Demans çalışması için retina Imaging'i kullanma
6 Kasım 2017
Retina önemli benzerlikler beyinle paylaşır ve böylece damarlara ve beyinde nöronal yapısında olmayan invaziv çalışmaya benzersiz bir pencereyi temsil eder. Bu iletişim kuralı demans retina görüntüleme teknikleri kullanarak çalışma yöntemi açıklanır. Bu yöntem potansiyel olarak demans tanı ve risk değerlendirmesine yardımcı olabilir.
Bu protokolün genel amacı, beyindeki demans ile ilgili değişiklikleri yansıtabilecek ve potansiyel olarak demansın tanı ve risk değerlendirmesine yardımcı olabilecek retina görüntüleme tekniklerini kullanarak retinadaki vasküler ve nöronal yapıyı ölçme yöntemlerini tanımlamaktır. Retina, beyinle benzer embriyolojik kökeni ve anatomik özellikleri ve fizyolojik özellikleri paylaşır, bu nedenle demansı incelemek için benzersiz ve erişilebilir bir pencere sunar. Retinadaki vasküler ve nöronal değişiklikler artık non-invaziv, uygun fiyatlı, kullanımı daha kolay ve yaygın olarak bulunan gelişmiş retina görüntüleme teknolojisi kullanılarak görüntülenebilir ve ölçülebilir.
Demans, özellikle Alzheimer hastalığı için mevcut biyobelirteçler sınırlıdır. Gelecekteki bilişsel gerilemenin ve erken demansın başlangıcının tahmin edilmesine izin vermek için yeni biyobelirteçler veya testler geliştirmek küresel bir araştırma önceliğidir. Prosedürü göstermek için araştırma ekibimizden Victor, Tiffany ve Fangyao olacak.
Bu işleme başlamak için, deneğin öğrencilerini midriatik ajanlar kullanarak genişletin. Ardından, yeterli öğrenci genişlemesi sağlamak için en az 15 dakika bekleyin. Ardından, fundus kamerasını başlatın ve bilgisayarda görüntü yakalama programını başlatın.
Deneğin çenesini, alnı baş kayışına dayanacak şekilde çene desteğine düzgün bir şekilde yerleştirin. Ardından, ışık huzmesini öznenin göz bebeklerine düzgün bir şekilde hizalamak için kontrol kolunu hareket ettirin. Aydınlatma noktalarını, fundus kamerasının vizöründe her iki tarafta en küçük görünene kadar hizalayın.
Optik disk vizörün ortasına gelene ve ilgilenilen bölgeler görüntünün sınırları içinde kalana kadar öznenin gözlerini yönlendirmek için harici sabitleme hedefini hareket ettirin. Ardından, retinaya odaklanmak için odaklama düğmesini ayarlayın. Denekten dış fiksasyon hedefine sıkıca bakmasını isteyin ve deneğin gözlerinin yaşlarla dolmadığından emin olun.
Ardından bir görüntü yakalamak için deklanşöre basın. Ardından, tüm görüntüleri derecelendirilebilir çözünürlükte tiff formatında kaydedin. Yüksek kaliteli retinal görüntüler elde etmek için, hastanın göz bebeklerini yeterince genişletmek ve hastaları görüntüleme sırasında fiksasyon hedefine sıkıca bakmaya teşvik etmek önemlidir.
Otomatik izleme için, görüntüleri bilgisayar destekli analiz programı ile açın. Sol işlev panelindeki OD Center düğmesine tıklayın. Fare imleci yeşil bir daire ile değiştirilecektir.
Ardından, yeşil daireyi sabitlemek için optik disk merkezine sol tıklayın, ardından yazılımın optik disk kenarını algılamasını ve yeni bir ölçüm ızgarası yerleştirmesini istemek için OD Bul düğmesine tıklayın. Şimdi, gemilerin otomatik izleme sürecini başlatmak için İşlem düğmesine tıklayın. Yanlış gemi etiketlerine sahip gemileri seçmek için sol tıklayın ve gemi tipini değiştirmek için Gemi Tipi düğmesine tıklayın.
