儿童近视进展与眼底血流及脉络膜厚度的关系

2021-11-11 10:43李疏凤李雪黄莹莹徐菁菁陈浩保金华
中华眼视光学与视觉科学杂志 2021年10期
关键词:脉络膜度数浅层

李疏凤 李雪 黄莹莹 徐菁菁 陈浩 保金华

作者单位:温州医科大学附属眼视光医院 温州医科大学-依视路联合研究中心 325027

随着全球范围内近视患病率的不断升高,近视相关影响因素已成为研究热点。近视发病早,更易进展为高度近视,从而产生并发症导致视力不可逆性降低,因而儿童青少年近视进展的机制研究尤为重要[1,2]。

近期研究显示,脉络膜血流减少导致的巩膜缺血、缺氧可能参与近视的发生发展[3]。以往研究发现,正视儿童的脉络膜厚度随年龄增长而增厚,随眼轴长度(Axial length,AL)增长而变薄[4,5]。多数动物模型或人群的研究发现,近视者视网膜、脉络膜血流灌注量减少[6-8]。基于光学相干断层扫描成像技术的研究显示,脉络膜厚度随近视程度的加深而明显变薄[9]。然而,前期关于近视患者眼底血流及脉络膜厚度的研究多为横断面研究,缺乏前瞻性纵向随访研究,尤其是儿童近视进展过程中视网膜、脉络膜血流的变化情况。随着扫频源光学相干断层扫描血流成像技术(Swept source optical coherence tomography angiography,SS-OCTA)的发展,测量技术具备了可操作性及可重复性,可以有效观察及评价眼底血流及脉络膜厚度[10]。本研究旨在观察儿童近视进展过程中的眼底血流及脉络膜厚度的变化,评估近视进展对眼底血流及脉络膜厚度的潜在影响,为近视进展的可能机制提供依据。

1 对象与方法

1.1 对象

纳入标准:①年龄8~13 岁;②睫状肌麻痹后电脑验光显示等效球镜度(SE)为-4.75~-0.75 D,双眼屈光参差≤1 D;③矫正视力及双眼视觉功能正常。排除标准:①接触镜配戴史;②眼部手术史;③全身及眼部用药史(包括低浓度阿托品滴眼液);④眼部病变史,包括斜视和器质性病变,如白内障、青光眼或视网膜疾病;⑤全身系统性疾病史;⑥固视不佳无法配合检查者(如图片信号强度指数低于55,或图片存在明显伪影)。选取2018年7—9月就诊于温州医科大学附属眼视光医院的近视儿童。根据受检儿童SE及AL的变化评估随访1年近视进展,同期观察其脉络膜厚度及眼底血流密度的变化,并根据受检儿童近视进展度数分为近视进展较慢组和近视进展较快组,评估近视进展快慢对眼底血流及脉络膜厚度的影响。本临床研究遵循赫尔辛基宣言的原则,获得温州医科大学附属眼视光医院伦理审查委员会批准(批号:Y2018-054)。研究前所有受检儿童及其监护人签署书面知情同意书。

1.2 检查方法

受检儿童除行常规眼科及屈光检查外,在睫状肌麻痹下分别在基线及1年随访时完成以下参数的测量。由于AL及脉络膜厚度受生理节律的影响,所有检查均在9点至17点之间完成。

1.2.1 屈光度数测量 采用电脑验光仪(KR-800,日本拓普康公司)进行睫状肌麻痹下验光,每眼重复测量10次,取SE均值分析。受检儿童睫状肌麻痹的流程为:先滴入1滴0.5%盐酸丙美卡因滴眼液(爱尔凯因,中国爱尔康公司)进行表面麻醉,随后每隔5 min滴1滴1%盐酸环喷托酯滴眼液(赛飞杰,比利时爱尔康公司),共2次;至少30 min后进行睫状肌麻痹下验光。

1.2.2 AL测量 采用生物测量仪(Lenstar LS 900,美国HAAG-STREIT公司)测量AL,每眼至少重复5 次,取5 次有效值进行均值分析(误差不超过±0.02 mm)。

1.2.3 眼底血流测量 采用扫频源光学相干断层扫描仪(SS-OCTA,DRI-OCT Triton,日本拓普康公司)评估眼底血流。

选择其中的“Angio”模式拍摄黄斑区3 mm×3 mm范围内眼底血流图片。如图片信号质量低于55、存在明显伪影或分层错误时,重新拍摄。选取受检儿童右眼3张高质量图片进行分析。

