Utvärdering av korneal konfokalmikroskopi för identifiering och förutsägelse av neuropati vid typ 1-diabetes

Den diffusa skadan på perifera nerver (diabetisk neuropati) är exceptionellt vanlig vid typ 1-diabetes, men det saknas en objektiv surrogatmarkör för att identifiera tidiga subkliniska stadier när behandlingar kan vara mest effektiva, innan det sena stadiet utvecklas till besvärande och kostsamt. fotinfektion, sårbildning och amputation av extremiteter. I motsats till förmågan att objektivt mäta sjukdomsspecifika surrogatmarkörer för retinopati och nefropati, har denna brist på en surrogatmarkör för diabetisk neuropati allvarligt försvårat utvecklingen av specifika interventioner i kliniska forskningsprövningar. Vi representerar 5 oberoende forskargrupper som tillsammans har skapat ett konsortium av utredare dedikerade till utvecklingen av en surrogatmarkör för tidig diabetisk neuropati, vi har fokuserat på att använda ögat som ett fönster för icke-invasiv bild med en metod för in vivo hornhinnekonfokal mikroskopi (CCM) de små nervtrådarna som innerverar hornhinnan. Vi har visat att förändringar i dessa nervfiberändar inträffar tidigt i utvecklingen av neuropati, återspeglar väl de förändringar som ses i andra perifera nerver genom invasiv hudbiopsiutvärdering, och att deras mätning är genomförbar och reproducerbar. Som ett multinationellt konsortium har vi fördelen i detta förslag att slå samman flera kohorter för att tillämpa de mest giltiga studiemetoderna för utveckling av biomarkörer. Först strävar vi efter att i analysen av en befintlig poolad datauppsättning av 516 typ 1- och 524 typ 2-diabetespersoner bestämma de exakta nivåerna av CCM-mätning som kan identifiera förekomsten av diabetisk neuropati. För det andra föreslår vi under tre år att ompröva minst 70 % av denna kohort, vilket kommer att ge 5- till 7-års uppföljningsdata för att bestämma vilken typ och nivå av CCM-mätning som kan förutsäga framtida uppkomst av neuropati, som samt dess progression hos dem som hade neuropati vid baslinjen. Slutligen kommer vi att utvärdera rollen av tids- och kostnadsbesparande programvara för automatisk bildanalys. Tack vare den stora urvalsstorleken från datapoolning har vi unikt den metodologiska kraften att bekräfta våra mål genom separata härlednings- och valideringsanalysuppsättningar. Genom en unik och aldrig tidigare skådad multinationell poolad datauppsättningsmetod för diabetisk neuropati, kommer detta arbete att härleda och validera specifika CCM-parametertrösklar för identifiering av neuropati, och – ännu viktigare – identifiering av individer med framtida risker. Dessa resultat kommer att tillåta tillämpning i klinisk praxis och interventionsförsök för stratifiering av neuropatirisk. Utvärdering av automatiserad bildanalys kommer att påverka sannolikheten för framgångsrik kunskapsöversättning av denna surrogatbiomarkör till klinisk praxis - där proceduren skulle kunna harmoniseras med årliga näthinneundersökningar - och till interventionsförsök.