Современные методы исследования роговицы и влаги передней камеры глаза при передних увеитах, ассоциированных со спондилоартритами

Передний увеит – доминирующее клиническое внесуставное проявление спондилоартритов, ассоциированных с носительством аллели человеческого лейкоцитарного антигена (HLA-B27), которое может предшествовать поражению суставов и позвоночника. В 20–30% случаев увеит протекает с частыми рецидивами – до 5–6 обострений в год, зачастую имеет затяжной характер и плохо поддается местной противовоспалительной терапии, что приводит к снижению зрения и ухудшению качества жизни. Своевременная и точная оценка степени тяжести внутриглазного воспаления играет важную роль в постановке диагноза и в выборе правильной тактики лечения переднего увеита у пациентов со спондилоартритом, ассоциированным с HLA-B27. В настоящее время стандартным клиническим подходом к оценке воспалительного процесса является наличие воспалительных клеток и их количество во влаге передней камеры по классификации SUN с использованием изображений, полученных с помощьющелевой лампы. Однако оценка SUN является субъективной. Более того, индивидуальная вариабельность количества клеток во влаге передней камеры, являющаяся основным диагностическим критерием увеита, может усугубляться определенными условиями тестирования, например яркостью световой полосы щелевой лампы, калибровкой размера луча, интенсивностью источника света. Достижения в технологии оптической визуализации и совершенствование уже известных методов предлагают новые возможности для объективной, точной и количественной оценки воспаления. В статье изложены возможности исследования роговицы и влаги передней камеры глаза при помощи таких методов исследования переднего отрезка глаза, как оптическая когерентная томография переднего сегмента, конфокальная микроскопия роговицы и кератотопометрия.

1. Разумова ИЮ, Годзенко АА, Воробьева ОК, Гусева ИА. Проспективное исследование увеитов при системных аутоиммунных заболеваниях группы спондилоартритов и их ассоциация с антигеном гистосовместимости HLA-B27. Вестник офтальмологии. 2016;(4):4–9. https://doi.org/10.17116/oftalma201613244-9.

2. Martin TM, Smith JR, Rosenbaum JT. Anterior uveitis: current concepts of pathogenesis and interactions with the spondyloarthropathies. Curr Opin Rheumatol. 2002;14(4):337–341. https://doi.org/10.1097/00002281200207000-00001.

3. Yang PZ, Wang H, Zhang Z, Zhong HH, Yu Q, Fu T et al. Clinical diagnosis and treatment of uveitis associated with ankylosing spondylitis. Zhonghua Yan Ke Za Zhi. 2005;41(6):515–518. (In Chinese) Available at: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/16008911.

4. Jabs DA, Nussenblatt RB, Rosenbaum JT. Standardization of uveitis nomenclature for reporting clinical data. Results of the First International Workshop. Am J Ophthalmol. 2005;140(3):509–516. https://doi.org/10.1016/j.ajo.2005.03.057.

5. Pato E, Martin-Martinez MA, Castelló A, Méndez-Fernandez R, Muñoz-Fernández S, Cordero-Coma M et al. Development of an activity disease score in patients with uveitis (UVEDAI). Rheumatol Int. 2017;37(4):647–656. https://doi.org/10.1007/s00296-016-3593-1.

6. Hogan MJ, Kimura SJ, Thygeson P. Signs and symptoms of uveitis. Am J Ophthalmol. 1959;47(5):155–170. https://doi.org/10.1016/s00029394(14)78239-x.

7. Kiichle M. Laser Tyndallometry in anterior segment diseases. Curr Opin Ophthalmol. 1994;5(4):110–116. https://doi.org/10.1097/00055735199408000-00016.

8. Agrawal R, Keane PA, Singh J, Saihan Z, Kontos A, Pavesio CE. Comparative analysis of anterior chamber flare grading between clinicians with different levels of experience and semi-automated laser flare photometry. Ocul Immunol Inflamm. 2016;24(2):184–193. https://doi.org/10.3109/09273948.2014.990042.

