引用本文: 李海東, 方偉, 吳素蘭, 沈麗君. 糖尿病視網膜病變患眼視盤旁血流和視網膜神經纖維層厚度參數變化特征. 中華眼底病雜志, 2020, 36(6): 458-461. doi: 10.3760/cma.j.cn511434-20190325-00113 復制
糖尿病(DM)并發癥已成為工作年齡人群致殘和致死的主要原因,眼部并發癥是其主要致盲原因[1-2]。DM視網膜病變(DR)已有較多研究,但作為DM眼部并發癥之一的DM視神經病變(DON)仍未得到足夠關注。DON可導致視力受損甚至視神經萎縮,而且部分DR患者治療后雖然眼底病變趨于穩定,但仍出現不同程度視神經萎縮[3]。由此可見DON的早期診斷、治療上加強對視神經的保護對改善患者視力預后極為重要[4]。OCT血管成像(OCTA)技術能夠測量黃斑和視盤血流并量化分析,已應用于DR黃斑血流變化和非動脈炎性前部缺血性視神經病變(NAION)視盤血流的測量分析[5-6]。我們采用新一代傅里葉域OCT測量了一組早期DR患者的視盤周圍血流密度和視網膜神經纖維層(RNFL)厚度,觀察其變化情況。現將結果報道如下。
1 對象和方法
回顧性臨床研究,本研究遵循赫爾辛基宣言原則;經醫院倫理委員會審核批準。
2018年1~12月于溫州醫科大學附屬眼視光醫院杭州院區連續就診的2型DM患者(DM組)28例47只眼納入本研究。納入標準:(1)符合2型DM診斷標準[1];(2)符合無明顯DR(NDR)、非增生型DR(NPDR)診斷標準[7]。排除標準:(1)增生型DR(PDR);(2)除DM外其他原因導致的視網膜出血、缺血、水腫;(3)除DM外其他原因導致的視神經病變;(4)全身無明顯疾病僅有視神經病變;(5)既往已接受過視網膜激光光凝、玻璃體腔注射藥物等相關治療的DR患者;(6)屈光間質混濁影響眼底觀察者。
DM組28例中,男性12例20只眼,女性16例27只眼;年齡44~68歲,平均年齡(58.39±6.96)歲。選取同期健康體檢者20名40只眼作為正常對照組,其中,男性8名16只眼,女性12名24只眼;年齡49~63歲,平均年齡(55.90±4.60)歲。兩組受檢者年齡(t=-1.397)、性別構成比(χ2=0.039)比較,差異無統計學意義(P=0.169、0.843)。
受檢眼均行視力、眼壓、裂隙燈顯微鏡、眼底彩色照相、OCTA檢查。眼底彩色照相采用數字眼底照相機(CR-2,日本Canon公司)進行。成像范圍為黃斑中心凹和視盤為中心50°,拍攝視盤、后極部、上方(S)、下方(I)、鼻側(N)、顳側(T)、鼻上、鼻下、顳上和顳下象限各1張。采用RTVue-XR OCT儀(美國Optovue公司)行OCTA檢查,選擇視盤HD 4.5 mm ×4.5 mm血流成像掃描模式,圖像質量>5/10。設備自帶軟件(版本2017.1.0.155)以受檢眼視盤中心點為中心寬2 mm環形區域(內、外環直徑分別為2、4 mm)作為視盤旁測量區,自動測量視盤旁RNFL(pRNFL)厚度及整個平面血流密度,包括視盤旁放射狀毛細血管網(RPC)、視盤旁RPC血流密度(ppVD),分別計算pRNFL和ppVD在上半側和下半側(以0°~180°線分界)以及S、N、I、T(以45°~225°線與135°~315°線交叉分界)各象限的參數值,分析比較兩組受檢眼以上各測量數據間的差異。眼底彩色照相和OCTA檢查均由同一名操作熟練的技師完成。由兩名經驗豐富地眼底病醫師獨立閱片診斷和分型,排除兩者間診斷不一致者。
