眼底イメージングを使用して認知症を研究するには

このプロトコルの全体的な目標は、網膜の血管およびニューロン構造を定量化する方法を説明することです 脳の認知症関連の変化を反映し、認知症の診断とリスク評価に役立つ可能性のある網膜イメージング技術を使用して。網膜は、脳と同様の発生学的起源、解剖学的特徴、生理学的特性を共有しているため、認知症を研究するためのユニークでアクセスしやすい窓を提供しています。網膜の血管およびニューロンの変化は、非侵襲的で、手頃な価格で、使いやすく、広く利用可能な高度な網膜イメージング技術を使用して、画像化および定量化できるようになりました。

認知症、特にアルツハイマー病の現在のバイオマーカーは限られています。将来の認知機能低下や早期認知症の発症を予測できる新しいバイオマーカーや検査法の開発は、世界的な研究課題です。手順をデモンストレーションするのは、私たちの研究チームのビクター、ティファニー、ファンギャオです。

この手順を開始するには、散瞳剤を使用して被験者の瞳孔を拡張します。次に、十分な瞳孔拡張を確立するために少なくとも15分間待ちます。次に、眼底カメラを起動し、コンピューターで画像キャプチャプログラムを起動します。

対象のあごをあご当てに適切に置き、額をヘッドストラップに当てます。その後、コントロールレバーを動かして、光線を被験者の瞳孔に適切に合わせます。眼底カメラのファインダーの両側で照明ポイントが最小になるまで、照明ポイントを合わせます。

視神経乳頭がファインダーの中心に来て、関心領域が画像の制限内に十分収まるまで、外部固定ターゲットを動かして被写体の目を誘導します。次に、ピント合わせノブを調整して網膜に焦点を合わせます。被験者に体外固定ターゲットをしっかりと見てもらい、被験者の目が涙でいっぱいになっていないことを確認します。

次に、シャッターボタンを押して画像をキャプチャします。その後、すべての画像をグラデーション可能な解像度のtiff形式で保存します。高品質な網膜画像を得るためには、患者の瞳孔を十分に拡張し、患者が画像撮影中に固定ターゲットをしっかりと見るように促すことが重要です。

自動トレースの場合は、コンピューター支援分析プログラムで画像を開きます。左側の機能パネルにあるODセンターボタンをクリックします。マウスカーソルが緑色の円に置き換わります。

次に、光ディスクの中心を左クリックして緑色の円を修正し、[ODの検索]ボタンをクリックして、ソフトウェアに光ディスクの縁を検出し、新しい測定グリッドを配置するように促します。次に、[プロセス]ボタンをクリックして、船舶の自動トレースプロセスを開始します。左クリックして、誤った船舶ラベルを持つ船舶を選択し、[船舶タイプ]ボタンをクリックして船舶タイプを変更します。

「セグメントを追加」ボタンをクリックし、不完全な血管トレースの遠位端をカーソルでクリックして、不完全な血管トレースを延長します。その後、船舶に沿ったポイントを左クリックして、船舶のトレースを延長します。血管の遠位部分が測定グリッドの外側にある場合は、最も外側の白い円でトレースを停止します。

続いて、[カバーの検索]ボタンをクリックして、すべての船舶セグメントに船舶カバーを自動的に配置します。ベッセルカバーがベッセル壁に対して垂直に配置されていない場合、ベッセルが別のベッセルの下に隠れている場合、またはベッセルカバーが内部ルーメンの幅を過大評価または過小評価している場合は、ベッセルカバーを非アクティブ化します。網膜血管パラメータの正確な測定を得るために、誤った血管トレースを適切に調整する必要があります。

これらのステップを習得するには、繰り返し練習するだけでなく、経験豊富な採点者からの指導が必要になる場合があります。グレーディングウィンドウを閉じ、ポップアップダイアログで[送信]をクリックして、グレーディングされた画像をクラウドベースのサーバーにアップロードし、血管口径、フラクタル寸法、曲がりくねり、分岐角度、分岐係数など、自動的に測定された網膜血管パラメータを記録します。画像取得を実行するには、OCTプログラムを開き、黄斑キューブスキャンプロトコルを選択して新しい黄斑スキャンを開始します。

次に、あご当てを調整して、虹彩ビューポートで瞳孔を見つけます。[オートフォーカス] ボタンをクリックしてから [最適化] ボタンをクリックして画質を向上させ、[キャプチャ] ボタンをクリックして、ボタンを囲む境界線が緑色になったときにスキャンを開始します。視神経乳頭キューブスキャンプロトコルを使用して視神経乳頭のスキャンを再度実行し、スキャン結果を保存します。

その後、分析インターフェースで両眼の黄斑キューブスキャンレコードを選択します。神経節細胞の OU 解析をクリックして、自動解析アルゴリズムを開始し、キャプチャした画像の GC IPL の厚さを評価します。次に、解析の印刷物をPDF形式で保存します。

続いて、分析インターフェースで両眼の光ディスクキューブスキャンレコードを選択します。ONHおよびRNFL OU解析をクリックして、キャプチャされた画像のRNFL厚さを評価する自動解析アルゴリズムを開始し、解析プリントアウトをPDF形式で保存します。眼底写真は、網膜血管系の評価に使用でき、脳の微小循環の状態を反映しています。

これらは健康な被写体とADの被写体の眼底写真です。健康な被験者と比較すると、AD被験者は血管口径が狭く、網膜血管フラクタル寸法が小さく、網膜血管の曲がりくねりが高かった。光コヒーレンストモグラフィーは、網膜ニューロンの構造を評価するために使用でき、これは頸部ニューロンの状態を反映しています。

この正常な被験者の厚さマップは、RNFL と GC-IPL の正常な厚さ分布を示しています。また、分析アルゴリズムは、測定された厚さを規範的な年齢一致データベースと比較し、有意性マップを生成します。この主題は、すべてのセクターが緑または白で示されているため、正常として分類されます。

これらの 2 つの図は、AD 被験者での分析出力を示しています。厚さマップの青色の領域で示されているように、このAD被験者はRNFLおよびGC-IPLの一部の領域で薄化を示しています。有意マップの赤と黄色のセクターは、デバイスの標準年齢一致データベースと比較した場合、対応する領域のGC-IPL(RNFL)の薄化が異常であることを示しています。

一度習得すれば、すべての手順を1時間で完了できます。この方法は非侵襲的で、自信を持って行われ、短期と長期の両方で簡単に繰り返し測定を取得できます。網膜は中枢神経系の非侵襲的かつ直接的なイメージングを可能にするため、研究者が認知症が微小血管系と神経構造に及ぼす影響を評価する道が開かれます。

網膜の微小循環と神経構造の変化も、認知症、特にアルツハイマー病と関連していることが示されています。これらの手順に続いて、認知症の他の情報を収集するために、認知テスト、およびその他の神経画像モダリティも実行できます。このビデオを見た後、網膜カメラ、光干渉断層撮影法、コンピューター支援分析プログラムを使用して、網膜画像を取得し、網膜の血管およびニューロンの変化を客観的に定量化する方法を十分に理解しているはずです。