Segment Ekle düğmesine tıklayın ve tamamlanmamış damar izlemenin distal ucuna tıklamak için imleci kullanarak tamamlanmamış damar izlemelerini uzatın. Daha sonra, gemi takibini uzatmak için gemi boyunca noktalara sol tıklayın. Damarın distal kısmı ölçüm ızgarasının dışına çıkarsa, izlemeyi en dıştaki beyaz dairede durdurun.
Ardından, gemi kapaklarını tüm gemi segmentlerine otomatik olarak yerleştirmek için Kapakları Bul düğmesine tıklayın. Gemi duvarlarına dik olarak yerleştirilmemişlerse, kap başka bir geminin altında gizlenmişse veya kap kapakları iç lümenin genişliğini fazla tahmin ediyor veya küçümsüyorsa, kap kapaklarını devre dışı bırakın. Retina vasküler parametrelerinin doğru bir ölçümünü elde etmek için yanlış damar izleri uygun şekilde ayarlanmalıdır.
Bu adımlara hakim olmak, deneyimli bir not verenin rehberliğinin yanı sıra tekrarlanan uygulama gerektirebilir. Derecelendirme pencerelerini kapatın ve not verilen görüntüyü bulut tabanlı sunucuya yüklemek ve damar kalibresi, fraktal boyut, kıvrımlılık, dallanma açısı ve dallanma katsayısı gibi otomatik olarak ölçülen retinal vasküler parametreleri kaydetmek için açılır iletişim kutusunda Gönder'e tıklayın. Görüntü alımını gerçekleştirmek için OCT programını açın ve yeni bir makula taraması başlatmak için makula küpü tarama protokolünü seçin.
Ardından, çene dayanağını ayarlayarak iris görüntü alanındaki göz bebeklerini bulun. Görüntü kalitesini iyileştirmek için Otomatik Odaklama düğmesine ve ardından Optimize düğmesine tıklayın, ardından Ele geçirmek Düğmeyi çevreleyen kenarlık yeşile döndüğünde taramayı başlatmak için düğmesine basın. Optik disk küpü tarama protokolünü kullanarak optik sinir başı için başka bir tarama yapın ve tarama sonuçlarını kaydedin.
Bundan sonra, analiz arayüzünde her iki gözün makula küpü tarama kayıtlarını seçin. Yakalanan görüntünün GC IPL kalınlığını değerlendirmek üzere otomatik analiz algoritmasını başlatmak için ganglion hücresi OU analizine tıklayın. Daha sonra analiz çıktısını pdf formatında kaydediniz.
Ardından, analiz arayüzünde her iki gözün optik disk küpü tarama kayıtlarını seçin. Yakalanan görüntünün RNFL kalınlığını değerlendirmek üzere otomatik analiz algoritmasını başlatmak için ONH ve RNFL OU analizine tıklayın ve analiz çıktısını pdf formatında kaydedin. Fundus fotoğrafı, retina vaskülatürünü değerlendirmek için kullanılabilir ve bu da serebral mikrosirkülasyonun durumunu yansıtır.
Bunlar sağlıklı bir deneğin ve bir AD deneğinin fundus fotoğraflarıdır. Sağlıklı denekle karşılaştırıldığında, Alzheimer hastası daha dar damar kalibresi, daha küçük retinal vasküler fraktal boyut ve daha yüksek retinal vasküler kıvrımlılık gösterdi. Optik koherens tomografi, retinal nöronal yapıyı değerlendirmek için kullanılabilir ve bu da servebral nöronun durumunu yansıtır.
Bu normal konunun kalınlık haritaları, RNFL ve GC-IPL'nin normal kalınlık dağılımını göstermektedir. Analiz algoritması ayrıca ölçülen kalınlığı normatif yaşa uygun veri tabanıyla karşılaştırır ve bir anlamlılık haritası oluşturur. Tüm sektörler yeşil veya beyaz olarak gösterildiği için bu konu normal olarak sınıflandırılır.
