الجلوكوما هي اعتلال عصبي بصري يتميز بفقدان تدريجي للخلايا العقدية الشبكية (RGC) ومحاورها. تقنيات التصوير التي تسجل وتحدد كمياً التغيرات الهيكلية في رأس العصب البصري (ONH) و RNFL حول القرص ومنطقة البقعة هي أدوات مهمة تكمل الفحص السريري واختبار المجال البصري2)3).
غالباً ما تسبق التغيرات الهيكلية التغيرات الوظيفية (عيوب المجال البصري)3). تشير التقارير إلى أن اكتشاف التغيرات الهيكلية بواسطة OCT يسبق حدوث عيوب المجال البصري بحوالي عامين1). هناك ثلاثة أنواع من تقنيات التصوير2):
منظار العين بالليزر الماسح المتحد البؤر (CSLO): HRT
التصوير المقطعي التوافقي البصري (OCT): SD-OCT و SS-OCT
مقياس الاستقطاب بالليزر الماسح (SLP): GDx
أظهرت المراجعات المنهجية أن قدرة هذه التقنيات على التمييز بين العيون الجلوكوماتية والعيون الطبيعية متكافئة2). ومع ذلك، فإن النتيجة غير الطبيعية (خارج النطاق الطبيعي) لا تعني بالضرورة وجود مرض2)3). تختلف معايير قاعدة البيانات الطبيعية بين الأجهزة، وقد تكون النتيجة خارج النطاق الطبيعي لأسباب غير الجلوكوما.
Qهل يمكن تشخيص الجلوكوما باستخدام التصوير فقط؟
A
لا. التصوير هو أداة مساعدة للتشخيص السريري، ويجب تجنب تشخيص الجلوكوما بناءً عليه وحده4)5). قد تكون نتيجة OCT “خارج النطاق الطبيعي” إيجابية كاذبة، ويجب دمج جميع المعلومات بما في ذلك النتائج السريرية واختبار المجال البصري لاتخاذ القرار. تتراوح حساسية وخصوصية برامج التشخيص التلقائي حوالي 80%.
تعتبر صور قاع العين الملونة المجسمة طريقة موثوقة لتسجيل مظهر القرص البصري نوعيًا 2)3). الإضاءة الحمراء غير النافعة مفيدة لتقييم عيوب طبقة الألياف العصبية الشبكية. يمكن استخدام الصور المتسلسلة للكشف عن التغيرات الزمنية في القرص البصري 5).
ومع ذلك، في حالات الحفر الزرقاوي المتقدم، لا يتبقى سوى القليل من الأنسجة العصبية للتقييم، مما يجعل تحديد التغيرات التقدمية بالصور المجسمة صعبًا 2). عندما يكون شكل القرص كأسيًا وتكون الأوعية الدموية قليلة، يصبح من الصعب رؤية التضاريس في الصور، وتكون الرسومات التخطيطية باستخدام المصباح الشقي ضرورية كتسجيل إضافي.
جهاز HRT (Heidelberg Retina Tomograph، من شركة Heidelberg Engineering) هو جهاز يمسح ليزر ديود (670 نانومتر) لقياس التضاريس ثلاثية الأبعاد للقرص البصري 1). يقوم بقياس طبوغرافيا سطح القرص البصري كميًا ويستخدم أيضًا للكشف عن التغيرات الزمنية 4).
تحليل Moorfields Regression Analysis (MRA) يقوم بتقييم إحصائي لمساحة الحافة بناءً على مساحة القرص 1). درجة احتمال الجلوكوما (GPS) هي تصنيف تلقائي يعتمد على التعلم الآلي ولا يتطلب مستوى مرجعيًا أو تحديد حافة القرص من قبل المشغل 1).
من حدود HRT أن تعريف حافة القرص على سطح قاع العين لا يعتمد على نقاط مرجعية تشريحية. تم حل هذه المشكلة باستخدام نهج فتحة غشاء بروك (BMO) في التصوير المقطعي التوافقي البصري (OCT) كنقطة مرجعية 1). توقف إنتاج HRT في عشرينيات القرن الحادي والعشرين، وأصبح OCT هو السائد في الممارسة السريرية 1).
جهاز GDx (من شركة Carl Zeiss Meditec) هو جهاز يقيس تأخير الطور باستخدام خاصية الانكسار المزدوج لطبقة الألياف العصبية الشبكية1). الأنابيب الدقيقة داخل محاور طبقة الألياف العصبية الشبكية هي السبب الرئيسي للانكسار المزدوج، وترتبط بسمك طبقة الألياف العصبية الشبكية1). تقنية تعويض القرنية المحسن (ECC) تصحح الانكسار المزدوج للقرنية.
