6. November 2017
Die Netzhaut teilt prominente Ähnlichkeiten mit dem Gehirn und stellt damit ein einzigartiges Fenster zum Gefäßsystem und neuronale Struktur im Gehirn nicht-invasiv zu untersuchen. Dieses Protokoll beschreibt eine Methode, um Demenz mit bildgebenden Verfahren in der Netzhaut zu studieren. Diese Methode kann potenziell in Diagnostik und Risikoabschätzung von Demenz helfen.
Das übergeordnete Ziel dieses Protokolls besteht darin, Methoden zur Quantifizierung der vaskulären und neuronalen Struktur in der Netzhaut mithilfe von Netzhautbildgebungsverfahren zu beschreiben, die dementiaassoziierte Veränderungen im Gehirn widerspiegeln und möglicherweise bei der Diagnose und Risikobewertung von Demenz helfen können. Die Netzhaut teilt sich einen ähnlichen embryologischen Ursprung sowie anatomische Merkmale und physiologische Eigenschaften mit dem Gehirn und bietet somit ein einzigartiges und leicht zugängliches Fenster zur Erforschung der Demenz. Vaskuläre und neuronale Veränderungen in der Netzhaut können mittlerweile mit fortschrittlichen Netzhautbildgebungsverfahren bildlich dargestellt und quantifiziert werden, die nichtinvasiv, kostengünstig, einfach anzuwenden und weit verbreitet verfügbar sind.
Aktuelle Biomarker für Demenz, insbesondere Alzheimer-Krankheit, sind begrenzt. Die Entwicklung neuer Biomarker oder Tests, die eine Vorhersage zukünftigen kognitiven Verfalls und des Einsetzens einer frühen Demenz ermöglichen, ist eine globale Forschungspriorität. Victor, Tiffany und Fangyao aus unserem Forschungsteam werden das Verfahren demonstrieren.
Um dieses Verfahren zu beginnen, weiten Sie die Pupillen des Probanden mithilfe mydriatischer Mittel. Warten Sie anschließend mindestens 15 Minuten, um eine ausreichende Pupillenerweiterung zu gewährleisten. Schalten Sie danach die Augenhintergrundkamera ein und starten Sie das Bildaufnahmeprogramm am Computer.
Platzieren Sie das Kinn des Probanden korrekt auf der Kinnstütze, wobei die Stirn an dem Kopfgurt anliegen sollte. Danach bewegen Sie den Steuerhebel, um den Lichtstrahl korrekt auf die Pupillen des Probanden auszurichten. Richten Sie die Beleuchtungspunkte so aus, dass sie im Sucher der Augenhintergrundkamera auf beiden Seiten am kleinsten erscheinen.
Bewegen Sie das externe Fixationsziel, um die Augen des Probanden zu führen, bis die Papille im Zentrum des Suchers liegt und die interessierenden Bereiche gut innerhalb der Grenzen des Bildes liegen. Stellen Sie dann den Fokussierknopf ein, um auf die Netzhaut zu fokussieren. Bitten Sie den Probanden, fest auf das externe Fixationsziel zu schauen, und stellen Sie sicher, dass die Augen des Probanden nicht mit Tränen gefüllt sind.
Drücken Sie dann die Auslösetaste, um ein Bild aufzunehmen. Speichern Sie anschließend alle Bilder im TIFF-Format mit skalierbarer Auflösung. Um hochwertige Netzhautbilder zu erhalten, ist es wichtig, die Pupillen des Patienten ausreichend zu weiten und den Patienten dazu aufzufordern, während der Aufnahme fest auf das Fixationsziel zu schauen.
Öffnen Sie die Bilder mit dem computergestützten Analyseprogramm, um eine automatische Verfolgung durchzuführen. Klicken Sie auf die Schaltfläche OD-Zentrum im linken Funktionsfeld. Der Mauszeiger wird durch einen grünen Kreis ersetzt.
