Содержание к диссертации
Введение
ГЛАВА 1. Обзор литературы 15
1.1. Сахарный диабет и диабетическая полинейропатия 15
1.1.1. Сахарный диабет, типы сахарного диабета 15
1.1.2. Диабетическая полинейропатия, классификация и клиническая картина диабетической полинейропатии 18
1.2. Анатомия нервных волокон роговицы 30
1.3. Возможности визуализации и исследования нервных волокон роговицы 33
1.3.1 Биомикроскопическое исследование на щелевой лампе 33
1.3.2. Световая микроскопия роговицы с использованием цифрового иммерсионного типа конфокального микроскопа Confoscan 4, Nidec 37
1.3.3. Конфокальная микроскопия роговицы с использованием конфокальной сканирующей лазерной томографии на аппарате HRT III, Heidelberg Engineering 38
1.4. Методы оценки уровня глюкозы в слезе 39
1.5. Заключение по обзору литературы. Изменения хода и структуры нервных волокон роговицы при СД 41
ГЛАВА 2. Материалы и методы 44
2.1 Характеристика клинического материала 44
2.2 Методы обследования пациентов 46
2.2.1. Стандартные офтальмологические методы исследования 46
2.2.2 Дополнительные офтальмологические методы исследования 46
2.2.2.1. Световая микроскопия роговицы с использованием Confoscan 4, Nidec
2.2.2.2. Конфокальная микроскопия роговицы с использованием конфокальной сканирующей лазерной томографии на аппарате HRTIII, Heidelberg Engineering 49
2.2.2.3. Метод определения межокулярной асимметрии 50
2.2.2.4. Метод объективной оценки направленности нервных волокон роговицы и алгоритм вычисления коэффициента анизотропии направленности и коэффициента симметричности направленности нервных волокон роговицы 51
2.2.2.4.1. Определение чувствительности и специфичности метода объективной оценки направленности нервных волокон роговицы 53
2.2.3. Неофтальмологические дополнительные методы исследования 54
2.2.3.1. Метод рентгеноструктурного анализа продуктов эвапорации слезы 54
2.2.3.2. Глюкозотолерантный тест 54
2.3. Методы статистической обработки данных 56
2.4. Графическая обработка материала 58
ГЛАВА 3. Результаты собственных исследований 59
3.1. Уровень глюкозы в слезной жидкости по данным рентгеноструктурного анализа продуктов эвапорации слезы 59
3.2. Применение нового подхода в оценке структуры нервных волокон роговицы 62
3.2.1. Разработка и вычисление коэффициентов анизотропии и симметричности направленности нервных волокон роговицы 62
3.2.2. Построение роз - диаграмм на основе коэффициентов анизотропии и симметричности направленности нервных волокон роговицы 70
3.2.3. Возрастные изменения коэффициентов анизотропии и симметричности направленности нервных волокон роговицы 72
3.2.4. Изменения коэффициентов анизотропии и симметричности направленности нервных волокон роговицы в зависимости от типа диабета 75
3.2.5. Зависимость коэффициентов анизотропии и симметричности направленности нервных волокон роговицы от гликированного гемоглобина 77
3.2.6. Зависимость коэффициентов анизотропии и симметричности направленности нервных волокон роговицы от длительности СД 79
3.3. Анализ показателя межокулярной асимметрии 82
3.3.1. Значение показателя межокулярной асимметрии в разных подгруппах 83
3.3.2. Показатель межокулярной асимметрии для коэффициента анизотропии направленности нервных волокон роговицы 85
3.3.3. Показатель межокулярной асимметрии для коэффициента симметричности направленности нервных волокон роговицы 86
3.3.4. Зависимость показателя межокулярной асимметрии для коэффициента анизотропии направленности нервных волокон роговицы от длительности СД 87
3.3.5. Зависимость показателя межокулярной асимметрии для коэффициента симметричности направленности нервных волокон роговицы от длительности СД 88
3.4. Сравнение светового и лазерного типа конфокальной микроскопии в диагностике изменений хода и структуры нервных волокон роговицы 91
Заключение 94
Выводы 101
Практические рекомендации 103
Список литературы 1
- Возможности визуализации и исследования нервных волокон роговицы
- Стандартные офтальмологические методы исследования
- Метод объективной оценки направленности нервных волокон роговицы и алгоритм вычисления коэффициента анизотропии направленности и коэффициента симметричности направленности нервных волокон роговицы
- Возрастные изменения коэффициентов анизотропии и симметричности направленности нервных волокон роговицы
Возможности визуализации и исследования нервных волокон роговицы
Биомикроскопическое исследование при помощи щелевой лампы (ЩЛ) является одним из самых распространенных использующихся на протяжении длительного периода времени методов исследования переднего отрезка глаза. Историю развития современной биомикроскопии можно связать с появлением самых первых «оптических приборов» - двояковыпуклых линз, найденных при археологических раскопках в Древнем Вавилоне, которые получали путем шлифовки горного хрусталя.