ومع ذلك، فقد ثبت أنه أقل كفاءة من SD-OCT في الكشف الطولي عن الجلوكوما1)، وتوقف استخدامه مع انتشار OCT.
التصوير المقطعي التوافقي البصري (OCT)
المبدأ: استخدام التداخل منخفض التماسك لتصوير البنية المقطعية للشبكية4)5)
TD-OCT: OCT المبكر. طريقة تحصل على صور مقطعية بتراكب المسح أحادي المحور في اتجاه واحد، مع وقت فحص طويل ودقة منخفضة. لا يُستخدم حاليًا تقريبًا.
SD-OCT: يحقق سرعة عالية ودقة عالية من خلال التحليل الطيفي. يمكنه تحليل القرص البصري وطبقة الألياف العصبية الشبكية والبقعة بسرعة تزيد عن 26,000 مسح A/ثانية. توجد نماذج متعددة مثل Cirrus OCT وSpectralis OCT.
SS-OCT: يستخدم مصدر ضوء متغير الطول الموجي. يتمتع بعمق اختراق عالٍ ويُستخدم أيضًا في تحليل الصفيحة المصفوية والمشيمية. تشمل الأمثلة DRI OCT Triton (من شركة توبكون).
المعلمات التحليلية الرئيسية للـ OCT
سمك RNFL: يقيس سمك طبقة الألياف العصبية الشبكية في دائرة قطرها 3.46 مم حول القرص البصري 1). وهو المعلمة الأكثر استخدامًا.
BMO-MRW: يقيس أقصر عرض حافة ثلاثي الأبعاد من فتحة غشاء بروخ 1). يستخدم نقطة مرجعية تشريحية دقيقة ويظهر قدرة تشخيصية أفضل من قياس مساحة الحافة التقليدية.
GCC/GC-IPL: يقيس سمك معقد الخلايا العقدية (GCC) أو طبقة الخلايا العقدية - الضفيرة الداخلية (GC-IPL) في البقعة6). يحدث تأثير الأرضية في المراحل المتقدمة متأخرًا مقارنة بـ RNFL5).
خريطة الانحراف: تعرض الانحراف عن قاعدة البيانات الطبيعية لكل معلمة باستخدام ترميز لوني. يُوصى بتقييم كل من القيم الكمية وخريطة الانحراف 5).
أهمية جودة الصورة: الصورة الأساسية عالية الجودة ضرورية 4). أخطاء التقسيم (فصل الطبقات) والقطع الأثرية شائعة خاصة في حالات قصر النظر الشديد والحلمات المائلة 5).
التوافق بين الأجهزة: القياسات غير قابلة للتبادل بين أجهزة OCT المختلفة 4)5). من الضروري استخدام نفس الجهاز للمتابعة.
قيود قاعدة البيانات الطبيعية: يختلف تكوين قاعدة البيانات حسب الجهاز. يجب تقييم ما إذا كان توزيع العمر والعرق والانكسار مناسبًا للمريض 1).
التفسير في الحالات الخاصة
العين قصيرة النظر: يتأثر سمك RNFL بدرجة قصر النظر1). في قصر النظر، يؤثر ضمور حول الحلمة وتغير موضع BMO على قياس OCT. يُفضل التصحيح حسب طول المحور (مثل معادلة ليتمان).
حجم الحلمة: في الحلمات الكبيرة، قد تكون نسبة الكأس إلى القرص كبيرة ولكن طبيعية. BMO-MRW أقل تأثرًا بحجم الحلمة ويظهر قدرة تشخيصية أفضل من الطرق التقليدية لكل من الحلمات الكبيرة والصغيرة 1).