仪器内置程序可对眼底血流图片按照糖尿病视网膜病变早期治疗研究(Early treatment diabetic retinopathy study,ETDRS)分区标准自动分层[9],并分析各层各分区的血流密度值(见图1)。分层包括:视网膜浅层:内界膜下2.6 µm至内丛状层内核层复合体下15.6 µm;视网膜深层:内丛状层内核层复合体下15.6 µm至70.2 µm;外层视网膜:内丛状层内核层复合体下70.2 µm至Bruch's膜;脉络膜毛细血管层:Bruch's膜内表面至下方10.4 µm。

图1.一例近视儿童右眼SS-OCTA拍摄图(3 mm×3 mm)女,11岁,右眼屈光度数-1.50 D,眼轴长度23.09 mm。A、B、C、D、E、F、G分别为视网膜浅层、视网膜深层、外层视网膜、脉络膜毛细血管层、黄斑区断层扫描结构图、视网膜浅层ETDRS各分区血流密度值及非彩色眼底照片Figure 1.SS-OCTA images of the right eye of a myopic child (3 mm×3 mm)Photographies are from the right eye of an 11 year-old girl with myopia.The refractive error is -1.50 D and the axial length is 23.09 mm.A,B,C,D,E,F,G was the superficial retinal layer,deep retinal layer,outer retinal layer and choroidal capillary layer,the tomography structure of the macula,blood flow density in each zone of ETDRS in superficial retinal layer and achromatic fundus photo respectivly.SS-OCTA,swept-source optical coherence tomography angiography;ETDRS,early treatment diabetic retinopathy study.

1.2.4 脉络膜厚度测量 采用DRI-OCT Triton的“Radial”模式(轴向分辨率1 024×10)拍摄受检儿童右眼黄斑区6 mm×6 mm范围图片,取3张高质量图片用于分析。仪器内置程序可对所采集图片的脉络膜进行自动分层,并参照ETDRS分区给出各分区的平均脉络膜厚度(Choroidal thickness,CT)(见图2)。CT数据采集通常采用半自动测量方式,即在仪器内置程序自动分层的基础上进行人工调整确认[11]。本研究由2位工作人员分别对自动分层结果进行确认,并根据实际情况手动调整脉络膜分层,取均值进行分析;如双方结果差异大于10 µm,重新进行图片分析确认。

1.3 统计学方法

前瞻性研究。采用SPSS 22.0统计软件进行统计学分析。取受检儿童右眼的参数或根据右眼图片得到的参数进行统计分析,数据符合正态分布均以均数±标准差表示。配对t检验用于比较观察前后眼底血流密度及CT变化量。Pearson相关性及线性回归用于分析视网膜浅层血流密度变化量、深层血流密度变化量、脉络膜血流密度变化量与CT变化量(ΔCT)、SE变化量(ΔSE)和AL变化量(ΔAL)之间的相关性。以P<0.05为差异有统计学意义。

图2.同一例近视儿童右眼SS-OCT拍摄图(6 mm×6 mm)选择CSI模式进行内置软件的自动分层,并进行确认,根据实际情况手动调整脉络膜与巩膜的分界线。A:脉络膜水平方向B超扫描图片,绿线为脉络膜-巩膜交界线;B:各扫描线对应的扫描方向;C:脉络膜厚度图Figure 2.SS-OCT images of the right eye of the same myopic child (6 mm×6 mm).The CSI mode for automatic layering with built-in software was selected and the dividing line between the choroid and sclera was manually adjusted according to the actual borderline.A:Horizontal B scan of the choroid,the green line shows the demarcation line of the sclera and choroid.B:The corresponding directions of each scan line.C:The thickness map of the choroid.SS-OCTA,swept-source optical coherence tomography angiography.

2 结果

本研究初步纳入50例受检儿童,由于OCTA图片质量问题,最终47 例受检儿童的右眼数据纳入分析,男女比为21∶26,年龄为(11.1±1.3)岁。

2.1 屈光度数、AL变化量

1 年后随访,SE 由(-2.59±0.93)D 增加至(-3.09±0.96)D(t=11.12,P<0.001);AL由(24.75±0.86)mm增长至(24.91±0.84)mm(t=12.25,P<0.001)。其中,3例儿童近视度数未增加,18例儿童的近视增加度数>-0.5 D,29例儿童的近视增加度数≤-0.5 D。

2.2 视网膜、脉络膜血流密度变化

与基线参数相比,1年后视网膜浅层总血流密度(Pan-flow density,pan-FD)及各分区(除中心区外)均出现明显降低,差异均有统计学意义(均P<0.05);视网膜深层pan-FD、中央区和颞侧区出现明显降低,差异均有统计学意义(均P<0.05);脉络膜毛细血管层pan-FD明显降低(P=0.003),见表1。