Устройство первого микроскопа приписывают выдающемуся итальянскому ученому Galileo, сделавшему своё открытие в 1610 году. Galileo можно считать изобретателем микроскопа, состоящего из положительной и отрицательной линз.
Более совершенным инструментом для наблюдения микроскопических предметов является простой микроскоп, который, как считается, изготовил в самом начале XVII века очковый мастер Zacharias Jansen из Миддельбурга. Он состоял из лупы, вделанной в медную основу, на которой укрепляли предметный столик, под ним находилось плоское или вогнутое зеркало, отражающее солнечные лучи на предмет и таким образом освещающее его снизу. Однако в сочинении A. Kircher, вышедшем в 1646 году, содержится описание простого микроскопа, названного им "блошиным стеклом".
Для научных исследований в области биологии микроскоп был впервые применен в XVII веке Marcello Malpigh и голландским естествоиспытателем Levenhuk. Последний добился блестящих успехов, описывая элементарные части животного организма, а также разные виды водорослей и бактерий. В течение многих лет Levenhuk совершенствовался в изготовлении крохотных двояковыпуклых линзочек, диаметр которых составлял менее 1 мм. Изготовление таких линзочек получалось в результате расплавления стеклянной палочки в пламени. Затем линзочка подвергалась шлифовке на примитивном шлифовальном станке. На протяжении своей жизни Levenhuk изготовил не менее 400 подобных микроскопов.
В конце XVII века появились сложные микроскопы, составленные из двух линз. На сегодняшний день изобретатель такого сложного микроскопа точно не известен, но многие факты говорят о том, что им был голландец Cornelius Jacobszoon Drebbel, живший в Лондоне и находившийся на службе у английского короля Иакова І. В устройство сложного микроскопа входило два стекла: одно -объектив, обращенный к предмету, другое - окуляр, обращенный к глазу наблюдателя. В первых микроскопах объективом служило двояковыпуклое стекло, дававшее действительное, увеличенное, но обратное изображение. Это изображение и рассматривалось при помощи окуляра, который играл, таким образом, роль лупы, но только лупа эта служила для увеличения не самого предмета, а его изображения.
В 1663 году микроскоп Дреббеля был усовершенствован английским физиком Robert Нооке, который ввел в него третью линзу, получившую название коллектива. В 1665 г. R. Нооке удалось впервые рассмотреть тонкий срез пробки в усовершенствованном микроскопе. На срезе было видно, что пробка имеет ячеистое строение, подобно пчелиным сотам. Эти ячейки R. Нооке назвал клетками. Данный тип микроскопа приобрел большую популярность, и большинство микроскопов конца XVII - первой половины XVIII века строились по его схеме.
В глазную практику доктором Chapskih был введен бинокулярный микроскоп в 1899г., благодаря чему появилась возможность исследования переднего отдела глаза при большом увеличении. Однако, используемый в устройстве данного бинокулярного микроскопа, боковой фокальный свет не давал желаемых яркости и контрастности освещения.