الاختلافات العرقية: معظم قواعد البيانات الطبيعية تتكون من عرق معين (بشكل رئيسي القوقازيون)، وقد تحدث نتائج إيجابية كاذبة وسلبية كاذبة في الأعراق المختلفة 1)
المعلمة
موقع القياس
المزايا
القيود
سمك RNFL
حول القرص البصري
تم التحقق منه على نطاق واسع
تأثير الأرضية مبكر
BMO-MRW
حافة القرص البصري
تأثير حجم القرص البصري أقل
يقتصر على أجهزة معينة
GCC/GC-IPL
منطقة البقعة الصفراء
تأثير الأرضية متأخر
يتأثر بأمراض البقعة الصفراء
Qهل قيم القياسات قابلة للتبادل بين أجهزة OCT المختلفة؟
A
لا توجد قابلية للتبادل. نظرًا لاختلاف المواصفات الفنية والبرمجيات وتكوين قواعد البيانات الطبيعية بين أجهزة OCT، لا يمكن المقارنة المباشرة للقياسات 4)5). في المتابعة، من الضروري استخدام نفس الجهاز ونفس البروتوكول.
Qكيف يتم تفسير نتائج OCT في العيون قصيرة النظر؟
A
في العيون قصيرة النظر، يتأثر سمك RNFL، لذا يجب الحذر 1). يمكن أن يسبب الضمور حول الحليمة، والحليمة المائلة، وانحراف موضع BMO أخطاء في التقسيم أو تشوهات. يُوصى بتطبيق تصحيح طول المحور والتحقق من التقسيم في صور B-scan.
يمكن أن يسبق اكتشاف التغيرات الهيكلية بواسطة OCT حدوث العيوب الميدانية البصرية 3). أظهرت الدراسات أن OCT يمكن أن يكون له زمن ريادة يبلغ حوالي عامين في اكتشاف العيوب الميدانية 1). ومع ذلك، توجد تغيرات ميدانية بدون تقدم هيكلي، وتغيرات هيكلية بدون تقدم ميداني، والتوافق بينهما جزئي ومعتدل 4).
كل من التقييم الهيكلي والوظيفي ضروريان لإدارة المريض، ويجب استخدامهما بشكل تكميلي 2)3).
تحتوي معظم أجهزة OCT التجارية على برامج تحليل التقدم التي تسمح بقياس معدل التقدم 4)5). ومع ذلك، نظرًا لتأثير التباين في القياسات والتغيرات غير المرتبطة بالجلوكوما (مثل الشيخوخة)، يلزم التفسير الحذر 4). لا تقوم معظم البرامج التجارية بتصحيح الشيخوخة، لذا فإن المنحدر ذو الدلالة الإحصائية لا يعني بالضرورة تقدم الجلوكوما4).
في الجلوكوما المتقدمة، يصل سمك RNFL إلى “القاع” (Floor) ولا يعكس التغيرات الإضافية في التقدم 5). تكون معلمات البقعة (GCC/GC-IPL) أبطأ في الوصول إلى تأثير القاع مقارنة بسمك RNFL، مما يجعلها مفيدة في تقييم المراحل المتقدمة 1)5). تم الإبلاغ أيضًا عن أن كثافة الأوعية الدموية في OCT-A قد يكون لها تأثير قاع متأخر عن RNFL في المراحل المتقدمة 1).
المرض الأخضر: حالة يتم فيها تصنيف OCT على أنها “ضمن النطاق الطبيعي (أخضر)” عند مقارنتها بقاعدة البيانات الطبيعية، ولكنها في الواقع تحتوي على تغيرات جلوكوماتية. يحدث هذا غالبًا خارج نطاق تغطية قاعدة البيانات الطبيعية (مثل الحليمة الكبيرة، قصر النظر الشديد، أعراق معينة) 1).
المرض الأحمر: حالة يتم فيها تصنيف OCT على أنها “خارج النطاق الطبيعي (أحمر)” ولكنها في الواقع ليست جلوكوما. يحدث هذا بسبب الاختلافات الفسيولوجية الفردية أو خصائص غير مشمولة في قاعدة البيانات الطبيعية (مثل الحليمة الصغيرة، اختلافات عرقية معينة) 1).
تشير هذه الظواهر إلى حدود التقييم الإحصائي لـ OCT، ومن الضروري التكامل مع النتائج السريرية والمجال البصري 4)5).
Qما هو مرض الأخضر ومرض الأحمر؟
A
هو مفهوم يوضح حدود تقييم الترميز اللوني بناءً على قاعدة بيانات OCT الطبيعية. يشير مرض الأخضر إلى حالة يكون فيها OCT طبيعيًا (أخضر) ولكن يوجد جلوكوما فعليًا، بينما يشير مرض الأحمر إلى حالة يكون فيها OCT غير طبيعي (أحمر) ولكن العين طبيعية فعليًا 1). كلاهما يوضح ضرورة دمج نتائج OCT مع النتائج السريرية وفحص المجال البصري.