2.3 脉络膜厚度变化

与基线CT相比,1 年后受检眼整体CT明显变薄,由(238±54)µm减薄至(231±55)µm,差异有统计学意义(t=2.67,P=0.01)。各分区厚度变薄明显,除上方区域外,其他区域1年前后差异均有统计学意义(见表2)。按照近视进展度数对受检儿童进行分组,近视进展较慢组(ΔSE≥-0.5 D,n=18)与近视进展较快组(ΔSE<-0.5 D,n=29)的鼻侧CT值分别为(-2.59±2.74)µm、(-14.30±2.84)µm,差异有统计学意义(t=0.51,P=0.05)。

表1.视网膜浅层、深层及脉络膜毛细血管层的血流密度变化Table 1.Changes of blood flow density in the superficial,deep retinal layer and choroidal capillary layer

表2.基线及1年随访时各分区CT值Table 2.CT values in each zone of baseline and 1-year follow up

2.4 视网膜浅层、深层血流密度变化量、脉络膜血流密度变化量与ΔCT、ΔSE、ΔAL之间的相关情况

Pearson相关性分析发现,视网膜浅层、深层血流密度变化量与ΔSE呈正相关(r=0.35,P=0.02;r=0.37,P=0.01),进一步采用简单线性回归分析发现:视网膜浅层、深层血流密度变化量与ΔSE存在线性相关,回归系数r分别为0.35、0.37,调整后r2分别为0.10、0.09(P=0.02,0.01),表明随着近视度数的增加,视网膜浅层、深层血流密度均减少(见图3)。此外,视网膜浅层血流密度变化量与ΔCT呈正相关(r=0.32,P=0.03),进一步采用简单线性回归分析发现:视网膜浅层血流密度变化量与ΔCT存在线性相关,回归系数r为0.32,调整后r2为0.08(P=0.03)。表明随着脉络膜厚度变薄,视网膜浅层血流密度减少(见图4)。

3 讨论

图3.视网膜血流密度变化量与等效球镜度变化量的相关性(45眼)A:视网膜浅层血流变化量与ΔSE之间存在线性相关关系(r=0.35,P=0.02);B:视网膜深层血流变化量与ΔSE之间存在线性相关关系(r=0.37,P=0.01)。ΔSpan、ΔDpan分别为视网膜浅层、深层血流密度变化量;ΔSE为等效球镜度变化量Figure 3.Correlations between ΔSpan,ΔDpan and ΔSE (45 eyes).A:There is a linear correlation between ΔSpan and ΔSE,regression coefficient is r=0.35,P=0.02.B:There is a linear correlation between ΔDpan and ΔSE,regression coefficient is r=0.37,P=0.01.ΔSpan,ΔDpan respectively represent the change in blood flow density in the superficial and deep retinal layers;ΔSE represents the change in SE.

图4.视网膜浅层血流密度变化量与脉络膜厚度变化量的相关性(46眼)简单线性回归分析显示回归系数r=0.32,P=0.03。ΔSpan为视网膜浅层血流密度变化量;ΔCT为脉络膜厚度变化量Figure 4.Correlations between ΔSpan and ΔCT (46 eyes).Simple linear regression analysis,regression coefficient is r=0.32,P=0.03.ΔSpan represents the change in blood flow density in the superficial layer;ΔCT represents the change in CT.

目前,OCTA技术已广泛应用于近视患者视网膜、脉络膜血流变化的研究,但多为横断面研究,无法确定近视度数进展与眼底血流变化之间的关系。本研究为在温州医科大学附属眼视光医院进行的1项评估框架眼镜进行近视矫正的前瞻性临床研究的一部分[12]。本研究纵向观察了1年期47例近视儿童的视网膜、脉络膜血流密度及脉络膜厚度随近视度数增加的变化。结果显示,1年后近视儿童近视度数加深,同时脉络膜厚度明显变薄,视网膜、脉络膜毛细血管层血流密度明显减少,这与前期的横断面研究结论[6-9]一致。

