Identifikasjon og validering av funksjonelle biomarkører for Keratokonus

Screeningen av keratokonus involverer keratokonusrelaterte kliniske tegn som retinoskopi saksrefleks, Munson-tegn, stromal tynning, Vogts striae og Fleischers ring, men hornhinnetopografi er den mest nyttige metoden for diagnostisering av keratokonus, spesielt i fravær av kliniske tegn.

Flere enheter er for tiden tilgjengelige for å oppdage tidlig keratokonus ved å måle fremre og bakre hornhinnetopografi og høyde (Mihaltz et al. 2009; Ishii et al. 2012). Hornhinnetopografiske og tomografiske teknikker som genererer fargekodede kart og topografiske indekser, er de mest sensitive enhetene for å bekrefte diagnosen keratokonus (Rabinowitz 1998; Rao et al. 2002) ble brukt for diagnose i denne studien. I tillegg har videokeratografi vist seg å identifisere Forme fruste keratoconus (FFKC) i fravær av kliniske tegn på keratokonus. Videokeratografiske indekser som Klyce/Maeda-kriteriene, Rabinowitz-kriteriene og andre er utviklet for å kvantitativt analysere videokeratografi og screene for keratokonus (Rao et al. 2002). Disse indeksene har vist seg å identifisere keratokonus med høy grad av sensitivitet og spesifisitet. Orbscan II er et tredimensjonalt spalteskanningstopografisystem for analyse av hornhinneoverflatene og fremre kammer og har blitt brukt på alle pasienter i studien. Den bruker kalibrert video og en skannespaltestråle for å måle x-, y- og z-plasseringer på flere tusen punkter. Disse punktene brukes til å konstruere topografiske kart (Rao et al. 2002). Pentacam (Oculus Inc) er en hornhinnetomografteknologi som genererer data om topografi og elevasjon av anterior og posterior ved hjelp av et roterende Scheimpflug-kamera som også har blitt brukt på alle personer som er registrert i denne studien. Ulike diagnostiske parametere er tilgjengelige for keratokonusdiagnose avhengig av hvilken topografimodus som brukes. Maeda og Klyce designet et system for å oppdage keratokonus. Systemet, som er basert på lineær diskriminantanalyse og et binært beslutningstre, identifiserer kartet som å representere keratoconus eller nonkeratoconus og, basert på en verdi fra diskriminantanalysen (KPI), tilordner kartet en indeks uttrykt som en prosentandel som antyder alvorlighetsgraden av keratokonus. På dette tidspunktet er imidlertid Keratoconus Severity Index (KSI) og Amsler-Krumeich-klassifiseringen de mest populære metodene for å gradere keratokonus-alvorlighet (Mihaltz et al. 2009; Ishii et al. 2012). KSI er basert på indekser estimert av et kurvaturkart ved bruk av Placido-diskbasert hornhinnetopografi, og Amsler-Krumeich-klassifiseringen definerer keratokonusstadiet ved bruk av biomikroskopi, gjennomsnittlig sentral keratometry-avlesning, sfærisk og sylindrisk refraksjonsendring og hornhinnetykkelse (Mihaltz et al. 2009; Ishii et al. 2012). Dette er indeksen som har blitt brukt for den endelige graderingen av keratokonusstadier for alle fagene i denne studien.