В 1911г. шведскому ученому Gulstrand удалось разработать прибор, способный осветить глазное яблоко. Прибор получил название щелевой лампы вследствие наличия диафрагмы в виде узкой щели. Для освещения в микроскопе был использован не сам источник света, а его действительное обратное изображение, которое проецировалось в области щелевидной диафрагмы. При этом получался узкий, ограниченный и гомогенный пучок света. Kemberg в 1935 г. сконструировал ЩЛ, осветитель которой был расположен не в горизонтальной, а вертикальной плоскости, что дало возможность расположить осветитель на одной оси с микроскопом. В 1950 Littmann разработал новый тип ЩЛ при помощи которой стал возможным осмотр глазного дна.
Из советских офтальмологов оригинальное решение вопроса микроскопии глазного яблока было предложено Н.Н. Дислером в 1935 г. и Г.Г. Абдуллаевым в 1936 - 1937 гг., а в 1962 г. А.В. Рославцевым была разработана ЩЛ с инфракрасным осветителем.
При биомикроскопии глазного яблока применяют несколько вариантов освещения, что обусловлено разными видами проекции света на глаз, а также различными свойствами оптических сред глаза. Все используемые методы освещения развились на основе бокового фокального освещения, однако при осмотре роговой оболочки предпочтительнее использование прямого фокального освещения, а также исследование в проходящем свете и в зеркальных (отсвечивающих) зонах.
При проведении исследования в фокальном свете без использования дополнительных методов визуализации можно рассмотреть нервные волокна роговицы, являющихся конечными ветвями коротких и длинных задних цилиарных нервов. В области лимба нервные волокна имеют вид шелковистых, серо-белых нитей, расположенных преимущественно в средних и поверхностных слоях роговицы. Нервы, находящиеся в глубоких слоях стромы, для визуализации, как правило, недоступны [58].
Ход нервного волокна можно проследить при постепенном перемещении оптического среза от лимба к центру, при этом обращает на себя внимание тот факт, что каждое нервное волокно имеет радиальное направление и лежит в одном слое роговицы. По мере удаления от лимба НВР постепенно истончаются. На месте разветвления некоторых НВР бывают видны скопления нервного вещества в виде нежных перепонок или узелков. По мере удаления от лимба НВР становятся невидимыми вследствие потери своей миелиновой оболочки.
Стандартные офтальмологические методы исследования
Визуализация НВР стала возможной благодаря внедрению в клиническую практику метода КМР, позволяющей детально изучать состояние всех слоев роговицы. Как отмечалось ранее, весьма успешно данный метод применяют в медицинской школе университета Манчестера.
Однако в связи с тем, что точное позиционирование оптической части конфокального микроскопа в идентичные участки роговицы практически невозможно, а площадь анализируемого участка роговицы мала, при динамическом наблюдении достаточно сложно идентифицировать аналогичные пучки НВР. Кроме этого, с учетом глубины фокуса прибора велика вероятность одновременного получения изображения нескольких слоев НВР. В связи с этим использование таких параметров как общая длина всех нервных волокон, количество нервных волокон и их ответвлений может давать ложные значения. Дополнительные погрешности могут быть обусловлены зависимостью общей длины НВР от их коэффициента извитости. В последних версиях ПО, используемого на сегодняшний день, данный недостаток был частично устранен путем нормирования общей длины НВР к общему коэффициенту извитости [128]. Тем не менее, принципиальный подход к интерпретации снимков остался неизменным: основным элементом анализа по-прежнему остается ручное выделение элементов НВР на конфокальном изображении.
Новый, разработанный нами подход к морфометрическому анализу НВР, базируется на объективном описании направленности НВР и алгоритме вычисления коэффициентов анизотропии направленности НВР (Кдь) и симметричности направленности НВР (Ksym).
В отличие от ранее предложенного алгоритма (программный продукт "ССМ Image Analysis Tool") [146] изначально было решено отказаться от ручной трассировки НВР для выделения ключевых точек. На первом этапе происходит полностью автоматизированное распознавание конфокальных цифровых изображений и картирование НВР. Программа автоматически интерпретирует изображение и генерирует карту вероятности прохождения НВР на участке, соответствующем этому изображению.
