Novos marcadores para detectar a progressão precoce do glaucoma

Alterações na superfície da cabeça do nervo óptico superficial (ONH) e perda da espessura da camada de fibras nervosas da retina (RNFL) detectadas com imagens clínicas são preditivas de futura perda de campo visual. A imagem do ONH profundo, a provável origem do dano glaucomatoso, representa o próximo passo lógico, mas iludiu os médicos devido à falta de tecnologia capaz.

Novos avanços na imagem de tomografia de coerência óptica (OCT) agora oferecem uma excelente oportunidade para preencher a lacuna entre o conhecimento histomorfométrico sobre alterações profundas de ONH obtidas com pesquisas em glaucoma experimental de macacos e imagens em glaucoma clínico.

Há evidências convincentes de que as alterações hemodinâmicas macroscópicas e retinianas são indicadores funcionais da progressão do glaucoma. O rastreamento preciso do fluxo sanguíneo no ONH é um passo lógico, mas evitou os pesquisadores por vários motivos, incluindo o tecido ONH altamente reflexivo, que inibe de forma variável a penetração do sinal, dificultando a segregação da natureza complexa das contribuições retinianas e ciliares posteriores ao fluxo ONH. Embora o dano do glaucoma se origine no ONH, os axônios das células ganglionares da retina (RGC) podem apresentar as primeiras alterações funcionais, pois apresentam alta demanda metabólica e vulnerabilidade a danos. Portanto, rastrear o fluxo sanguíneo no RNFL, que é altamente segmentar e resolvível, pode ser uma abordagem melhor e mais sensível em comparação com o ONH. A mácula contém quase 50% de toda a população RGC; da mesma forma, monitorar o fluxo sanguíneo no plexo vascular interno macular correspondente à camada de células ganglionares (GCL) provavelmente será altamente informativo para a progressão do glaucoma. A angiografia baseada em OCT (OCTA), que mapeia a densidade de vasos em diferentes leitos vasculares da retina com resolução axial incomparável, finalmente nos permitirá quantificar parâmetros altamente localizados relacionados ao fluxo sanguíneo e identificar pacientes com maior risco de progressão. A análise atual de dados de detecção de progressão com base em modelos de variabilidade interindividuais ou baseados na população é ineficiente, levando a resultados falso-positivos e falso-negativos. Técnicas inovadoras de análise de dados que constroem modelos precisos de variabilidade intra-sujeito agregarão valor cumulativo aos novos marcadores de imagem para progressão.