9. Herbort CP, Tugal-Tutkun I. The importance of quantitative measurement methods for uveitis: laser flare photometry endorsed in Europe while neglected in Japan where the technology measuring quantitatively intraocular inflammation was developed. Int Ophthalmol. 2017;37(3):469–473. https://doi.org/10.1007/s10792-016-0253-0.

10. Sawa M. Laser flare-cell photometer: principle and significance in clinical and basic ophthalmology. Jpn J Ophthalmol. 2017;61(1):21–42. https://doi.org/10.1007/s10384-016-0488-3.

11. Tappeiner C, Heinz C, Roesel M, Heiligenhaus A. Elevated laser flare values correlate with complicated course of anterior uveitis in patients with juvenile idiopathic arthritis. Acta Ophthalmologica. 2011;89(6): e521–e527. https://doi.org/10.1111/j.1755-3768.2011.02162.x.

12. Bernasconi O, Papadia M, Herbort CP. Sensitivity of laser flare photometry compared to slit-lamp cell evaluation in monitoring anterior chamber inflammation in uveitis. Int Ophthalmol. 2010;30(5):495–500. https://doi.org/10.1007/s10792-010-9386-8.

13. Liu X, McNally TW, Beese S, Downie LE, Solebo AL, Faes L et al. Noninvasive instrument-based tests for quantifying anterior chamber flare in uveitis: A systematic review. Ocul Immunol Inflamm. 2020;29(5):982–990. https://doi.org/10.1080/09273948.2019.1709650.

14. Onal S, Tugal-Tutkun I, Neri P, Herbort C. Optical coherence tomography imaging in uveitis. Int Ophthalmol. 2014;34(2):401–435. https://doi.org/10.1007/s10792-013-9822-7.

15. Huang D, Swanson EA, Lin CP, Schuman JS, Stinson WG, Chang W et al. Optical coherence tomography. Science. 1991;254(5035):1178–1181. https://doi.org/10.1126/science.1957169.

16. Pakzad-Vaezi K, Or C, Yeh S, Forooghian F. Optical coherence tomography in the diagnosis and management of uveitis. Can J Ophthalmol. 2014;49(1):18–29. https://doi.org/10.1016/j.jcjo.2013.10.005.

17. Invernizzi A, Marchi S, Aldigeri R, Mastrofilippo V, Viscogliosi F, Soldani A et al. Objective Quantification of Anterior Chamber Inflammation: Measuring Cells and Flare by Anterior Segment Optical Coherence Tomography. Ophthalmology. 2017;124(11):1670–1677. https://doi.org/10.1016/j.ophtha.2017.05.013.

18. Lu M, Wang X, Lei L, Deng Y, Yang T, Dai Y et al. Quantitative Analysis of Anterior Chamber Inflammation Using the Novel CASIA2 Optical Coherence Tomography. Am J Ophthalmol. 2020;216:59–68. https://doi.org/10.1016/j.ajo.2020.03.032.

19. Ahuja AS. The impact of Artificial Intelligence in medicine on the future role of the physician. PeerJ. 2019;7. https://doi.org/10.7717/peerj.7702.

20. Liu X, Solebo AL, Faes L et al. Instrument-based Tests for Measuring Anterior Chamber Cells in Uveitis: A Systematic Review. Ocul Immunol Inflamm. 2020;28(6):898–907. https://doi.org/10.1080/09273948.2019.1640883

21. Fu H, Baskaran M, Xu Y, Lin S, Wong DWK, Liu J et al. A deep learning system for automated angle-closure detection in anterior segment optical coherence tomography images. Am J Ophthalmol. 2019;203:37–45. https://doi.org/10.1016/j.ajo.2019.02.028.

22. Sharma S, Lowder CY, Vasanji A, Baynes K, Kaiser PK, Srivastava SK. Automated analysis of anterior chamber inflammation by spectral-domain optical coherence tomography. Ophthalmology. 2015;122(7):1464–1470. https://doi.org/10.1016/j.ophtha.2015.02.032.

