Neuartige Marker zur Erkennung des frühen Fortschreitens des Glaukoms

Veränderungen der Oberfläche des oberflächlichen Sehnervenkopfes (ONH) und der Verlust der Dicke der retinalen Nervenfaserschicht (RNFL), die mit der klinischen Bildgebung festgestellt werden, sind ein Hinweis auf einen zukünftigen Gesichtsfeldverlust. Die Bildgebung des tiefen ONH, dem wahrscheinlichen Ursprung glaukomatöser Schäden, stellt den nächsten logischen nächsten Schritt dar, ist den Klinikern jedoch aufgrund des Mangels an geeigneter Technologie entgangen.

Neue Fortschritte in der optischen Kohärenztomographie (OCT)-Bildgebung bieten jetzt eine aufregende Gelegenheit, die Lücke zwischen dem histomorphometrischen Wissen über tiefe ONH-Veränderungen, das durch die Forschung am experimentellen Affenglaukom gewonnen wurde, und der Bildgebung beim klinischen Glaukom zu schließen.

Es gibt überzeugende Beweise dafür, dass makroskopische ONH und hämodynamische Veränderungen der Netzhaut funktionelle Indikatoren für das Fortschreiten des Glaukoms sind. Die genaue Verfolgung des Blutflusses im ONH ist ein logischer Schritt, hat sich Forschern jedoch aus mehreren Gründen entzogen, darunter das stark reflektierende ONH-Gewebe, das die Signalpenetration variabel hemmt, wodurch die komplexe Natur der retinalen und hinteren Ziliarbeiträge zum ONH-Fluss schwer zu trennen ist. Obwohl Glaukomschäden ihren Ursprung im ONH haben, können die Axone der retinalen Ganglienzellen (RGC) die frühesten funktionellen Veränderungen zeigen, da sie einen hohen Stoffwechselbedarf und eine hohe Anfälligkeit für Schäden haben. Daher könnte die Verfolgung des Blutflusses im RNFL, der hochgradig segmental und auflösbar ist, ein besserer und empfindlicherer Ansatz sein als im ONH. Die Makula enthält fast 50 % der gesamten RGC-Population; Ebenso ist die Überwachung des Blutflusses im inneren Gefäßplexus der Makula, der der Ganglienzellschicht (GCL) entspricht, wahrscheinlich sehr informativ für das Fortschreiten des Glaukoms. Die OCT-basierte Angiographie (OCTA), die die Gefäßdichte in verschiedenen retinalen Gefäßbetten mit beispielloser axialer Auflösung abbildet, wird es uns endlich ermöglichen, hoch lokalisierte Parameter in Bezug auf den Blutfluss zu quantifizieren und Patienten mit höherem Progressionsrisiko zu identifizieren. Aktuelle Datenanalysen zur Progressionserkennung auf der Grundlage interindividueller oder populationsbasierter Variabilitätsmodelle sind ineffizient und führen zu falsch-positiven und falsch-negativen Ergebnissen. Innovative Datenanalysetechniken, die genaue Modelle der intrasubjektiven Variabilität erstellen, werden den neuartigen Bildgebungsmarkern einen kumulativen Wert für die Progression verleihen.