Le glaucome est une neuropathie optique caractérisée par une perte progressive des cellules ganglionnaires rétiniennes (RGC) et de leurs axones. Les techniques d’imagerie qui enregistrent et quantifient objectivement les modifications structurelles de la tête du nerf optique (ONH), de la RNFL péripapillaire et de la macula sont des outils importants complétant l’examen clinique et la périmétrie2)3).
Les modifications structurelles précèdent souvent les modifications fonctionnelles (défauts du champ visuel)3). Il a été rapporté que la détection des modifications structurelles par OCT précède d’environ 2 ans l’apparition des défauts du champ visuel1). Il existe trois types de techniques d’imagerie2).
Ophtalmoscopie laser confocale à balayage (CSLO) : HRT
Dans les revues systématiques, la capacité à distinguer les yeux glaucomateux des yeux normaux était similaire pour ces techniques2). Cependant, un résultat anormal (hors de la plage normale) ne signifie pas nécessairement une maladie2)3). Les critères des bases de données normales diffèrent selon les appareils, et des résultats hors norme peuvent survenir pour d’autres raisons que le glaucome.
QPeut-on diagnostiquer le glaucome uniquement par imagerie ?
A
Non. L’imagerie est un outil d’aide au diagnostic clinique et ne doit pas être utilisée seule pour diagnostiquer le glaucome4)5). Un résultat « hors norme » à l’OCT peut être un faux positif ; il est nécessaire d’intégrer toutes les informations, y compris les signes cliniques et la périmétrie. La sensibilité et la spécificité des programmes de diagnostic automatique sont d’environ 80 %.
La photographie stéréoscopique couleur du fond d’œil est une méthode établie pour l’enregistrement qualitatif de l’apparence de la tête du nerf optique2)3). L’éclairage sans rouge est utile pour évaluer les défauts de la couche de fibres nerveuses rétiniennes (RNFL). Les photographies en série peuvent être utilisées pour détecter les changements temporels de la tête du nerf optique5).
Cependant, dans les cas d’excavation glaucomateuse avancée, il reste peu de tissu nerveux à évaluer, ce qui rend difficile l’identification des changements progressifs par photographie stéréoscopique 2). Lorsque la forme du disque est en coupe et que les vaisseaux sont rares, la topographie est difficile à discerner sur la photographie, et un croquis à la lampe à fente est nécessaire comme enregistrement supplémentaire.
Ophtalmoscope laser confocal à balayage (CSLO/HRT)
Le HRT (Heidelberg Retina Tomograph, Heidelberg Engineering) est un appareil qui scanne un laser à diode (670 nm) pour mesurer la topographie tridimensionnelle de la tête du nerf optique1). Il quantifie la topographie de la surface de la papille et est également utilisé pour détecter les changements temporels 4).
L’analyse de régression de Moorfields (MRA) effectue une évaluation statistique de la surface de l’anneau neurorétinien en fonction de la surface de la papille 1). Le score de probabilité de glaucome (GPS) ne nécessite pas de plan de référence ni de réglage manuel des bords de la papille par l’opérateur ; il s’agit d’une classification automatique basée sur l’apprentissage automatique 1).
Une limite du HRT est que la définition du bord de la papille sur le plan du fond d’œil n’est pas basée sur des points de référence anatomiques. Ce problème a été résolu par l’approche utilisant l’ouverture de la membrane de Bruch (BMO) en OCT comme point de référence 1). La fabrication du HRT a cessé dans les années 2020, et l’OCT est devenu la méthode dominante en pratique clinique 1).
Le GDx (Carl Zeiss Meditec) est un appareil qui mesure le retard de phase en utilisant les propriétés de biréfringence de la RNFL1). Les microtubules dans les axones de la RNFL sont la principale cause de biréfringence, et celle-ci est corrélée à l’épaisseur de la RNFL1). La technologie de compensation cornéenne améliorée (ECC) corrige la biréfringence de la cornée.
Cependant, il a été démontré qu’il est inférieur à l’SD-OCT pour la détection longitudinale du glaucome1), et son utilisation a cessé avec la généralisation de l’OCT.
OCT (tomographie par cohérence optique)
Principe : Imagerie de la structure en coupe de la rétine par interférométrie à faible cohérence 4)5)
TD-OCT : OCT précoce. Méthode qui superpose des balayages A dans une direction axiale pour obtenir une image en coupe, avec un temps d’examen long et une faible résolution. Actuellement rarement utilisé.
SD-OCT : réalise une haute vitesse et une haute résolution grâce à l’analyse spectrale. Permet une analyse rapide de la papille, de la couche des fibres nerveuses rétiniennes (RNFL) et de la macula à plus de 26 000 A-scans/seconde. Plusieurs modèles existent, comme le Cirrus OCT et le Spectralis OCT.
SS-OCT : utilise une source lumineuse à balayage de longueur d’onde. Sa profondeur de pénétration élevée permet également l’analyse de la lame criblée et de la choroïde. Il existe des modèles comme le DRI OCT Triton (Topcon).