При этом необходимо отметить, что участки НВР, находящихся вне фокуса, а также в пределах недоэкспонированных и зашумленных областей изображения выделяются с использованием предлагаемого алгоритма лучше, чем при визуальном анализе (рис. 8). Рисунок 8. Исходное конфокальное изображение (а) и искусственно построенная карта вероятности нахождения НВР при его анализе (б). Использование разработанного алгоритма позволяет выделить нервные волокна, которые практически не видны на исходном изображении (выделены рамкой).
Высокая эффективность автоматизированного распознавания изображения основана на применении оригинального алгоритма. Полученные монохромные изображения подвергались анализу с помощью оригинального ПО Liner 1.1. Рисунок 9. Нервные волокна на конфокальном снимке. В основе анализа лежит двухэтапная обработка изображения. На первом этапе для каждой точки (х,у) конфокального изображения определяется вероятность Р(х,у) наличия нервного волокна и угол а(х,у) его расположения. На втором этапе вероятности по отдельным точкам суммируются для определения характеристик направленности нервов - анизотропии и симметричности.
Для автоматизации распознавания структур, отвечающих НВР, было сделано следующее допущение: нервное волокно на конфокальном изображении представляет собой относительно более светлую полосу определенной ширины на более темном фоне (рис. 9). Это позволяет для каждой точки (х,у) конфокального снимка определить вероятность присутствия НВР.
Для этого небольшая квадратная область В(х,у) изображения вокруг этой точки сравнивается с модельной функцией (рис. 10). Модельная функция М представляет собой квадрат, через середину которого проходит белая линия. По мере удаления от оси квадрата к краям цвет постепенно сменяется на черный. Таким образом, модельная функция М выглядит как светлая полоса на темном фоне, что соответствует изображению отрезка нервного волокна. Размер модельной функции в пикселях соответствует размеру области В(х,у). Если область В (х,у) похожа на модельную функцию М, то с высокой вероятностью в точке (х,у) присутствует нервное волокно.
При этом, нервное волокно, проходящее через точку (х,у), может быть расположено под любым углом, поэтому область В(х,у) нужно сравнить с серией модельных изображений, каждое из которых повернуто на некоторый угол а относительно исходного в пределах 180 (рис. 11).
Коэффициент корреляции R(B(x,y,a);M(a)) может принимать значения от -1 до 1. Чем более похожи два изображения, тем большее значение принимает коэффициент корреляции. После сравнения области В(х,у) с серией модельных функций мы получаем набор различных коэффициентов корреляции, соответствующих различным углам а. Отрицательные значения коэффициента корреляции отбрасываются. Угол а(х,у), при котором коэффициент корреляции максимальный, является наиболее вероятным углом расположения нерва в данной точке изображения, а значение этой вероятности равно квадрату коэффициента корреляции (2). Р(х, у) = max(R(x, у а))2 (2)
Возведение в квадрат коэффициента корреляции позволяет усилить влияние точек, где велика вероятность присутствия НВР, а также ослабить точки с неуверенно распознанными нервами. Такой тип фильтрации получаемых данных был выбран после анализа искусственно созданных изображений, содержащих только шумовую составляющую, случайно распределенную по интенсивности и близкую по параметрам к шуму изображений цифровой камеры Confoscan 4.
В процессе анализа на изображении были выделены множественные артефакты, имеющие низкие «вероятности» (максимальная из найденных корреляций модельной функции с линейной группой случайных точек R =0,071). Принимая во внимание небольшую площадь анализируемых изображений, допускающую случайное суммирование подобных сближенных по ориентации артефактов, было предложено квадратичное подавление низких вероятностей.
В качестве дополнительного положительного эффекта при применении фильтрации такого типа, можно указать следующее. Несмотря на то, что изображения с необратимыми типами компрессии (сжатие на основе JPEG) не рассматриваются в качестве возможных объектов анализа, применение такого типа фильтрации позволило избежать доминирования вертикального и горизонтального направлений при «случайном» анализе сжатых снимков и меньше исказило результат анализа, относительно несжатого исходного изображения.