采用SPSS 23.0軟件行統計學分析處理。計量資料經Kolmogorov-Smirmov檢驗呈正態分布,以均數±標準差()表示;計數資料行χ2檢驗。兩組受檢眼ppVD、pRNFL參數比較行獨立樣本t檢驗。采用Pearson相關性分析法分析各象限ppVD與pRNFL的相關性。P<0.05為差異有統計學意義。
2 結果
與正常對照組受檢眼比較,DM組患眼全周及各象限ppVD均降低,差異有統計學意義(P<0.05)(表1)。與正常對照組受檢眼比較,全周及各象限pRNFL厚度均降低,S、I象限差異有統計學意義(P<0.05);全周、上半側、下半側、N、T象限差異無統計學意義(P>0.05)(表2)。




Pearson相關性分析結果顯示,DM患眼N象限pRNFL厚度與N象限ppVD呈高度正相關(r=0.734,P<0.001);上半側、下半側、S、I、T象限pRNFL厚度與ppVD呈中度正相關(r=0.558、0.601、0.504、0.567、0.452,P<0.001、<0.001、<0.001、<0.001、0.001)。
3 討論
OCTA作為一種非侵入性成像技術,能夠快速進行視網膜和視盤血流成像,避免了傳統FFA檢查因熒光素滲漏對血管觀察的干擾,能量化分析血流情況,已廣泛應用于視網膜疾病的診治及病情監測并逐漸開始應用于視神經疾病的觀察研究[8]。
本研究結果顯示,正常對照組、DM組受檢眼ppVD均呈I、T、S、N依次降低趨勢,即“ITSN”降低趨勢;兩組受檢眼pRNFL厚度則均表現為I最厚,S、N、T依次降低,與正常眼視盤盤沿寬窄度按“ISNT”順序由高到低的變化規律相一致[9]。
DR是糖尿病微血管病變,同樣也是視網膜缺血性病變之一,早期DR的視網膜毛細血管損害不會完全形成局部明顯的無灌注區,而是表現為視網膜血流密度(RVD)降低。Kim等[10]發現重度NPDR、PDR患眼較輕度NPDR、正常對照組受檢眼RVD均有顯著降低,伴有糖尿病黃斑水腫(DME)的NPDR患眼RVD降低更明顯。Sambhav等[11]發現不伴有DME的NPDR患眼,隨病變程度加重,RVD也出現顯著降低。王健等[12]發現2型DM患者NDR患眼雖然黃斑區RVD降低與正常對照組之間差異無統計學意義,但仍可觀察到黃斑區微血管的異常改變。由視網膜解剖可知,視網膜內層的毛細血管是由自視盤中央經行的視網膜中央動脈不斷分支而成,視網膜毛細血管呈板層分布,視盤旁最厚[13]。由此推測,視網膜缺血性病變當處于供血末端的黃斑區出現RVD下降時,其供血上游的ppVD很可能也會出現下降。本研究結果與上述理論推測相符合,即DM組患眼全周ppVD值明顯低于正常對照組;并且,按象限分別比較,DM組各象限ppVD值均低于正常對照組。這提示臨床檢查中應重點觀察DM患者ppVD是否降低,以便盡早發現有意義的缺血性表現。
本研究結果顯示,DM組患眼全周及各象限pRNFL值均低于正常對照組,其中僅S、I象限的差異有統計學意義。既往已有研究證實,RPC稀疏是判斷視神經疾病嚴重程度的主要特征之一[14-15]。鄒文軍等[6]發現NAION患眼ppVD越稀疏,pRNFL相對越薄。本研究相關性分析結果顯示,DM組全周及各象限pRNFL厚度與對應象限的ppVD均呈正相關,其中N象限參數更是高度正相關。由于與正常對照組相比,DM組全周及各象限ppVD下降均有統計學差異,而pRNFL下降中僅S、I象限差異有統計學意義,因此推測DM患眼ppVD下降可能發生在pRNFL下降之前,臨床上應重點關注以盡早發現有意義的RNFL變薄的情況。
本研究存在以下不足:(1)橫斷面研究,樣本量較小;(2)未對DM組進行NDR和NPDR分組,以及NPDR不同分期之間的比較;(3)未能連續觀察同一DR患者隨訪不同階段的參數變化;(4)由于OCTA技術的一些限制,如OCTA獲得圖像數據依賴于紅細胞的運動,血流速度低于捕獲圖像的閾值則無法顯示在OCTA圖像上,會影響一些靜態病變的檢出從而造成差異的減少。今后將在上述各方面進一步深入研究。