23. Sorkhabi MA, Potapenko IO, Ilginis T, Alberti M, Cabrerizo J. Assessment of anterior uveitis through anterior-segment optical coherence tomography and artificial intelligence-based image analyses. Transl Vis Sci Technol. 2022;11(4):7. https://doi.org/10.1167/tvst.11.4.7.

24. Li Y, Lowder C, Zhang X, Huang D. Anterior chamber cell grading by optical coherence tomography. Invest Ophthalmol Vis Sci. 2013;54(1):258–265. https://doi.org/10.1167/iovs.12-10477.

25. Аветисов CЭ, Черненкова НА, Сурнина ЗВ. Анатомо-функциональные особенности и методы исследования нервных волокон роговицы. Вестник офтальмологии. 2018;(6):102–106. https://doi.org/10.17116/oftalma2018134061102.

26. Cruzat A, Qazi Y, Hamrah P. In vivo confocal microscopy of corneal nerves in health and disease. Ocul Surf. 2017;15(1):15–47. https://doi.org/10.1016/j.jtos.2016.09.004.

27. Minsky M. Memoir on inventing the confocal scanning microscope. Scanning. 1988;10(4):128–138. https://doi.org/10.1002/sca.4950100403.

28. Mocan M, Kadayifcilar S, İrkeç M. In vivo confocal microscopic evaluation of keratic precipitates and endothelial morphology in Fuchs’ uveitis syndrome. Eye (Lond). 2011;26(1):119–125. https://doi.org/10.1038/eye.2011.268.

29. Mocan M, Kadayifcilar S, Irkec M. Keratic precipitate morphology in uveitic syndromes including Behçet’s disease as evaluated with in vivo confocal microscopy. Eye (Lond). 2008;23(5):1221–1227. https://doi.org/10.1038/eye.2008.239.

30. Mahendradas P, Shetty R, Narayana K, Shetty B. In vivo confocal microscopy of keratic precipitates in infectious versus noninfectious uveitis. Ophthalmology. 2010;117(2):373–380. https://doi.org/10.1016/j.ophtha.2009.07.016.

31. Mocan MC, Irkec M, Mikropoulos DG, Bozkurt B, Orhan M, Konstas AG. In vivo confocal microscopic evaluation of the inflammatory response in non-epithelial herpes simplex keratitis. Curr Eye Res. 2012;37(12):1099–1106. https://doi.org/10.3109/02713683.2012.707270.

32. Wertheim M, Mathers WD, Planck SJ, Martin TM, Suhler EB, Smith JR, Rosenbaum JT. In vivo confocal microscopy of keratic precipitates. Arch Ophthalmol. 2004;122(12):1773–1181. https://doi.org/10.1001/archopht.122.12.1773.

33. Liang H, Baudouin C, Daull P, Garrigue JS, Brignole-Baudouin F. Ocular safety of cationic emulsion of cyclosporine in an in vitro corneal wound-healing model and an acute in vivo rabbit model. Mol Vis. 2012;18:2195–2204. Available at: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/22919267.

34. Zhivov A, Stave J, Vollmar B, Guthoff R. In vivo confocal microscopic evaluation of Langerhans cell density and distribution in the normal human corneal epithelium. Graefes Arch Clin Exp Ophthalmol. 2005;243(10):1056–1061. https://doi.org/10.1007/s00417-004-1075-8.

35. Zhivov A, Stave J, Vollmar B, Guthoff R. In vivo confocal microscopic evaluation of langerhans cell density and distribution in the corneal epithelium of healthy volunteers and contact lens wearers. Cornea. 2007;26(1):47–54. https://doi.org/10.1097/ico.0b013e31802e3b55.

36. Hamrah P, Liu Y, Zhang Q, Dana MR. Alterations in corneal stromal den-dritic cell phenotype and distribution in inflammation. Arch Ophthalmol. 2003;121(8):1132–1140. https://doi.org/10.1001/archopht.121.8.1132.

37. Mattey DL, Packham JC, Nixon NB, Coates L, Creamer P, Hailwood S, Taylor GJ, Bhalla AK. Association of cytokine and matrix metalloproteinase profiles with disease activity and function in ankylosing spondylitis. Arthritis Res Ther. 2012;14(3):R127. https://doi.org/10.1186/ar3857.

