snyder P.J. и соавторами опубликовано исследование ретинальных биомаркеров БА на доклинической стадии заболевания, оно является первой фазой проспективного исследования [134]. В исследование вошли 63 пациента с высоким риском БА (отягощенный семейный анамнез), которым было проведено генотипирование аполипопротеина Е, визуализация накопления амилоида с помощью ПЭТ, по результатам которой, участники разделены на две группы: 10 человек амилоид-позитивных и 53 человека без накопления амилоида. Наибольшее отличие обнаружено в толщине внутреннего плексиформного слоя, у амилоид-позитивных обследуемых он толще, но отличие не достигло статистически значимых значений при учете поправки на множественные сравнения. Кроме ОКТ участникам была проведен сканирующая лазерная офтальмоскопия в режиме «Multicolor» исследование и оценена площадь включений, которые по мнению исследователей содержат амилоид. Этих включений также было больше у амилоид-позитивных участников и при сопоставлении ОКТ аксиального среза и фронтальной картины офтальмоскопии сделан вывод, что включения находятся во внутреннем плексиформном слое.
Спектральная оптическая когерентная томография
При анализе данных оптической когерентной томографии было проведено сравнение по параметрам протоколов «ONH», «GCC», «E MM5», параметры, их описательные статистики и результаты ориентировочного сравнения групп приведены в таблице 3. Все параметры имеют нормальное распределение в исследуемых группах, проверено с помощью критерия Колмогорова-Смирнова.
Морфометрические параметры ДЗН, такие как размер ДЗН, экскавации и нейроретинального пояска (НРП), отношение площади экскавации к площади ДЗН не отличаются в исследуемых группах (таблица 3а).
Изучены значения средней толщины перипапиллярного слоя нервных волокон сетчатки (ПСНВС), а также средние значения толщины в верхней и нижней полусферах по данным оптической когерентной томографии и проведено попарное сравнении групп с помощью t-критерия Стъюдента. Обнаружено статистически значимое уменьшение средней толщины ПСНВС у пациентов как с БА (р0,0001), так и с синдромом а-МКС (р=0,004). А также снижение толщины ПСНВС в нижней полусфере у пациентов, страдающих БА (р=0,001) и у пациентов с а-МКС (р=0,01).
При исследовании параметров протокола «GCC» (таблица 3б) обнаружены изменения всех показателей. У пациентов, страдающих БА, статистически значимо истончение КГК (р=0,002), увеличение индексов фокальной потери КГК (р=0,02) и глобальной потери КГК (р=0,005). При сравнении групп пациентов с а-МКС и контрольной не обнаружено статистически значимых отличий.
Также были оценены параметры протокола «E MM5», характеризующие как общую толщину сетчатки в каждой зоне по стандарту ETDRS, так и показатели по 9 секторам для внутренних и внешних слоев сетчатки. Не обнаружено истончения в фовеоле и внешних слоях сетчатки (таблица 3д). Обнаружено истончение в верхнем секторе парафовеа при оценке общей толщины сетчатки у группы пациентов с БА по сравнению с контрольной группой (р=0,005) и группой МКС (р=0,041). В перифовеа в нижнем секторе также обнаружено истончение при оценке общей толщины сетчатки у пациентов с БА по сравнению с контрольной группой (р=0,006) (таблица 3в). При оценке толщины внутренних слоев сетчатки (таблица 3г) и сравнении группы пациентов с БА и контрольной найдены статистические различия в следующих секторах по ETDRS: височный (р=0,014), верхний (р=0,003), носовой (р=0,009) парафовеа. Линейная смешанная модель
В модели учтена корреляция между парными глазами (функция «повторяющийся эффект», тип ковариационной матрицы «неструктурированная»). В качестве факторов взяты диагноз и пол, а ковариантами приняты возраст и балл по шкале когнитивного тестирования. Результаты приведены в таблице 4 и на рисунках 13, 14 и 15.
Таким образом, при оценке нейроархитектоники сетчатки обнаружены статистически значимое истончение средней толщины ПСНВС, толщины ПСНВС в нижнем секторе, средней толщины КГК, увеличение индексов объема фокальной и глобальной потерь КГК, а также истончение общей толщины сетчатки в области парафовеа сверху, внутренних слоев сетчатки в области парафовеа сверху и назально у пациентов с БА по сравнению с группой нормы. У пациентов с а-МКС зафиксировано истончение средней толщины ПСНВС, толщины ПСНВС в нижнем секторе и увеличение индекса объема глоабльной потери КГК.
Исследование нейроархитектоники сетчатки в динамике
Цель данной главы исследовать прогрессирование оптической нейропатии у пациентов с когнитивными нарушениями путем динамической оценки параметров нейроархитектоники сетчатки. Проспективное исследование характеризуется многократным обследованием пациентов опытной группы [2].
Для реализации поставленной цели проводилось наблюдение пациентов с ноября 2011 года по январь 2017. В проспективном исследовании приняли участие 28 человек (45 глаз): 6 пациентов (8 глаз) с БА, 22 пациента (37 глаз) с а-МКС. Динамическое наблюдение проводилось втечение 3-4 лет (42±2,4 месяца) при участии психиатра и офтальмолога. В процессе динамического наблюдения 2 глаза пациентов с БА были исключены из исследования из-за развившейся патологии сетчатки (тотальная отслойка сетчатки, эпиретинальный фиброз). Учитывая небольшое количество пациентов, они объединены в единую группу пациентов с когнитивными нарушениями.