糖尿病(DM)并發癥已成為工作年齡人群致殘和致死的主要原因,眼部并發癥是其主要致盲原因[1-2]。DM視網膜病變(DR)已有較多研究,但作為DM眼部并發癥之一的DM視神經病變(DON)仍未得到足夠關注。DON可導致視力受損甚至視神經萎縮,而且部分DR患者治療后雖然眼底病變趨于穩定,但仍出現不同程度視神經萎縮[3]。由此可見DON的早期診斷、治療上加強對視神經的保護對改善患者視力預后極為重要[4]。OCT血管成像(OCTA)技術能夠測量黃斑和視盤血流并量化分析,已應用于DR黃斑血流變化和非動脈炎性前部缺血性視神經病變(NAION)視盤血流的測量分析[5-6]。我們采用新一代傅里葉域OCT測量了一組早期DR患者的視盤周圍血流密度和視網膜神經纖維層(RNFL)厚度,觀察其變化情況。現將結果報道如下。
1 對象和方法
回顧性臨床研究,本研究遵循赫爾辛基宣言原則;經醫院倫理委員會審核批準。
2018年1~12月于溫州醫科大學附屬眼視光醫院杭州院區連續就診的2型DM患者(DM組)28例47只眼納入本研究。納入標準:(1)符合2型DM診斷標準[1];(2)符合無明顯DR(NDR)、非增生型DR(NPDR)診斷標準[7]。排除標準:(1)增生型DR(PDR);(2)除DM外其他原因導致的視網膜出血、缺血、水腫;(3)除DM外其他原因導致的視神經病變;(4)全身無明顯疾病僅有視神經病變;(5)既往已接受過視網膜激光光凝、玻璃體腔注射藥物等相關治療的DR患者;(6)屈光間質混濁影響眼底觀察者。
DM組28例中,男性12例20只眼,女性16例27只眼;年齡44~68歲,平均年齡(58.39±6.96)歲。選取同期健康體檢者20名40只眼作為正常對照組,其中,男性8名16只眼,女性12名24只眼;年齡49~63歲,平均年齡(55.90±4.60)歲。兩組受檢者年齡(t=-1.397)、性別構成比(χ2=0.039)比較,差異無統計學意義(P=0.169、0.843)。
受檢眼均行視力、眼壓、裂隙燈顯微鏡、眼底彩色照相、OCTA檢查。眼底彩色照相采用數字眼底照相機(CR-2,日本Canon公司)進行。成像范圍為黃斑中心凹和視盤為中心50°,拍攝視盤、后極部、上方(S)、下方(I)、鼻側(N)、顳側(T)、鼻上、鼻下、顳上和顳下象限各1張。采用RTVue-XR OCT儀(美國Optovue公司)行OCTA檢查,選擇視盤HD 4.5 mm ×4.5 mm血流成像掃描模式,圖像質量>5/10。設備自帶軟件(版本2017.1.0.155)以受檢眼視盤中心點為中心寬2 mm環形區域(內、外環直徑分別為2、4 mm)作為視盤旁測量區,自動測量視盤旁RNFL(pRNFL)厚度及整個平面血流密度,包括視盤旁放射狀毛細血管網(RPC)、視盤旁RPC血流密度(ppVD),分別計算pRNFL和ppVD在上半側和下半側(以0°~180°線分界)以及S、N、I、T(以45°~225°線與135°~315°線交叉分界)各象限的參數值,分析比較兩組受檢眼以上各測量數據間的差異。眼底彩色照相和OCTA檢查均由同一名操作熟練的技師完成。由兩名經驗豐富地眼底病醫師獨立閱片診斷和分型,排除兩者間診斷不一致者。
采用SPSS 23.0軟件行統計學分析處理。計量資料經Kolmogorov-Smirmov檢驗呈正態分布,以均數±標準差()表示;計數資料行χ2檢驗。兩組受檢眼ppVD、pRNFL參數比較行獨立樣本t檢驗。采用Pearson相關性分析法分析各象限ppVD與pRNFL的相關性。P<0.05為差異有統計學意義。
