基于光学相干断层扫描血管造影（OCT-A）的脉络膜黑色素瘤和脉络膜痣的定量脉络膜血管分析

《Ophthalmology Science》：Optical Coherence Tomography-Angiography (OCT-A) based quantitative choroidal vasculature analysis in choroidal melanomas and nevi

该研究通过光学相干断层扫描血管造影（OCT-A）结合开源软件OCTAVA，定量分析脉络膜血管特征，发现恶性黑色素瘤（CM）在血管密度、长度和曲折度上显著低于良性黑色素痣（CN），为非侵入性鉴别两者提供新方法。

　　在眼科领域，辨别脉络膜黑色素瘤（Choroidal Melanoma, CM）与脉络膜黑色素痣（Choroidal Nevus, CN）一直是临床诊断中的关键环节。这两种病变虽然在外观上可能有相似之处，但其病理特征和潜在风险却存在显著差异。CM是一种具有高度恶性潜能的肿瘤，而CN则属于良性病变，通常不需要治疗。然而，CN在某些情况下可能会发生恶性转化，因此准确的鉴别对于患者的治疗决策和预后评估至关重要。传统的鉴别方法主要依赖于临床检查，包括间接检眼镜和裂隙灯显微镜检查，同时结合多种影像学技术，如超声检查、眼底照相、自体荧光成像（AF）和光学相干断层扫描（OCT）等。这些技术在临床实践中被广泛采用，并成为诸如MOLES或TFSOM-DIM等评分系统的重要组成部分。

近年来，光学相干断层扫描血管成像（Optical Coherence Tomography Angiography, OCT-A）作为一种非侵入性、无需造影剂的影像技术，逐渐受到关注。OCT-A通过检测血流来可视化视网膜和脉络膜的微血管结构，已被成功应用于多种视网膜疾病，如糖尿病视网膜病变和年龄相关性黄斑变性。尽管其在这些疾病中的应用已较为成熟，但在区分CM与CN方面，OCT-A的使用仍较为有限，且以往的研究多集中于描述性分析，缺乏定量化的血管结构评估。因此，本研究旨在利用一种基于ImageJ的开源软件OCTAVA，对CM和CN的脉络膜血管结构进行定量分析，以探索其在临床鉴别诊断中的潜力。

本研究采用回顾性病例对照设计，纳入了在德国埃森大学医院眼科部门接受OCT-A检查的治疗前CM和CN患者，时间范围为2022年11月至2024年12月。所有患者均未接受过任何治疗，且排除了图像质量不佳、肿瘤位于视盘前、存在脉络膜新生血管或伴有其他可能影响脉络膜血管结构的眼部疾病。通过OCT-A获取的图像，结合OCTAVA软件进行分析，以评估CM和CN在血管面积密度、血管长度密度、总血管长度、平均血管直径和血管曲折指数等方面的差异。

研究结果显示，共有30例CM和30例CN被纳入分析。CM在多个血管参数上表现出显著差异，包括血管面积密度（30.46% vs. 37.10%，p<0.001）、血管长度密度（1.83% vs. 2.40%，p<0.001）、总血管长度（11.8mm vs. 19.7mm，p<0.001）以及血管曲折指数（0.140 vs. 0.155，p=0.008），而平均血管直径则未见显著差异（42.8μm vs. 40.0μm，p=0.112）。进一步的受试者工作特征（ROC）曲线分析表明，血管面积密度、血管长度密度和总血管长度在区分CM与CN方面具有良好的诊断性能，其曲线下面积（AUC）分别为0.81、0.86和0.85，均具有较高的特异性。相比之下，血管曲折指数的AUC为0.71，诊断性能稍弱。