Реализованный в программе Liner 1.1 шаг поворота модельной функции составляет 1, что позволяет без потери данных проводить анализ с применением окна модельной функции размером до 80x80 пикселей (в размерности изображения). На практике, для текущего соотношения оптического увеличения тестируемых систем и разрешения цифровых изображений, наименьшее количество артефактов было отмечено при использовании окна модельной функции размером 15x15 пикселей (для изображений HRT III с роговичным модулем) и 26x26 пикселей (при анализе изображений Confoscan 4).
Таким образом, в результате работы программы на первом этапе для каждой точки изображения определяется вероятность присутствия нервного волокна Р (х,у) и угол его расположения а(х,у).
Метод объективной оценки направленности нервных волокон роговицы и алгоритм вычисления коэффициента анизотропии направленности и коэффициента симметричности направленности нервных волокон роговицы
Установлена сильная обратная корреляционная связь между коэффициентом анизотропии Кдь и уровнем гликированного гемоглобина у пациентов с СД 1 и 2 типов (г=-0,83, р 0,001 и г=-0,79, р 0,005 соответственно). Выявлена прямая корреляция между коэффициентом симметричности направленности НВР и показателями гликированного гемоглобина в группе пациентов с СД 1 и 2 типов (г=0,64, р 0,005 и г=0,78, р 0,05 соответственно).
Установлена сильная обратная корреляционная связь между коэффициентом анизотропии Кдь, а также длительностью заболевания у пациентов с СД 1 и 2 типов (г=-0,7, р 0,005 и г=-0,72, р 0,001 соответственно). Выявлена прямая корреляция между коэффициентом симметричности направленности НВР и длительностью заболевания в группе пациентов с СД 1 и 2 типов (г=0,62, р 0,05 и г=0,73, р 0,05 соответственно).
Выявленная более высокая корреляция с текущим уровнем гликемии по сравнению с длительностью заболевания может косвенно говорить о непосредственном воздействии глюкозы на нейротрофическую функцию НВР.
Определено, что более высокий уровень гликемии соответствует более низким значениям коэффициента Кдь и более высоким показателям коэффициента Ksym. И соответственно большая длительность СД соответствует более низким показателям коэффициента Кдь и более высоким значениям коэффициента Ksym.
Предполагается, что уменьшение коэффициента анизотропии Кдь и увеличение коэффициента симметричности Ksym при СД могут быть связаны с сосудистыми нарушениями, накоплением продуктов распада глюкозы, снижением уровня (или активности) факторов роста нервов, оксидативным стрессом, а также генетическими нарушениями или наследственными факторами. При СД нами была выявлена межокулярная асимметрия коэффициентов Кдь и Ksym на парных глазах, чего практически не наблюдалось в группе здоровых добровольцев.
Показатель межокулярной асимметрии для коэффициента анизотропии направленности НВР при СД 1 типа составил 0,91±0,12 для возрастной группы 13 - 34 лет и 0,94±0,05 для возрастной группы 35 - 56 лет. ПМА для KAL в группе пациентов с СД 2 типа составил 0,8±0,17 для возрастной группы 35-56 лет и 0,85±0,14 для возрастной группы 57 - 83 лет. В популяции здоровых добровольцев показатели асимметрии для Кдь составил всего 0,19 ±0,07 для возрастной группы 13 -34 лет, 0,14±0,03 для возрастной группы 35 - 56 лет и 0,17 ±0,05 для возрастной группы 57 - 83 лет. ПМА для коэффициента симметричности направленности НВР при СД 1 типа составил 0,1±0,02 для возрастной группы 13-34 лет и 0,15±0,05 для возрастной группы 35-56 лет. ПМА для Ksym в группе пациентов с СД 2 типа составил 0,14±0,01 для возрастной группы 35 - 56 лет и 0,16±0,02 для возрастной группы 57 - 83 лет. В популяции здоровых добровольцев ПМА для Ksym составил 0,05 ±0,02 для возрастной группы 13 -34 лет, 0,03±0,01 для возрастной группы 35 - 56 лет и 0,03 ±0,01 для возрастной группы 57 - 83 лет
Практически равнозначное увеличение ПМА для Кдь (с 0,91±0,12 до 0,94±0,05 при СД 1 типа, с 0,8±0,17 до 0,85±0,14 при СД 2 типа) может говорить о медленном процессе поражения парных глаз, не зависящем от типа СД. Однако более высокий показатель ПМА для Кдь наблюдается в группе СД 1 типа, что, можно связать с большей тяжестью СД 1 типа по сравнению с СД 2 типа.
