Met behulp van retinale Imaging te bestuderen van dementie
November 6th, 2017
Het netvlies deelt opvallende gelijkenissen met de hersenen en vormt aldus een uniek venster te bestuderen van therapieën en neuronale structuur in de hersenen niet-gebeurt. Dit protocol beschrijft een methode om te studeren met behulp van retinale beeldvormingstechnieken dementie. Deze methode kan kunnen helpen bij de diagnose en risicobeoordeling van dementie.
Het algemene doel van dit protocol is om methoden te beschrijven voor het kwantificeren van vasculaire en neuronale structuren in het netvlies met behulp van retinale beeldvormingstechnieken die dementie-gerelateerde veranderingen in de hersenen kunnen weerspiegelen en mogelijk kunnen helpen bij de diagnose en risicobeoordeling van dementie. Het netvlies deelt een vergelijkbare embryonale oorsprong, anatomische kenmerken en fysiologische eigenschappen met de hersenen, en biedt daarom een unieke en toegankelijke venster om dementie te bestuderen. Vasculaire en neuronale veranderingen in het netvlies kunnen nu worden afgebeeld en gekwantificeerd met behulp van geavanceerde retinale beeldvormingstechnologie, die niet-invasief, betaalbaar, eenvoudiger te gebruiken en wijdverbreid beschikbaar is.
Huidige biomarkers voor dementie, met name de ziekte van Alzheimer, zijn beperkt. Het ontwikkelen van nieuwe biomarkers of tests om voorspellingen te doen over toekomstige cognitieve achteruitgang en het begin van vroege dementie is een wereldwijde onderzoeksprioriteit. Het demonstreren van de procedure zal worden gedaan door Victor, Tiffany en Fangyao uit ons onderzoeksteam.
Om deze procedure te beginnen, verwijd de pupillen van het onderwerp met behulp van mydriaticum. Wacht vervolgens minimaal 15 minuten om voldoende pupilverwijding te bewerkstelligen. Start vervolgens de funduscamera en start het afbeeldingsopnameprogramma op de computer.
Laat de kin van het onderwerp goed rusten op de kinkleum, met het voorhoofd tegen de hoofdband. Beweeg vervolgens de bedieningshendel om de lichtbundel correct uit te lijnen met de pupillen van het onderwerp. Lijn de verlichtingspunten uit totdat ze aan beide kanten het kleinst lijken in het zoekervenster van de funduscamera.
Verplaats het externe fixatiedoelwit om de ogen van het onderwerp te geleiden totdat de optische schijf zich in het midden van het zoekervenster bevindt en de gebieden van belang goed binnen de grenzen van het beeld vallen. Pas vervolgens de scherpstelknop aan om op het netvlies te scherpstellen. Vraag het onderwerp om stevig naar het externe fixatiedoelwit te kijken en zorg ervoor dat de ogen van het onderwerp niet gevuld zijn met tranen.
Druk vervolgens op de sluiterknop om een afbeelding vast te leggen. Sla vervolgens alle afbeeldingen op in tiff-formaat met een gradeerbare resolutie. Om hoogwaardige retinale afbeeldingen te verkrijgen, is het belangrijk om de pupillen van de patiënt voldoende te verwijden en de patiënten aan te moedigen om stevig naar het fixatiedoelwit te kijken tijdens de beeldvorming.
Voor automatisch traceren, open de afbeeldingen met het computerondersteunde analyseprogramma. Klik op de OD Center-knop op het linker functiepaneel. De muisaanwijzer wordt vervangen door een groene cirkel.
Klik vervolgens met de linkermuisknop op het centrum van de optische schijf om de groene cirkel te fixeren, klik vervolgens op de Find OD-knop om de software te vragen de rand van de optische schijf te detecteren en een nieuw meetrooster te plaatsen. Klik nu op de Process-knop om het automatische traceerproces van de vaten te starten. Klik met de linkermuisknop op de vaten met onjuiste vaatlabels en klik op de Vessel Type-knop om het vaartype te wijzigen.
Klik op de Add Segment-knop en verleng de onvolledige vaattracering door met de cursor op het uiteinde van de onvolledige vaattracering te klikken. Klik vervolgens met de linkermuisknop op de punten langs het vat om de vaattracering te verlengen. Stop met traceren bij de buitenste witte cirkel als het uiteinde van het vat buiten het meetrooster valt.
Klik vervolgens op de Find Covers-knop om de vaatcovers automatisch op alle vaatsegmenten te leggen. Schakel de vaatcovers uit als ze niet loodrecht op de vaatwanden zijn geplaatst, het vat onder een ander vat is verduisterd of de vaatcovers de breedte van het interne lumen overschatten of onderschatten. Onjuiste vaattraceringen moeten correct worden aangepast om een nauwkeurige meting van de retinale vasculaire parameters te verkrijgen.
