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糖尿病视网膜病变（DR）危害大且早期诊断困难。研究人员利用宽场扫频源光学相干断层扫描血管造影（WSS-OCTA）量化脉络膜血管密度（VD）。结果显示不同阶段 DR 患者脉络膜 VD 有差异，其对诊断 DR 有价值。该研究为 DR 防治提供新方向。
在全球范围内，糖尿病（Diabetes mellitus，DM）就像一场悄无声息的 “健康危机”，正以惊人的速度蔓延。预计到 2045 年，全球将有近 7 亿人受其困扰。而糖尿病视网膜病变（Diabetic retinopathy，DR）作为糖尿病最常见且严重的微血管并发症之一，更是成为了全球失明的主要 “元凶”。约三分之一的糖尿病患者会遭遇 DR，其中又有三分之一的 DR 患者面临着视力严重受损甚至失明的风险。
目前，常规的眼底筛查虽然是预防糖尿病患者视力丧失的重要手段，但现有临床诊断方法存在诸多局限，常常导致 DR 和增殖性糖尿病视网膜病变（Proliferative DR，PDR）的诊断延迟，使患者错过最佳治疗时机。与此同时，虽然视网膜微血管病变一直是 DR 研究的重点，但越来越多的证据表明，糖尿病患者的脉络膜病变在 DR 的发展中也起着重要作用。脉络膜就像是视网膜的 “能量补给站”，它的血管组织为视网膜外层的各种结构，如光感受器和视网膜色素上皮提供血液供应，是视网膜代谢交换的关键环节。而且，研究发现糖尿病患者的脉络膜血管会出现多种异常变化，如微动脉瘤、血管扩张、阻塞等，这些变化甚至早于视网膜血管的改变。然而，由于脉络膜解剖位置较深，获取其精确的体内成像面临重重困难，传统的吲哚菁绿血管造影（Indocyanine green angiography，IGGA）不仅具有侵入性，还存在诸多限制，无法满足临床需求。因此，寻找一种能够有效评估 DR 进展的指标迫在眉睫。
为了解决这些难题，青岛第八人民医院、山东第二医科大学的研究人员 Chuanjie Yin、Shanshan Zhang、Dong Guo 等开展了一项关于脉络膜血管密度（Vascular density，VD）在预测糖尿病视网膜病变进展中诊断价值的研究。他们利用宽场扫频源光学相干断层扫描血管造影（Widefield swept-source optical coherence tomography angiography，WSS-OCTA）技术，对不同阶段 DR 患者的脉络膜血管进行量化评估，旨在发现糖尿病患者早期眼底变化，并预测 DR 的进展，为临床预防和监测提供有力指导。这项研究成果发表在了《Scientific Reports》上。
研究人员在 2023 年 10 月至 2024 年 2 月期间，于青岛第八人民医院开展了这项横断面观察研究。研究样本包括 58 例 2 型糖尿病患者（76 只眼）和 13 名年龄匹配的健康个体（25 只眼）。糖尿病患者依据早期糖尿病视网膜病变治疗研究（Early Treatment Diabetic Retinopathy Study，ETDRS）分类，被分为非糖尿病视网膜病变（Non-DR，NDR）组、非增殖性糖尿病视网膜病变（NPDR）组和增殖性糖尿病视网膜病变（PDR）组。研究排除了多种可能影响结果的因素，如高度近视、眼部手术史、其他眼部或全身性疾病等。
研究人员运用 WSS-OCTA 设备，对受试者进行眼底扫描。该设备扫描频率为 100kHz，扫描深度达 6mm，扫描面积为 24mm×20mm ，图像分辨率为 3.8mm，能自动识别脉络膜毛细血管层（Choriocapillaris，CC）和中大型脉络膜血管层（Mid-large choroidal vasculature，MLCV），并利用高阶矩幅度去相关血管造影算法自动量化血管密度。同时，研究人员收集了患者的全身数据和眼部数据，如性别、年龄、体重指数（Body mass index，BMI）、糖尿病病程、糖化血红蛋白（Glycosylated hemoglobin type A1c，HbA1c）、血压、眼压等，并进行了全面的眼科检查。之后，运用 SPSS 26.0 软件进行统计分析，包括正态性检验、方差分析、逻辑回归分析和受试者工作特征（Receiver operating characteristic，ROC）曲线分析等，以此评估脉络膜 VD 在不同阶段 DR 中的诊断价值。
1. 人口统计学和临床特征：研究共纳入 101 只眼，不同 DR 组间 HbA1c 和最佳矫正视力（Best-corrected visual acuity，BCVA）存在显著差异，但年龄、BMI、糖尿病病程、血压、眼压等无显著差异。
2. 脉络膜 VD 参数：不同 DR 组在 CC 层的 S 和 SN 区域、MLCV 层的 S 区域 VD 存在显著差异。与 NDR 组相比，NPDR 组 MLCV 层 S 区域 VD 显著降低；PDR 组 CC 层 S 和 SN 区域 VD 显著低于 NDR 组，且 CC 层 S 区域 VD 在 PDR 组相较于 NPDR 组也显著下降。调整多种混杂因素后，这些差异依然显著。
3. 脉络膜血管参数的 ROC 曲线分析：经单因素逻辑回归分析，发现 MLCV 层 SN 和 IN 区域 VD 是 NDR 发生的重要风险因素，而 CC 层 SN 区域、MLCV 层 S、SN、C、I 区域 VD 是 NDR 进展为 NPDR 的保护因素，CC 层 S 区域 VD 是 NPDR 进展为 PDR 的保护因素。ROC 曲线分析显示，MLCV 层 IN 区域 VD 可区分健康眼和 NDR 眼；CC 层 SN 区域、MLCV 层多个区域 VD 在区分 NDR 和 NPDR 时具有较高的曲线下面积（Area under the curve，AUC）值；CC 层 S 区域 VD 在区分 NPDR 和 PDR 患者时具有较强的诊断能力。而且，多变量逻辑回归模型的联合诊断结果优于单个变量。
该研究表明，随着 DR 的进展，MLCV 和 CC 会逐渐受到不同程度的损害。在临床诊断中，MLCV 层 IN 区域的 VD 可作为检测临床前期 DR 的敏感早期成像生物标志物，有助于在眼底病变出现前及时干预糖尿病患者；而 CC 层 S 区域 VD 的降低则预示着 PDR 的发生，需要尽快进行治疗以避免严重的视力威胁并发症。通过 WSS-OCTA 量化脉络膜 VD，有望预防 DR 的发展，并为监测和治疗 PDR 提供重要依据。
不过，这项研究也存在一定的局限性。研究为单中心横断面研究，且参与者均为单一民族，可能会使结果存在偏差。此外，目前还缺乏外部数据集对算法进行验证，这也是未来研究需要努力的方向。但无论如何，该研究为糖尿病视网膜病变的诊断和防治开辟了新的思路，为眼科临床实践带来了新的希望，对推动糖尿病视网膜病变相关领域的研究和发展具有重要意义。