Klicken Sie anschließend mit der linken Maustaste auf das Zentrum der Papille, um den grünen Kreis zu fixieren, und klicken Sie dann auf die Schaltfläche OD finden, um die Software zur Erkennung des Papillenrands und zur Platzierung eines neuen Messrasters anzuweisen. Klicken Sie nun auf die Schaltfläche Verarbeiten, um den automatischen Umreißvorgang der Gefäße zu starten. Wählen Sie mit der linken Maustaste die Gefäße mit falschen Gefäßbezeichnungen aus und klicken Sie auf die Schaltfläche Gefäßtyp, um den Gefäßtyp zu ändern.
Klicken Sie auf die Schaltfläche „Segment hinzufügen“ und verlängern Sie die unvollständigen Gefäßnachzeichnungen, indem Sie mit dem Cursor am distalen Ende der unvollständigen Gefäßnachzeichnung klicken. Danach klicken Sie mit der linken Maustaste auf die Punkte entlang des Gefäßes, um die Nachzeichnung fortzusetzen. Beenden Sie die Nachzeichnung am äußersten weißen Kreis, falls der distale Teil des Gefäßes außerhalb des Messrasters liegt.
Klicken Sie anschließend auf die Schaltfläche „Find Covers“, um die Gefäßabdeckungen automatisch auf alle Gefäßsegmente zu legen. Deaktivieren Sie die Gefäßabdeckungen, wenn sie nicht senkrecht zu den Gefäßwänden liegen, das Gefäß unter einem anderen Gefäß verdeckt ist oder die Gefäßabdeckungen die Breite des inneren Lumens überschätzen oder unterschätzen. Die fehlerhaften Gefäßkonturen sollten korrekt angepasst werden, um eine genaue Messung der retinalen Gefäßparameter zu erhalten.
Das Beherrschen dieser Schritte erfordert möglicherweise wiederholtes Üben sowie Anleitung durch einen erfahrenen Gutachter. Schließen Sie die Bewertungsfenster und klicken Sie in dem Popup-Dialog auf Senden, um das bewertete Bild auf den cloudbasierten Server hochzuladen und die automatisch gemessenen retinalen Gefäßparameter wie Gefäßkaliber, fraktale Dimension, Tortuosität, Verzweigungswinkel und Verzweigungskoeffizient zu erfassen. Um die Bildaufnahme durchzuführen, öffnen Sie das OCT-Programm und wählen Sie das Scanning-Protokoll für den makulären Würfel, um eine neue makuläre Aufnahme zu starten.
Als Nächstes lokalisieren Sie die Pupillen im Iris-Viewport, indem Sie die Kinnstütze justieren. Klicken Sie auf die Schaltfläche AutoFocus und anschließend auf die Schaltfläche Optimize, um die Bildqualität zu verbessern, und klicken Sie dann auf die Schaltfläche Capture, um den Scan zu starten, wenn der Rahmen um die Schaltfläche grün wird. Führen Sie einen weiteren Scan für den Sehnervenkopf mithilfe des Scanning-Protokolls „Optic Disc Cube“ durch und speichern Sie die Scan-Ergebnisse.
Danach wählen Sie im Analyseinterface die Muster-Scandaten beider Augen aus. Klicken Sie auf die Analyse der Ganglienzellen beider Augen (OU), um den automatischen Analysealgorithmus zur Beurteilung der Dicke der Ganglienzellschicht (GC IPL) des aufgenommenen Bildes zu starten. Speichern Sie anschließend den Analyseausdruck im PDF-Format.
Wählen Sie anschließend die Aufzeichnungen der optischen Disc-Würfel-Scans beider Augen in der Analyseoberfläche aus. Klicken Sie auf die ONH- und RNFL-Ou-Analyse, um den automatischen Analysealgorithmus zu starten, der die RNFL-Dicke des erfassten Bildes bewertet, und speichern Sie den Analyseausdruck im PDF-Format. Mit einer Fundusaufnahme kann die retinale Gefäßversorgung beurteilt werden, die wiederum den Zustand der zerebralen Mikrozirkulation widerspiegelt.