Het beheersen van deze stappen kan herhaalde oefening vereisen, evenals begeleiding van een ervaren grader. Sluit de gradeervensters en klik op Send in het pop-upvenster om de gegradeerde afbeelding naar de cloud-gebaseerde server te uploaden en de automatisch gemeten retinale vasculaire parameters, zoals vaatkaliber, fractale dimensie, kronkeligheid, vertakkingshoek en vertakkingscoëfficiënt, te registreren. Om beeldacquisitie uit te voeren, opent u het OCT-programma en selecteert u het macula cube-scanprotocol om een nieuw macula-scan te starten.
Loceer vervolgens de pupillen in het iris-viewport door de kinkleum aan te passen. Klik op de AutoFocus-knop en vervolgens op de Optimaliseer-knop om de beeldafbeelding te verbeteren, klik vervolgens op de Capture-knop om de scan te starten wanneer de rand rond de knop groen wordt. Voer een andere scan uit voor de nervus opticuskop met behulp van het optic disc cube-scanprotocol en sla de scanresultaten op.
Selecteer vervolgens de macula cube-scanrecords van beide ogen in de analyseinterface. Klik op de ganglioncel OU-analyse om het automatische analysealgoritme te starten om de GC IPL-dikte van de vastgelegde afbeelding te beoordelen. Sla vervolgens de analyseprintout op in pdf-formaat.
Selecteer vervolgens de nervus opticuskop cube-scanrecords van beide ogen in de analyseinterface. Klik op de ONH en RNFL OU-analyse om het automatische analysealgoritme te starten om de RNFL-dikte van de vastgelegde afbeelding te beoordelen en sla de analyseprintout op in pdf-formaat. Fundusfotografie kan worden gebruikt om de retinale vaatstructuur te beoordelen, die op zijn beurt de status van de cerebrale microcirculatie weerspiegelt.
Dit zijn de fundusfoto's van een gezond onderwerp en een AD-onderwerp. In vergelijking met het gezonde onderwerp vertoonde het AD-onderwerp een smallere vaatkaliber, kleinere retinale vasculaire fractale dimensie en hogere retinale vasculaire kronkeligheid. Optische coherentietomografie kan worden gebruikt om de retinale neuronale structuur te beoordelen, die op zijn beurt de status van de cerebrale neuronen weerspiegelt.
De dikteskaarten van dit normale onderwerp demonstreren de normale diktedistributie van de RNFL en GC-IPL. Het analysealgoritme vergelijkt ook de gemeten dikte met de normen voor leeftijdsgematch
View the full transcript and gain access to thousands of scientific videos
Overzicht
Dit protocol beschrijft methoden voor het kwantificeren van vasculaire en neuronale structuren in het netvlies met behulp van retinale beeldvormingstechnieken. Deze methoden kunnen dementie-gerelateerde veranderingen in de hersenen weerspiegelen en helpen bij de diagnose en risicobeoordeling van dementie.
Belangrijke studieonderdelen
Wetenschapsgebied
- Neurowetenschap
- Oftalmologie
- Neurologie
Achtergrond
- Het netvlies deelt embryologische oorsprong en anatomische kenmerken met de hersenen.
- Retinale beeldvorming biedt een niet-invasieve methode om dementie te bestuderen.
- Huidige biomarkers voor dementie zijn beperkt, wat de noodzaak voor nieuwe diagnostische methoden benadrukt.
- Geavanceerde retinale beeldvormingstechnologie is wijd beschikbaar en betaalbaar.
Doel van het onderzoek
- Om nieuwe biomarkers te ontwikkelen voor het voorspellen van cognitieve achteruitgang.
- Om retinale beeldvorming te gebruiken als een hulpmiddel voor het beoordelen van dementie-risico.
- Om de procedure voor het kwantificeren van retinale veranderingen geassocieerd met dementie te demonstreren.
Gebruikte methoden
- Retinale beeldvormingstechnieken om vasculaire en neuronale structuren te visualiseren.
- Kwantificering van retinale veranderingen gelinkt aan dementie.
- Niet-invasieve beeldvormingsmethoden voor toegankelijkheid.
- Samenwerking tussen leden van het onderzoeksteam voor demonstratie.
Belangrijkste resultaten
- Identificatie van retinale veranderingen die dementie kunnen aangeven.
- Demonstratie van de effectiviteit van retinale beeldvormingstechnieken.
- Potentieel voor verbeterde diagnose en risicobeoordeling van dementie.