Principaux paramètres d'analyse de l'OCT
Épaisseur de la RNFL : mesure l’épaisseur de la couche des fibres nerveuses rétiniennes sur un cercle de 3,46 mm autour de la papille 1). C’est le paramètre le plus largement utilisé.
BMO-MRW : mesure tridimensionnelle de la largeur minimale du rebord à partir de l’ouverture de la membrane de Bruch1). Utilise un point de référence anatomiquement précis et montre une meilleure capacité diagnostique que la mesure conventionnelle de la surface du rebord.
GCC/GC-IPL : mesure l’épaisseur du complexe de cellules ganglionnaires (GCC) ou de la couche plexiforme interne des cellules ganglionnaires (GC-IPL) dans la macula6). L’effet plancher survient plus tard que pour la RNFL, même aux stades avancés 5).
Carte de déviation : affiche en couleur la déviation de chaque paramètre par rapport à la base de données normale. Il est recommandé d’évaluer à la fois les valeurs quantitatives et la carte de déviation 5).
Importance de la qualité d’image : une image de base de haute qualité est essentielle 4). Les erreurs de segmentation et les artefacts sont fréquents, en particulier dans les yeux fortement myopes et les papilles inclinées 5).
Compatibilité entre modèles : les valeurs mesurées ne sont pas interchangeables entre différents modèles d’OCT4)5). L’utilisation du même modèle est indispensable pour le suivi.
Limites de la base de données normale : la composition de la base de données varie selon le modèle. Il est nécessaire d’évaluer si la distribution d’âge, d’origine ethnique et de réfraction correspond au patient 1).
Interprétation dans des situations particulières
Œil myope : l’épaisseur de la RNFL est influencée par le degré de myopie1). Dans la myopie, l’atrophie péripapillaire et les changements de position de l’ouverture de la membrane de Bruch affectent la mesure OCT. Une correction par la longueur axiale (formule de Littmann, etc.) est souhaitable.
Taille de la papille : dans les grandes papilles, un rapport C/D élevé peut être normal. Le BMO-MRW est moins influencé par la taille de la papille et montre une meilleure capacité diagnostique que les méthodes conventionnelles, tant pour les grandes que pour les petites papilles 1).
Différences raciales : La plupart des bases de données normales sont constituées d’une race spécifique (principalement des Blancs), et des faux positifs ou faux négatifs peuvent survenir chez d’autres races 1)
Paramètre
Site de mesure
Avantage
Limite
Épaisseur RNFL
Péripapllaire
Largement validé
Effet plancher précoce
BMO-MRW
Bord papillaire
Peu influencé par la taille de la papille
Appareils limités
GCC/GC-IPL
Macula
Effet plancher tardif
Affecté par les maladies maculaires
QLes mesures OCT sont-elles interchangeables entre les différents appareils ?
A
Non, elles ne sont pas interchangeables. Les spécifications techniques, les logiciels et les bases de données normales diffèrent entre les appareils OCT, ce qui rend impossible la comparaison directe des mesures 4)5). Pour le suivi, il est essentiel d’utiliser le même appareil et le même protocole.
QComment interpréter les résultats OCT dans les yeux myopes ?
A
Dans les yeux myopes, l’épaisseur de la RNFL est affectée, il faut donc être prudent 1). L’atrophie péripapillaire, la papille inclinée et le déplacement de la position BMO peuvent provoquer des erreurs de segmentation et des artefacts. Il est recommandé d’appliquer une correction de la longueur axiale et de vérifier la segmentation sur les images B-scan.
6. Signification clinique des paramètres structurels
La détection des changements structurels par OCT peut précéder l’apparition des défauts du champ visuel 3). Des études montrent que l’OCT a un délai d’environ 2 ans par rapport à la détection des défauts du champ visuel 1). Cependant, il existe des changements du champ visuel sans progression structurelle et des changements structurels sans progression du champ visuel ; la concordance entre les deux est partielle et modérée 4).
L’évaluation structurelle et l’évaluation fonctionnelle sont toutes deux essentielles à la prise en charge des patients et doivent être utilisées de manière complémentaire 2)3).
La plupart des appareils OCT commerciaux sont équipés d’un logiciel d’analyse de progression permettant de quantifier la vitesse de progression 4)5). Cependant, en raison de la variabilité des mesures et de l’influence de changements non glaucomateux (comme le vieillissement), une interprétation prudente est nécessaire 4). De nombreux logiciels commerciaux n’effectuent pas de correction de l’âge, donc une pente statistiquement significative n’indique pas nécessairement une progression glaucomateuse 4).
Dans le glaucome avancé, l’épaisseur de la RNFL atteint un « plancher » et les changements ultérieurs ne se reflètent plus dans les variations d’épaisseur 5). Les paramètres maculaires (GCC/GC-IPL) présentent un effet plancher plus tardif que l’épaisseur de la RNFL, ce qui les rend utiles pour l’évaluation des stades avancés 1)5). La densité vasculaire en OCT-A pourrait également avoir un effet plancher plus tardif que la RNFL aux stades avancés 1).