Bu iki şekil, bir AD konusundaki analiz çıktısını göstermektedir. Kalınlık haritalarındaki mavi bölgelerle gösterildiği gibi, bu AD konusu RNFL ve GC-IPL'nin bazı bölgelerinde incelme gösterir. Anlamlılık haritalarındaki kırmızı ve sarı sektörler, cihazın normatif yaş eşleşme veritabanıyla karşılaştırıldığında, ilgili alanlarda GC-IPL'nin veya RNFL'nin incelmesini anormal olarak da gösterir.
Bir kez ustalaştıktan sonra, tüm prosedür bir saat içinde yapılabilir. Bu yöntem non-invazivdir ve güvenle yapılır ve hem kısa hem de uzun vadede tekrarlanan ölçümler kolayca elde edilebilir. Retina, merkezi sinir sisteminin non-invaziv ve doğrudan görüntülenmesine izin verdiğinden, bu, araştırmacıların demansın mikrovasküler sistem ve nöral yapı üzerindeki etkilerini değerlendirmesinin yolunu açar.
Retina mikrosirkülasyonu ve nörolojik yapısındaki değişikliklerin de bunama, özellikle Alzheimer hastalığı ile ilişkili olduğu gösterilmiştir. Bu prosedürleri takiben, demans hakkında diğer bilgileri toplamak için bilişsel testler ve diğer nörogörüntüleme yöntemleri de yapılabilir. Bu videoyu izledikten sonra, retina görüntülerini elde etmek ve retinadaki vasküler ve nöronal değişiklikleri objektif olarak ölçmek için retina kamerası, optik koherens tomografi, bilgisayar destekli analiz programının nasıl kullanılacağını iyi anlamış olmalısınız.
Tam transkripti görüntüleyin ve binlerce bilimsel videoya erişin
Genel Bakış
Bu protokol, retinadaki vasküler ve nöronal yapıları kantifiye etmek için retina görüntüleme tekniklerini kullanan yöntemleri açıklar. Bu yöntemler, beyindeki demansla ilgili değişiklikleri yansıtabilir ve demansın teşhisi ve risk değerlendirmesine yardımcı olabilir.
Çalışmanın Ana Bileşenleri
Bilim Alanı
- Sinirbilimi
- Göz Hastalıkları ve Cerrahisi
- Nöroloji
Arka Plan
- Retina, embriyolojik köken ve anatomik özelliklerde beyinle paylaşır.
- Retina görüntüleme, demansı incelemek için invaziv olmayan bir yöntem sağlar.
- Demans için mevcut biyobelirleyiciler sınırlıdır ve yeni tanı yöntemlerine olan ihtiyacı vurgular.
- İleri retina görüntüleme teknolojisi yaygın olarak mevcut ve ekonomiktir.
Çalışmanın Amacı
- Bilişsel gerilemeyi öngörmek için yeni biyobelirleyiciler geliştirmek.
- Demans riskini değerlendirmek için retina görüntülemeyi bir araç olarak kullanmak.
- Demansla ilişkili retina değişikliklerini kantifiye etme prosedürünü göstermek.
Kullanılan Yöntemler
- Vasküler ve nöronal yapıları görselleştirmek için retina görüntüleme teknikleri.
- Demansla ilişkili retina değişikliklerinin kantifiye edilmesi.
- Erişilebilirlik için invaziv olmayan görüntüleme yöntemleri.
- Gösteri için araştırma ekibi üyeleri arasındaki iş birliği.
Ana Sonuçlar
- Demansı gösterebilecek retina değişikliklerinin tanımlanması.
- Retina görüntüleme tekniklerinin etkinliğinin gösterilmesi.
- Demansın daha iyi teşhis ve risk değerlendirmesi için potansiyel.
- Bilişsel gerileme için yeni biyobelirleyicilerin geliştirilmesine katkı.
Sonuçlar
- Retina görüntüleme, demansı incelemek için umut verici bir araçtır.
- Retina değişikliklerinin kantifiye edilmesi, erken teşhise yardımcı olabilir.
- Bu yöntemleri biyobelirleyici olarak doğrulamak için daha fazla araştırmaya ihtiyaç vardır.
Sıkça Sorulan Sorular
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