- Bijdrage aan de ontwikkeling van nieuwe biomarkers voor cognitieve achteruitgang.
Conclusies
- Retinale beeldvorming is een veelbelovend hulpmiddel voor het bestuderen van dementie.
- Het kwantificeren van retinale veranderingen kan helpen bij vroege diagnose.
- Verder onderzoek is nodig om deze methoden als biomarkers te valideren.
Veelgestelde vragen
Executive Industry Relevance
Retinal imaging provides a non-invasive, scalable approach to detect early vascular and neuronal changes associated with dementia, offering a translational biomarker platform for preclinical and clinical risk assessment. By leveraging shared embryological and physiological properties between retina and brain, this method supports target validation and mechanistic de-risking in neurodegenerative disease programs. Its affordability and wide availability enable integration into longitudinal studies and multi-site trials, enhancing predictive confidence in early-stage discovery pipelines.
Strategic Applications in Biopharma R&D
Early Discovery & Target Validation
- Scientific Value: Enables interrogation of retinal vascular and neuronal phenotypes as proxies for CNS pathology in dementia models.
- Operational Value: Supports functional target validation through quantifiable, repeatable imaging readouts linked to disease mechanisms.
- Predictive Value: Facilitates portfolio triage by identifying compounds that modify retinal biomarkers of neurodegeneration.
Screening & Assay Development
- Assay Readiness: Generates standardized, semi-automated quantitative outputs (vessel caliber, fractal dimension, tortuosity, GC-IPL thickness) for high-content screening.
- Reproducibility: Establishes normalized measurement grids and age-matched reference databases to reduce inter-operator variability.
- Scalability: Compatible with fundus photography and OCT platforms, enabling deployment across preclinical and clinical sites.
Translational & Preclinical Research
- Disease Relevance: Demonstrates correlation between retinal thinning (RNFL, GC-IPL) and vascular alterations in Alzheimer’s disease models.
- Translational Continuity: Bridges in vitro findings to in vivo validation via non-invasive imaging of neurodegeneration biomarkers.
- Risk-Adjusted Advancement: Informs go/no-go decisions by tracking retinal structural changes as early indicators of therapeutic efficacy or toxicity.
Pipeline & Workflow Integration
This method integrates into the discovery continuum from target validation through lead optimization, providing mechanistic insights that inform preclinical candidate selection and disease model qualification.
- Discovery Biology: Enables hypothesis testing of vascular and neurodegenerative pathways using retinal phenotypes as translational readouts.
- Screening: Delivers assay-ready, quantitative vascular and neuronal metrics for compound screening and target engagement studies.
- Analytics: Outputs include vessel caliber, fractal dimension, tortuosity, branching angle, coefficient, and retinal layer thickness for multivariate analysis.
- Translational Research: Connects retinal changes to cerebral microcirculation and neuronal status, supporting biomarker qualification efforts.
- Enterprise Reuse: Establishes a reusable imaging platform applicable across neurodegenerative disease programs beyond dementia.
Operational & Enterprise Impact
- Scientific Value: Reduces mechanistic ambiguity by linking retinal phenotypes to CNS pathology in dementia.
- Operational Value: Ensures standardization through semi-automated tracing, calibration protocols, and cloud-based data upload.
- Strategic Value: Improves go/no-go decisions by providing early, non-invasive biomarkers of target engagement and disease modification.
- Portfolio Impact: Enables risk-adjusted prioritization of compounds based on retinal safety and efficacy signals.
Implementation Considerations
- Requires expertise in retinal imaging, fundus photography, OCT operation, and computer-assisted analysis software.
- Dependent on high-resolution imaging systems and standardized analysis pipelines for vascular and neuronal quantification.
- Necessitates cross-team standardization between ophthalmology, neuroscience, and data science units for consistent interpretation.
- Adaptation considerations include species-specific retinal anatomy and age-related baseline variability in vascular and neuronal parameters.
- Practical limitations include image quality dependency on pupil dilation, subject fixation, and media clarity, which may affect quantification accuracy.
Biopharma FAQs
Chapters in this video
0:05
Title
1:19
Prepare the Subject for Retinal Imaging
1:38
Acquire Fundus Photographs of Retinal Vasculature
2:55
Perform Computer-assisted Analysis of Retinal Vasculature
5:01
Assess the Thickness of Ganglion Cell-inner Plexiform Layer (GC-IPL) and Retinal Nerve Fiber Layer (RNFL)
6:27
Results: An Example to Show the Differences in Retinal Vasculature and Neuronal Structure Between a Normal Subject and an AD Subject
8:03
Conclusion