OCT-A هي تقنية تصور الأوعية الدموية الدقيقة في شبكية العين والقرص البصري دون استخدام مادة تباين 1). في العيون المصابة بالجلوكوما، تم الإبلاغ عن انخفاض كثافة الأوعية الدموية حول القرص البصري وفي البقعة. قابلية التكرار جيدة 1)، لكن الدور السريري لم يُحدد بعد 4).
يرتبط فقدان الأوعية الدموية الدقيقة في المشيمية (MvD) بترقق RNFL التدريجي في الجلوكوما المصحوب بنزيف القرص البصري1)، وقد يكون عاملًا تنبؤيًا لظهور الجلوكوما ذات الضغط الطبيعي1). ومع ذلك، فإن تغيرات كثافة الأوعية الدموية ليست خاصة بالجلوكوما، فقد تم الإبلاغ عنها أيضًا في ارتفاع ضغط الدم والسكري ومرض الزهايمر والتصلب المتعدد1).
PS-OCT هي تقنية تقيس خصائص الانكسار المزدوج لـ RNFL ثلاثي الأبعاد 1). ترتيب الأنابيب الدقيقة داخل المحاور هو السبب الرئيسي للانكسار المزدوج، وقد يتم اكتشاف تدمير الأنابيب الدقيقة أو فقدان محوري طفيف كانخفاض في الانكسار المزدوج قبل انخفاض سمك RNFL1).
يمكن إضافته إلى كل من SD-OCT و SS-OCT، ويمكن الحصول على معلمات الاستقطاب ثلاثية الأبعاد بالتوازي مع بيانات الانعكاس التقليدية لـ OCT1). القدرة التشخيصية في الجلوكوما المبكرة مماثلة لسمك RNFL، لكن التفوق في المراحل المبكرة جدًا أظهرته التجارب على الحيوانات فقط حتى الآن 1).
OCT بالضوء المرئي (VL-OCT): يستخدم الضوء المرئي بدلاً من الأشعة تحت الحمراء القريبة التقليدية. قد يكتشف التغيرات المعتمدة على الطول الموجي في انعكاسية RNFL قبل تغيرات سمك RNFL. ومع ذلك، هناك تحديات للتطبيق السريري مثل انزعاج المريض وتأثير إعتام عدسة العين1).
تحليل النسيج البصري لـ RNFL (ROTA): طريقة جديدة تحلل أنماط البنية الدقيقة لـ RNFL بدلاً من سمكه. تظهر دقة عالية بشكل خاص في الكشف المبكر عن تلف حزمة الألياف البقعية الحليمية. البيانات السريرية الفعلية غير كافية حاليًا 1).
تصوير الصفيحة المصفوية: أتاح التصوير المقطعي التوافقي البصري ذو المصدر الممسوح ضوئيًا (SS-OCT) والتصوير المعزز بالعمق (EDI) تقييم شكل الصفيحة المصفوية (العمق، الانحناء، السمك، العيوب). يرتبط الانحناء الخلفي للصفيحة المصفوية بمعدل تدهور المجال البصري 1). توجد عيوب الصفيحة المصفوية بشكل متكرر في الجلوكوما ذات الضغط الطبيعي1).
البصريات التكيفية (AO): تقنية تصحح الانحرافات البصرية وتتيح مراقبة عالية الدقة لشكل الخلايا العقدية الشبكية الفردية وثقوب الصفيحة المصفوية في الجسم الحي 1). يُتوقع تطبيقها في التشخيص المبكر للجلوكوما.
يظهر التعلم العميق (الشبكات العصبية التلافيفية) دقة عالية في اكتشاف الجلوكوما من صور قاع العين وصور التصوير المقطعي التوافقي البصري1). يجري تطوير نماذج للتنبؤ بالتقدم من خلال دمج طرائق بيانات متعددة (المجال البصري، المسح الحجمي بالتصوير المقطعي التوافقي البصري، التصوير المقطعي التوافقي البصري للأوعية) 1).
يساهم الذكاء الاصطناعي أيضًا في تحسين دقة التقسيم (segmentation)، مما يُتوقع أن يحسن قابلية تكرار القياسات. ومع ذلك، لا تزال هناك تحديات تتعلق بخصوصية البيانات، والتوحيد القياسي، والتحقق من الخوارزميات 1). هناك حاجة لتطوير نماذج ذكاء اصطناعي قابلة للتفسير كإجراء لمواجهة مشكلة الصندوق الأسود.