38. Аветисов СЭ, Сурнина ЗВ, Троицкая НА, Патеюк ЛС, Велиева ИА, Гамидов АА, Сидамонидзе АЛ. Результаты лазерной конфокальной микроскопии роговицы при вирусных увеитах (предварительное сообщение). Вестник офтальмологии. 2019;135(1):53–58. https://doi.org/10.17116/oftalma201913501153.

39. Swartz T, Marten L, Wang M. Measuring the cornea: the latest developments in corneal topography. Curr Opin Ophthalmol. 2007;18(4):325–333. https://doi.org/10.1097/ICU.0b013e3281ca7121.

40. Ambrósio RJr, Valbon BF, Faria-Correia F, Ramos I, Luz A. Scheimpflug imaging for laser refractive surgery. Curr Opin Ophthalmol. 2013;24(4):310–320. https://doi.org/10.1097/ICU.0b013e3283622a94.

41. Shajari M, Kolb CM, Mayer WJ, Agha B, Steinwender G, Dirisamer M et al. Characteristics of preoperative and postoperative astigmatism in patients having Descemet membrane endothelial keratoplasty. J Cataract Refract Surg. 2019;45(7):1001–1006. https://doi.org/10.1016/j.jcrs.2019.02.002.

42. Yong Park C, Do JR, Chuck RS. Predicting postoperative astigmatism using Scheimpflug keratometry (Pentacam) and automated keratometry (IOLMaster). Curr Eye Res. 2012;37(12):1091–1098. https://doi.org/10.3109/02713683.2012.713158.

43. Cho YK, Chang HS, La TY, Ji D, Kim H, Choi JA et al. Anterior segment parameters using Pentacam and prediction of corneal endothelial cell loss after cataract surgery. Korean J Ophthalmol. 2010;24(5):284–290. https://doi.org/10.3341/kjo.2010.24.5.284.

44. De Bernardo M, Borrelli M, Imparato R, Rosa N. Calculation of the real corneal refractive power after photorefractive keratectomy using pentacam, when only the preoperative refractive error is known. J Ophthalmol. 2020;2020:1–5. https://doi.org/10.1155/2020/1916369.

45. Fukuda S, Kawana K, Yasuno Y, Oshika T. Anterior ocular biometry using 3-dimensional optical coherence tomography. Ophthalmology. 2009;116(5):882–889. https://doi.org/10.1016/j.ophtha.2008.12.022.

46. Gunes A, Erkol Inal E, Tok L, Tok O. Assessment of corneal parameters with Scheimpflug imaging in patients with ankylosing spondylitis. Semin Ophthalmol. 2017;32(3):276–280. https://doi.org/10.3109/08820538.2015.1068340.

47. Karmiris E, Soulantzou K, Machairoudia G, Ntravalias T, Tsiogka A, Chalkiadaki E. Corneal densitometry assessed with Scheimpflug camera in healthy corneas and correlation with specular microscopy values and age. Cornea. 2022;41(1):60–68. https://doi.org/10.1097/ICO.0000000000002722.

48. Cetin EN, Bozkurt K, Akbulut S, Pekel G, Taşcı M, Çobankara V. Corneal and anterior chamber morphology in patients with nonınfectious ıntraocular ınflammation. Arq Bras Oftalmol. 2021;84(3):220–224. https://doi.org/10.5935/0004-2749.20210030.

49. Yılmaz Çebi A, Kılıçarslan O, Kasapçopur Ö, Uçar D. Case-control study of corneal topography and specular microscopy parameters in JIA patients with and without ocular involvement. Int Ophthalmol. 2023;43(2):635–641. https://doi.org/10.1007/s10792-022-02467-3.

50. Cetin EN, Akbulut S, Ekici Tekin Z, Otar Yener G, Bozkurt K, Pekel G, Yüksel S. Corneal and lenticular clarity in children with inflammatory disease as assessed by Scheimpflug imaging. Photodiagnosis Photodyn Ther. 2022;39:103032. https://doi.org/10.1016/j.pdpdt.2022.103032.