При анализе ПМА для Ksym наблюдается постепенное увеличение ПМА, которое, наоборот, незначительно выше при СД 2 типа (при СД 1 типа ПМА для Ksym увеличивается с 0,1±0,02 до 0,15±0,05, при СД 2 типа - с 0,14±0,01 до 0,16±0,02). Выявлена прямая корреляционная зависимость между показателем асимметрии для Кдь на парных глазах и длительностью СД (для СД 1 типа -г=0,84, р 0,005, для СД 2типа - г=0,75, р 0,05).
Также была определена прямая корреляционная зависимость между ПМА для Ksym на парных глазах и длительностью СД (для СД 1 типа - г=0,79, р 0,05, для СД 2типа - г=0,72, р 0,05).
Выявлено, что чем выше длительность СД (не зависимо от типа), тем более высокие показатели межокулярной асимметрии для коэффициента Кдь. ПМА для коэффициента Кдь с увеличением длительности заболевания закономерно увеличивается подобно увеличению самого показателя Кдь. Такое состояние возможно связано с нарушением трофики и метаболизма, что особенно явно прослеживается в пожилом возрасте, однако закономерного увеличения ПМА с возрастом нами выявлено не было.
Корреляция между ПМА для коэффициентов анизотропии и симметричности направленности нервных волокон роговицы, а также уровнем гликированного гемоглобина в выборке пациентов с СД 1 и 2 типов была статистически недостоверной (р 0,05, согласно критерию Пирсона).
При анализе дифрактограмм слезы участников группы контроля до проведения нагрузочной пробы после 8-часового голодания были определены высокие пиковые значения хлорида натрия и низкие пиковые значения глюкозы, что соответствовало низкому уровню гликемии. После проведения нагрузочной пробы на глюкозу на дифрактограммах выявлены значимые пиковые изменения уровня глюкозы, что коррелировало с увеличением уровня глюкозы в крови.
Таким образом, метод РСА возможно применять для анализа уровня глюкозы в слезе, избегая при этом болезненного прокалывания кожи для получения капли крови. В дальнейшем данный метод может быть применен для оценки прямого действующего фактора на НВР, исключая при этом множество факторов, влияющих на показатели уровня глюкозы в крови.
Возрастные изменения коэффициентов анизотропии и симметричности направленности нервных волокон роговицы
Роговица является наиболее иннервируемой тканью в организме человека, в которой на 1 мм2 поверхности приходится 7000 ноцицепторов. Анатомия и физиология НВР привлекает внимание учёных ещё с момента открытия этих нервов в зоне лимба Шлеммом в 1831 году.
В последнее время возрос интерес к особенностям строения НВР в связи с их важной ролью в процессе поддержания нормального состояния глазной поверхности, а также - с возможностью использования в качестве доступного диагностического метода КМР, дающей представление об особенностях структуры НВР при развитии СД.
СД является значимой медико - социальной проблемой, представляющей собой одну из основных причин смертности и инвалидизации населения во всем мире. Каждый год фиксируется около 6 млн случаев заболеваемости этим неизлечимым недугом.
Ученым из Австралии Натаном Эфроном {Nathan Efron) была выдвинута гипотеза о возможности применения конфокального микроскопа в оценке состояния НВР у пациентов с сахарным диабетом. Опыт использования конфокальной микроскопии в Медицинской школе Университета Манчестера доктором Малик (Malik R.A.) доказал, что этот метод можно использовать в качестве ранней диагностики изменений в НВР, появляющихся на ранних стадиях развития СД.
На сегодняшний день число публикаций, посвященных данной проблеме относительно невелико, а большинство вопросов, касающихся строения и физиологии НВР остаются неясными.