在进一步的亚组分析中，研究者将CN分为可疑性黑色素痣（sCN）和普通性黑色素痣（cCN），并发现sCN与CN在总血管长度方面存在显著差异（17.1mm vs. 21.4mm，p=0.0217），而在其他血管参数上未见显著差异。同样地，当将CM与sCN进行比较时，发现CM在血管面积密度（30.46% vs. 36.00%，p<0.01）、血管长度密度（1.83% vs. 2.29%，p<0.001）和总血管长度（11.8mm vs. 17.1mm，p=0.009）方面均表现出显著差异。这表明，即使在CN中存在某些可疑特征的情况下，其血管结构仍与CM存在明显区别，从而为临床鉴别提供了新的依据。

本研究的结果表明，通过OCT-A进行定量血管分析，可以客观地区分CM和CN的微血管结构。CM表现出更少的血管密度和更短的总血管长度，而CN则呈现出更高的血管密度。这种差异可能反映了CM对周围正常血管结构的破坏和重塑，而CN则主要围绕原有血管生长。此外，研究还发现，肿瘤厚度与最大血管深度之间存在中等程度的正相关（r=0.389，p=0.002），提示肿瘤体积可能对血管结构产生一定影响。然而，通过将CM分为有临床风险因素的病例与通过影像学确认的病例，研究者发现无论诊断方式如何，CM在血管参数上均表现出一致的改变，这进一步支持了定量分析在区分两种病变中的可靠性。

值得注意的是，研究者还对CM的色素类型进行了比较，即无色素型（amelanotic）与有色素型（melanotic）CM。结果显示，这两种类型的CM在所有血管参数上均无显著差异，说明色素类型可能对血管结构的影响较小。此外，在比较所有无色素CN与CM与有色素CN与CM时，也未发现显著差异，表明色素状态在血管分析中的作用有限。然而，由于样本分布不均，这一结论仍需谨慎对待，未来的研究应进一步探讨色素对血管结构的潜在影响。

尽管OCT-A在CM与CN的鉴别中展现出一定的潜力，但其在临床应用中仍面临一些挑战。首先，当前的OCT-A设备在深度血管成像方面存在局限，通常只能显示脉络膜毛细血管层（choriocapillaris）和表浅的Sattler层，而无法清晰呈现更深层的脉络膜血管结构。这限制了其在分析较大或较厚肿瘤时的应用。其次，OCT-A图像可能受到多种成像伪影的影响，尤其是在肿瘤体积较大的情况下，这可能影响血管结构的准确评估。因此，研究中排除了图像质量不佳的病例，并且所纳入的CM病例肿瘤厚度相对较小（平均2.3mm），这可能也影响了血管结构的可视化效果。

尽管存在上述限制，本研究仍具有重要的临床意义。通过使用开源软件OCTAVA，研究者能够实现对脉络膜血管结构的客观定量分析，这在一定程度上弥补了传统影像技术的主观性。此外，OCT-A的非侵入性和无创性使其成为一种理想的辅助诊断工具，尤其适用于需要避免造影剂或侵入性检查的患者。然而，由于目前的OCT-A设备仍存在一定的局限性，其在临床实践中的广泛应用仍需进一步的技术发展和验证。

未来的研究应关注以下几个方面：首先，扩大样本量，以进一步验证OCT-A在区分CM与CN中的诊断价值。其次，探索OCT-A在不同设备平台上的适用性，尤其是在商业化设备上的应用，以提高其在临床中的可操作性和推广性。此外，结合其他影像技术，如超声检查、自体荧光成像和荧光素血管造影（FLA）或吲哚青绿血管造影（ICG），可以构建更加全面的多模态影像诊断体系。最后，进一步研究OCT-A在预测CM患者预后方面的潜力，特别是其对血管结构变化与肿瘤恶性程度之间关系的揭示。

总的来说，本研究为利用OCT-A进行CM与CN的定量血管分析提供了初步证据，表明这种技术在客观区分两种病变方面具有一定的潜力。然而，其在临床中的应用仍需克服当前的局限性，并通过更大规模、更广泛人群的研究来进一步验证。随着OCT-A技术的不断进步和设备的改进，其在眼科肿瘤诊断中的作用有望得到更充分的发挥。