2 結果
與正常對照組受檢眼比較,DM組患眼全周及各象限ppVD均降低,差異有統計學意義(P<0.05)(表1)。與正常對照組受檢眼比較,全周及各象限pRNFL厚度均降低,S、I象限差異有統計學意義(P<0.05);全周、上半側、下半側、N、T象限差異無統計學意義(P>0.05)(表2)。




Pearson相關性分析結果顯示,DM患眼N象限pRNFL厚度與N象限ppVD呈高度正相關(r=0.734,P<0.001);上半側、下半側、S、I、T象限pRNFL厚度與ppVD呈中度正相關(r=0.558、0.601、0.504、0.567、0.452,P<0.001、<0.001、<0.001、<0.001、0.001)。
3 討論
OCTA作為一種非侵入性成像技術,能夠快速進行視網膜和視盤血流成像,避免了傳統FFA檢查因熒光素滲漏對血管觀察的干擾,能量化分析血流情況,已廣泛應用于視網膜疾病的診治及病情監測并逐漸開始應用于視神經疾病的觀察研究[8]。
本研究結果顯示,正常對照組、DM組受檢眼ppVD均呈I、T、S、N依次降低趨勢,即“ITSN”降低趨勢;兩組受檢眼pRNFL厚度則均表現為I最厚,S、N、T依次降低,與正常眼視盤盤沿寬窄度按“ISNT”順序由高到低的變化規律相一致[9]。
DR是糖尿病微血管病變,同樣也是視網膜缺血性病變之一,早期DR的視網膜毛細血管損害不會完全形成局部明顯的無灌注區,而是表現為視網膜血流密度(RVD)降低。Kim等[10]發現重度NPDR、PDR患眼較輕度NPDR、正常對照組受檢眼RVD均有顯著降低,伴有糖尿病黃斑水腫(DME)的NPDR患眼RVD降低更明顯。Sambhav等[11]發現不伴有DME的NPDR患眼,隨病變程度加重,RVD也出現顯著降低。王健等[12]發現2型DM患者NDR患眼雖然黃斑區RVD降低與正常對照組之間差異無統計學意義,但仍可觀察到黃斑區微血管的異常改變。由視網膜解剖可知,視網膜內層的毛細血管是由自視盤中央經行的視網膜中央動脈不斷分支而成,視網膜毛細血管呈板層分布,視盤旁最厚[13]。由此推測,視網膜缺血性病變當處于供血末端的黃斑區出現RVD下降時,其供血上游的ppVD很可能也會出現下降。本研究結果與上述理論推測相符合,即DM組患眼全周ppVD值明顯低于正常對照組;并且,按象限分別比較,DM組各象限ppVD值均低于正常對照組。這提示臨床檢查中應重點觀察DM患者ppVD是否降低,以便盡早發現有意義的缺血性表現。
本研究結果顯示,DM組患眼全周及各象限pRNFL值均低于正常對照組,其中僅S、I象限的差異有統計學意義。既往已有研究證實,RPC稀疏是判斷視神經疾病嚴重程度的主要特征之一[14-15]。鄒文軍等[6]發現NAION患眼ppVD越稀疏,pRNFL相對越薄。本研究相關性分析結果顯示,DM組全周及各象限pRNFL厚度與對應象限的ppVD均呈正相關,其中N象限參數更是高度正相關。由于與正常對照組相比,DM組全周及各象限ppVD下降均有統計學差異,而pRNFL下降中僅S、I象限差異有統計學意義,因此推測DM患眼ppVD下降可能發生在pRNFL下降之前,臨床上應重點關注以盡早發現有意義的RNFL變薄的情況。
本研究存在以下不足:(1)橫斷面研究,樣本量較小;(2)未對DM組進行NDR和NPDR分組,以及NPDR不同分期之間的比較;(3)未能連續觀察同一DR患者隨訪不同階段的參數變化;(4)由于OCTA技術的一些限制,如OCTA獲得圖像數據依賴于紅細胞的運動,血流速度低于捕獲圖像的閾值則無法顯示在OCTA圖像上,會影響一些靜態病變的檢出從而造成差異的減少。今后將在上述各方面進一步深入研究。