Green disease : état dans lequel l’OCT indique « dans les limites normales (vert) » par rapport à la base de données normale, mais où il existe en réalité des modifications glaucomateuses. Cela se produit souvent en dehors de la couverture de la base de données normale (grande papille, myopie forte, certaines ethnies, etc.) 1).
Red disease : état dans lequel l’OCT indique « hors limites normales (rouge) » mais où il n’y a pas de glaucome. Cela peut être dû à des variations physiologiques individuelles ou à des caractéristiques non incluses dans la base de données normale (petite papille, différences ethniques spécifiques, etc.) 1).
Ces phénomènes montrent les limites du jugement statistique de l’OCT, et une intégration avec les résultats cliniques et le champ visuel est indispensable4)5).
QQue sont la Green disease et la Red disease ?
A
Ce sont des concepts illustrant les limites du jugement par code couleur basé sur la base de données normale de l’OCT. La Green disease désigne un état où l’OCT juge « normal (vert) » alors qu’il y a en réalité un glaucome, tandis que la Red disease désigne un état où l’OCT juge « anormal (rouge) » alors qu’il est en réalité normal1). Les deux montrent la nécessité d’interpréter les résultats de l’OCT en les intégrant aux résultats cliniques et à l’examen du champ visuel.
L’OCT-A est une technique qui permet d’imager les microvaisseaux de la rétine et de la tête du nerf optique sans utiliser de produit de contraste1). Dans les yeux glaucomateux, une diminution de la densité vasculaire péripapillaire et maculaire a été rapportée. La reproductibilité est bonne1), mais le rôle clinique n’est pas encore établi4).
La perte des microvaisseaux choroïdiens (MvD) est associée à un amincissement progressif de la RNFL dans le glaucome avec hémorragie papillaire1) et pourrait être un facteur prédictif de l’apparition du glaucome à pression normale1). Cependant, les changements de densité vasculaire ne sont pas spécifiques au glaucome et ont également été rapportés dans l’hypertension, le diabète, la maladie d’Alzheimer et la sclérose en plaques1).
Le PS-OCT est une technique qui mesure tridimensionnellement les propriétés de biréfringence de la RNFL1). L’arrangement des microtubules dans les axones est la principale cause de la biréfringence, et la destruction des microtubules ou une perte axonale légère pourrait être détectée comme une diminution de la biréfringence avant la réduction de l’épaisseur de la RNFL1).
Il peut être ajouté à la fois au SD-OCT et au SS-OCT, et permet d’acquérir des paramètres de polarisation en trois dimensions parallèlement aux données de réflectance de l’OCT conventionnel1). La capacité diagnostique dans le glaucome précoce est équivalente à celle de l’épaisseur de la RNFL, mais une supériorité à un stade très précoce n’a été démontrée à ce jour que dans des études animales1).
OCT en lumière visible (VL-OCT) : utilise la lumière visible au lieu de la lumière proche infrarouge conventionnelle. Il pourrait détecter les changements dépendants de la longueur d’onde de la réflectance de la RNFL avant les changements d’épaisseur de la RNFL. Cependant, il existe des défis pour l’application clinique, tels que l’inconfort du patient et l’influence de la cataracte1).
Analyse de texture optique de la RNFL (ROTA) : une nouvelle méthode qui analyse les motifs de microstructure de la RNFL plutôt que son épaisseur. Elle montre une excellente précision pour détecter les lésions précoces du faisceau papillo-maculaire. Les données cliniques réelles sont actuellement insuffisantes1).
Imagerie de la lame criblée : L’OCT-SS et l’EDI (imagerie en profondeur améliorée) permettent d’évaluer la morphologie de la lame criblée (profondeur, courbure, épaisseur, défauts). La courbure postérieure de la lame criblée est associée à la vitesse de détérioration du champ visuel 1). Les défauts de la lame criblée sont fréquemment observés dans le glaucome à pression normale1).
Optique adaptative (OA) : Il s’agit d’une technologie qui corrige les aberrations optiques pour observer à haute résolution in vivo la morphologie des cellules ganglionnaires rétiniennes individuelles et des pores de la lame criblée1). Son application au diagnostic précoce du glaucome est attendue.
L’apprentissage profond (CNN) montre une grande précision dans la détection du glaucome à partir de photographies du fond d’œil et d’images OCT1). Le développement de modèles de prédiction de progression intégrant plusieurs modalités de données (champ visuel, volume OCT, OCT-A) progresse 1).
L’IA contribue également à améliorer la précision de la segmentation, ce qui devrait améliorer la reproductibilité des mesures. Cependant, des défis subsistent en matière de confidentialité des données, de normalisation et de validation des algorithmes 1). Pour remédier au problème de la boîte noire, le développement de modèles d’IA explicables est nécessaire.
