Identyfikacja i walidacja funkcjonalnych biomarkerów stożka rogówki

Badanie przesiewowe stożka rogówki obejmuje objawy kliniczne związane ze stożkiem rogówki, takie jak odruch nożycowy retinoskopii, objaw Munsona, ścieńczenie zrębu, rozstępy Vogta i pierścień Fleischera, ale topografia rogówki jest najbardziej użyteczną metodą w diagnostyce stożka rogówki, zwłaszcza w przypadku braku objawów klinicznych.

Obecnie dostępnych jest kilka urządzeń do wykrywania wczesnego stożka rogówki poprzez pomiar topografii i wysokości przedniej i tylnej rogówki (Mihaltz i wsp. 2009; Ishii i wsp. 2012). Techniki topograficzne i tomograficzne rogówki, które generują kodowane kolorami mapy i wskaźniki topograficzne, są najbardziej czułymi urządzeniami do potwierdzania rozpoznania stożka rogówki (Rabinowitz 1998; Rao i wsp. 2002) zostały użyte do diagnozy w tym badaniu. Ponadto wykazano, że wideokeratografia identyfikuje Forme fruste keratoconus (FFKC) przy braku klinicznych objawów stożka rogówki. Wskaźniki wideokeratograficzne, takie jak kryteria Klyce'a/Maedy, kryteria Rabinowitza i inne, zostały opracowane w celu ilościowej analizy wideokeratografii i badania przesiewowego w kierunku stożka rogówki (Rao i wsp. 2002). Wykazano, że wskaźniki te identyfikują stożek rogówki z wysokim stopniem czułości i swoistości. Orbscan II to trójwymiarowy system topografii szczelinowej do analizy powierzchni rogówki i komory przedniej, który zastosowano u wszystkich pacjentów w badaniu. Wykorzystuje skalibrowane wideo i skanującą wiązkę szczelinową do pomiaru lokalizacji x, y i z kilku tysięcy punktów. Punkty te służą do konstruowania map topograficznych (Rao et al. 2002). Pentacam (Oculus Inc) to technologia tomografu rogówki, która generuje dane dotyczące topografii i elewacji przedniej i tylnej za pomocą obracającej się kamery Scheimpflug, która była również używana u wszystkich pacjentów włączonych do tego badania. Dostępne są różne parametry diagnostyczne do diagnostyki stożka rogówki w zależności od używanego trybu topografii. Maeda i Klyce zaprojektowali system do wykrywania stożka rogówki. System oparty na liniowej analizie dyskryminacyjnej i binarnym drzewie decyzyjnym identyfikuje mapę jako reprezentującą stożek rogówki lub niestożek rogówki i na podstawie wartości z analizy dyskryminacyjnej (KPI) przypisuje mapie indeks wyrażony w procentach, który sugeruje nasilenie stożka rogówki. Obecnie jednak najbardziej popularnymi metodami oceny ciężkości stożka rogówki są wskaźnik nasilenia stożka rogówki (KSI) oraz klasyfikacja Amslera-Krumeicha (Mihaltz i wsp. 2009; Ishii i wsp. 2012). KSI opiera się na wskaźnikach oszacowanych za pomocą mapy krzywizny przy użyciu topografii rogówki opartej na dysku Placido, a klasyfikacja Amslera-Krumeicha określa stadium stożka rogówki za pomocą biomikroskopii, średniego centralnego odczytu keratometrii, kulistej i cylindrycznej zmiany refrakcji oraz grubości rogówki (Mihaltz i in. 2009; Ishii i wsp. 2012). Jest to wskaźnik, który został użyty do ostatecznej gradacji stopnia zaawansowania stożka rogówki u wszystkich pacjentów w tym badaniu.