人眼视网膜的血管组织是维持视网膜营养需求及眼球光学特性的基础,视网膜毛细血管网的密度或形态学的改变会影响视网膜的稳态性,并可能进一步影响视网膜外层的屈光特性,损害视网膜重要神经元的营养供应[13]。Joachim等[14]通过测量12岁儿童视网膜的动脉及静脉直径发现,正视儿童左右眼视网膜动、静脉直径具有相关性,而屈光参差儿童的左右眼视网膜动、静脉直径相关性下降;左右眼屈光参差量每增加1 D,视网膜中央动脉直径的差异增加0.74 µm,视网膜中央静脉直径的差异增加1.23 µm,差异均有统计学意义。据此推测,屈光度数的改变会影响视网膜动、静脉的直径。尽管目前近视患者视网膜深层血流密度的改变仍有争议,但越来越多的研究发现,近视尤其是高度近视患者的视网膜浅层毛细血管的血流密度较正视者明显降低[8,13,15]。本研究通过随访8~13岁近视儿童1年内视网膜浅层、深层血流密度的变化发现,随着近视度数增加,近视儿童的视网膜浅层、深层血流密度均明显降低;且视网膜各层血流密度的变化与近视度数增加之间存在线性关系,即表现为:近视度数每增加1 D,视网膜浅层血流密度降低约0.35%,视网膜深层血流密度降低约0.33%;此外,视网膜浅层血流密度与CT间也存在相关性,即随着CT变薄,视网膜浅层血流密度减少。因此,本研究证实了在近视进展过程中,视网膜浅层及深层血流密度存在明显降低的趋势,说明近视度数的改变能够影响视网膜、脉络膜的血流密度。但视网膜血流密度的改变对视觉功能或眼组织结构是否存在影响,能否采用视网膜各层血流密度的改变量来预测儿童近视进展,仍需进一步的长期随访研究。

脉络膜是位于视网膜和巩膜之间的高度血管化的组织结构,除了能够为外层视网膜提供氧气及营养物质、调控眼部温度、分泌生长因子外,还可以参与调控视觉信号对眼屈光发育的影响,在正视化或近视进展过程中起重要作用[16]。已有研究发现,脉络膜层缺血、缺氧会导致脉络膜新生血管的生成风险增加[17]。此外,有研究提出,脉络膜血流密度降低引发的巩膜缺血、缺氧可能是导致近视进展的关键因素,针对巩膜缺氧的治疗或可作为近视防控的靶点[3]。前期针对近视患者脉络膜毛细血管层血流密度的研究结果并不一致。Al-Sheikh等[18]研究发现,近视度数越高,患者脉络膜毛细血管层的流空区域面积越大,相应的血流密度越低。而Milani等[19]研究表明,高度近视患者脉络膜毛细血管层的灌注面积与正视或低度近视者(屈光度数0±2 D)的差异无统计学意义。以上研究结果存在差异的原因,一是可能由于血流密度的计算方式不同,前者采用流空区面积推算毛细血管层血流密度,而后者通过对图像进行二值化处理后计算脉络膜血管指数;其次研究对象的屈光度数范围、脉络膜毛细血管层的分层方法等也可能导致结果的差异。本研究除了发现视网膜浅层、深层血流密度的变化外,还发现随着近视度数增加,脉络膜毛细血管层的血流密度降低及脉络膜变薄。这一结果与Al-Sheikh等[16]的研究结果一致。Deng等[20]研究发现,在近视进展过程中,儿童CT在各个分区的变薄不均衡,屈光度数对CT的影响表现在黄斑、颞侧及黄斑下区域至视盘区。本研究按受检儿童近视进展程度进行分组后发现,近视进展较快儿童的CT在鼻侧明显变薄。但整体而言,随着近视度数增加,脉络膜变薄主要表现在黄斑中心区、鼻侧、颞侧及黄斑下方区域,而上方区域的脉络膜没有明显变薄,这与前期研究结果基本一致[20,21]。此外,各分区的CT分布与前期多数观察结果[21,22]一致,表现为鼻侧区域最薄、颞侧区域最厚,且黄斑旁区比黄斑周边区脉络膜更厚。由于脉络膜的正常结构和血流供应对维持眼的正常功能有重要意义,且脉络膜在正视化和近视进展过程中发挥重要作用,因此,根据本研究的结果可知,在近视进展过程中,脉络膜毛细血管层血流密度降低、脉络膜变薄,可能会对视觉功能产生影响。但影响程度,以及临床上能否根据脉络膜毛细血管层的灌注量来评估近视进展对眼底的潜在风险,仍需进一步的长期研究。

本研究存在一定的局限性。首先,在进一步针对近视进展快慢进行亚组分析时,每组人数较少,结果可信度有限;其次,本研究仅随访观察了近视儿童,缺乏正视儿童作为对照。前期研究发现,15岁前正视儿童的CT随年龄增长而增厚[4,5]。

综上所述,本研究发现,随着近视进展,近视儿童的视网膜、脉络膜血流密度降低,脉络膜厚度变薄,视网膜浅层、深层血流密度的变化量与屈光度变化量存在线性相关。这一结果为近视进展的可能机制提供了理论依据,眼底血流的监测可能作为临床评估近视进展的新指标。

利益冲突申明本研究无任何利益冲突

作者贡献声明李疏凤:参与选题、设计、数据分析及撰写论文。李雪、黄莹莹:参与数据收集及资料分析。徐菁菁:参与论文修改及资料分析。陈浩、保金华:参与选题、设计及论文修改

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