Dies sind die Fundusaufnahmen eines gesunden Probanden und eines Probanden mit AD. Im Vergleich zum gesunden Probanden zeigte der Proband mit AD einen engeren Gefäßkaliber, eine geringere fraktale Dimension des retinalen Gefäßsystems und eine höhere Gefäßkrümmung in der Retina. Die optische Kohärenztomographie kann verwendet werden, um die neuronale Struktur der Retina zu beurteilen, die wiederum den Zustand der zerebralen Neuronen widerspiegelt.
Die Dickenkarten dieses gesunden Probanden zeigen die normale Dickenverteilung der RNFL und der GC-IPL. Der Analysealgorithmus vergleicht die gemessene Dicke außerdem mit der normativen altersangepassten Datenbank und erzeugt eine Signifikanzkarte. Dieser Proband wird als normal klassifiziert, da alle Sektoren entweder grün oder weiß dargestellt sind.
Diese beiden Abbildungen zeigen die Analyseergebnisse bei einem Patienten mit Alzheimer-Demenz. Wie durch die blauen Bereiche in den Dickenkarten angezeigt, weist dieser Patient mit Alzheimer-Demenz eine Ausdünnung in einigen Regionen der RNFL und der GC-IPL auf. Die roten und gelben Sektoren in den Signifikanzkarten weisen zudem auf eine Ausdünnung der GC-IPL oder der RNFL in den entsprechenden Bereichen hin, die im Vergleich zur normativen altersangepassten Datenbank des Geräts als auffällig gelten.
Wenn die Methode einmal beherrscht ist, kann das gesamte Verfahren innerhalb einer Stunde durchgeführt werden. Diese Methode ist nichtinvasiv und vertraulich, und man kann problemlos wiederholte Messungen sowohl kurz- als auch langfristig durchführen. Da die Netzhaut eine nichtinvasive und direkte Abbildung des zentralen Nervensystems ermöglicht, eröffnet dies Forschern die Möglichkeit, die Auswirkungen von Demenz auf die Mikrozirkulation und die neuronale Struktur zu untersuchen.
Es wurde gezeigt, dass Veränderungen in der Netzhautmikrozirkulation und der neurologischen Struktur mit Demenz, insbesondere Alzheimer-Krankheit, assoziiert sind. Im Anschluss an diese Verfahren können kognitive Tests und andere neurobildgebende Methoden durchgeführt werden, um weitere Informationen zur Demenz zu sammeln. Nach dem Ansehen dieses Videos sollten Sie ein gutes Verständnis dafür haben, wie man eine Netzhautkamera, die optische Kohärenztomographie und ein computergestütztes Analyseprogramm verwendet, um Netzhautbilder zu gewinnen und vaskuläre sowie neuronale Veränderungen in der Netzhaut objektiv zu quantifizieren.
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Dieses Protokoll beschreibt Methoden zur Quantifizierung vaskulärer und neuronaler Strukturen in der Netzhaut unter Verwendung von bildgebenden Verfahren der Netzhaut. Diese Methoden können dementiaassoziierte Veränderungen im Gehirn widerspiegeln und bei der Diagnose sowie Risikobewertung von Demenz helfen.
Die Netzhautbildgebung bietet einen nichtinvasiven und skalierbaren Ansatz, um frühe vaskuläre und neuronale Veränderungen im Zusammenhang mit Demenz zu erkennen, und stellt damit eine translatierbare Plattform für Biomarker zur präklinischen und klinischen Risikobewertung bereit. Aufgrund gemeinsamer embryologischer und physiologischer Eigenschaften von Netzhaut und Gehirn unterstützt dieses Verfahren die Zielvalidierung und die mechanistische Risikominimierung in Programmen zu neurodegenerativen Erkrankungen. Ihre Kostengünstigkeit und breite Verfügbarkeit ermöglichen die Integration in Längsschnittstudien und multizentrische Studien, wodurch die Vorhersagegenauigkeit in frühen Phasen der Entdeckungsforschung verbessert wird.
Diese Methode ist in den Entdeckungsprozess von der Target-Validierung bis zur Lead-Optimierung integriert und liefert mechanistische Erkenntnisse, die die Auswahl präklinischer Kandidaten sowie die Qualifizierung von Krankheitsmodellen unterstützen.