За время динамического наблюдения ни у одного пациента с а-МКС не развилась БА. Это не позволило провести анализ ОКТ-параметров с точки зрения фактора риска перехода а-МКС в БА. Все пациенты с а-МКС и БА наблюдались и проходили лечение у психиатров НЦПЗ, получали лечение ноотропными препаратами. В том числе исследуемым пациентам проводилась МРТ в динамике для исключения возникновения патологии отличной от БА. При сравнении баллов когнитивного тестирования в первый и последующий визиты отличий не обнаружено (27 (±2,35) в первый визит и 26 (±4,6) в финальный визит (р=0,13, t-критерий для парных выборок).
Стабильность когнитивных функций связана с успешностью проводимого психиатрами лечения у обследуемых пациентов. Кроме этого в процессе телефонного мониторирования состояния пациентов, когда диссертант приглашал их на повторные консультации, обнаружено, что пациенты с ухудшением когнитивных функций и их родственники не склонны или не имеют возможности явиться на повторные консультации офтальмолога. 70 % участников исследования явились на повторную консультацию, и чаще это пациенты с относительно сохранными когнитивными функциями, не требующие сопровождения родственников, более контактные и расположенные к повторным визитам. Этот факт также может влиять на результаты проспективного исследования.
У единственной пациентки 69 лет с диагнозом БА при динамическом наблюдении с ноября 2011 по октябрь 2013, несмотря на проводимую терапию, произошло значительное ухудшение когнитивных функций, балл по шкале MMSE снизился с 22 до 14. Изменения когнитивных функций сопровождались значительным ухудшением параметров КГК и ПСНВС, что представлено на рисунке 21. При этом заметных при офтальмоскопии изменений ДЗН и макулярной области не обнаружено. Проведение периметрии и фотографирование глазного дна при финальном визите оказались невозможными в силу снижения когнитивных функций.
Для оценки изменений исследуемых параметров в течение динамического исследования построена смешанная линейная модель, в которой в качестве объекта обозначена фамилия пациента, среди повторных измерений указаны «глаз» и «визит» (тип ковариационной матрицы «неструктурированная»), факторы: диагноз, визит и глаз; коварианты: возраст и балл по когнитивной шкале.
Индекс объема фокальной потери КГК статистически значимо выше при повторном визите (р=0,026). Средняя толщина ПСНВС и толщина ПСНВС в верхнем секторе значительно уменьшились при повторном обследовании пациентов с когнитивными нарушениями (р=0,004 для средней толщины и р=0,03 для верхнего сектора) (рисунок 22).
Таким образом, в проспективном исследовании нейроархитектоники сетчатки показано прогрессивное снижение средней толщины ПСНВС и толщины ПСНВС в верхнем секторе, а также увеличение индекса объема фокальной потери КГК (FLV), несмотря на отсутствие статистически значимого снижения когнитивных функций у исследуемых пациентов.
Офтальмологический биомаркер МКС
Целью данного параграфа явилась разработка офтальмологического биомаркера для диагностики МКС и оценка его информативности.
Для решения поставленной цели использовали бинарную логистическую регрессию для выбора параметра, наилучшим образом предсказывающего наличие диагноза МКС. В качестве ковариат использовали среднюю толщину ПСНВС, толщину ПСНВС в нижнем секторе, среднюю толщину КГК, фокальный и глобальный объем потери КГК («FLV» и «GLV»), общая толщина сетчатки в парамакулярной области сверху, толщина внутренних слоев сетчатки в парамакулярной области сверху, назально, перифовеально сверху. Метод отбора ковариант по Вальду. Предсказательную способность логистической модели оценивали с помощью построения характеристических кривых (по сохраненным вероятностям регрессии).
Для постановки диагноза МКС в процессе логистической регрессии в качестве предикторов выбраны толщина ПСНВС в нижнем секторе и глобальная потеря КГК (отношение шансов 0,919, р=0,001 для ПСНВС, отношение шансов 0,949, р=0,037 для «GLV»), остальные параметры не включены в уравнение регрессии в силу низкого уровня значимости (р 0,05). Суммарная площадь под характеристической кривой (рисунок 24) для выбранных параметров 0,682 (доверительный интервал 95% от 0,626 до 0,8), р=0,007. Чувствительность метода 88 %, специфичность 59%. Значение отсечения для тестовых переменных 103,07 мкм для толщины ПСНВС в нижнем секторе и 9,59% для индекса глобальной потери КГК. Также рассчитана прогностичность положительного результата, исходя из чувствительности, специфичности и частоты синдрома а-МКС среди людей 60-90 лет (15 на 100 человек) и она составила 0,27.
В таблице 10 приведены суммарные результаты логистической регрессии и ROC-анализа для разработанных биомаркеров БА и МКС.
Если обратить внимание на доверительный интервал отношения шансов, то важно заметить, что в него не попадает «1», а это еще раз говорит о статистичекой значимости результатов логистичекой регрессии.
Таким образом, в данном параграфе разработан биомаркер для дигностики а-МКС в качестве которого выбрана толщина ПСНВС в нижнем сегменте и индекс объема глобальной потери КГК. Чувствительность метода 88 %, специфичность 59 %, прогностичность положительного результата 0,27.
В заключение главы хотелось бы отметить, что разработаны биомаркеры БА и а-МКС, включающие как параметры характеризующие ПСНВС, так и КГК. Для диагностики БА наибольшей информативностью обладает толщина ПСНВС в нижнем сегменте (чувствительность метода 78 %, специфичность 53%), а для а-МКС – толщина ПСНВС в нижнем сегменте и объем глобальной потери КГК (GLV) (чувствительность метода 88 %, специфичность 59%).