Под наблюдением находились 25 пациентов (50 глаз) с СД 1 типа и 42 пациента (84 глаза) с СД 2 типа. Группа контроля была представлена 47 «здоровыми» добровольцами (94 глаза). Всего было обследовано 114 пациентов (228 глаз).
Все группы согласно возрастному критерию были разделены на 3 подгруппы. 1 подгруппу составили пациенты с СД 1 типа, а также участники группы контроля в возрасте от 13 до 34 лет, 2 подгруппу - пациенты с СД 1 и 2 типа, а также участники группы контроля в возрасте от 35 до 56 лет, 3 подгруппу -пациенты с СД 2 типа, а также участники группы контроля в возрасте от 57 до 83 лет.
Количественная разнородность возрастных диапазонов объясняется крайне редкой встречаемостью СД 1 типа в старшей возрастной группе в связи с более ранними летальными исходами по сравнению с общей популяцией, а также поздней манифестацией СД 2 типа, чаще встречающегося в старшей возрастной группе (после 45 лет). СД 2 типа, диагностируемый в детском возрасте, принято относить к MODY - диабету. Пациенты с диагностированным MODY - диабетом в исследование включены не были.
Всем пациентам было проведено стандартное офтальмологическое обследование, включающее сбор анамнеза, рефрактометрию, визометрию, пневмотонометрию, периметрию, биомикроскопическое обследование и офтальмоскопическое обследование глазного дна. Также всем пациентам и участникам группы контроля были проведены дополнительные офтальмологические методы обследования: световая конфокальная микроскопия на аппарате Confoscan 4, Nidek и лазерная конфокальная микроскопия на аппарате HRTIII со специальной роговичной насадкой Rostock Cornea.
Конфокальные снимки всех пациентов и участников группы контроля, полученные методами световой и лазерной конфокальной микроскопии, подвергались обработке авторским ПО Liner 1.1.,для характеристики извитости НВР были разработаны коэффициенты анизотропии (Кдь) и симметричности направленности HBP (Ksym). У 7 участников группы контроля был произведен забор слезной жидкости натощак, а также через 2 часа после проведения нагрузочной пробы на глюкозу, при помощи микропипетки объемом 5 мкл из зоны слезного ручья «в одно касание» с последующим проведением РСА полученных дифрактограмм слезы.
При анализе полученных конфокальных снимков выявлено, что в случае наличия СД (не зависимо от типа) визуализируется характерное изменение хода и структуры НВР, а именно увеличение извитости НВР. Также отмечено возрастное увеличение степени извитости НВР в норме, при этом до 35-40 лет изменения извитости происходит быстрее, чем у пожилых людей.
Анализ данных, полученных у «здоровых» добровольцев, показал, что коэффициент Кдь закономерно снижался в среднем от 3,92 в постпубертатной возрастной группе до 3,11 у пожилых лиц, а коэффициент Ksym увеличивался в среднем от 0,8 до 0,87 в соответствующих возрастных группах. Развитие такой ситуации может быть как следствием нарушения трофики самого нерва, так и результатом общих инволюционных процессов, происходящих в организме.
Определено, что более низкие средние значения коэффициента Кдь и более высокие показатели коэффициента Ksym выявляются при СД 1 типа по сравнению с группой СД 2 типа в одновозрастной группе (1,75±0,63 и 2,62±0,59 соответственно). Также, несмотря на «наложение возрастных изменений хода и структуры НВР», в разновозрастной выборке пациентов значения коэффициента Кдь выше, a Ksym ниже при СД 1 типа по сравнению с группой пациентов с СД 2 типа (2,49±0,79 и 0,89±0,11 в группе пациентов с СД 1 типа в возрасте 13-34 лет; 2,51 ±0,64 и 0,9 ±0,07 в группе пациентов с СД 2 типа в возрасте 57 - 83 лет).
Предполагается, что более низкие показатели Кдь и соответственно более высокие значения Ksym в группе пациентов с СД 1 типа по сравнению с группой пациентов с СД 2 типа связаны с большей тяжестью и более частой декомпенсацией СД 1 типа.