Optical coherence tomography with angiography in the diagnosis of Alzheimer’s disease

封面

如何引用文章

详细

BACKGROUND: Alzheimer’s disease is becoming increasingly common and the number of patients with dementia is steadily increasing. Existing diagnostic methods (neuropsychological testing, cerebrospinal fluid examination, magnetic resonance imaging, and positron emission tomography) are either subjective, inaccessible or invasive and expensive, therefore the search for new methods of Alzheimer’s disease diagnosis is necessary. The retina and the human brain share a common embryonic origin. The use of optical coherence tomography with angiography can help in the diagnosis of the disease, especially at an early stage.

AIM: To perform a comparative analysis of the vascular density of the peripapillary region of the human retina with the severity of cognitive impairment and atrophic changes according to MRI in patients with Alzheimer’s disease.

MATERIALS AND METHODS: Thirty patients participated in the study: 20 with Alzheimer’s disease and 10 in the control group. All patients underwent collection of complaints and history, general neurological and ophthalmological examination to evaluate inclusion and noninclusion criteria. Subsequently, neuropsychological testing, magnetic resonance imaging of the brain with assessment according to standardized neuroimaging scales, and optical coherence tomography with angiography according to a standard protocol were performed. The results were processed using the Statistica 10 software package (StatSoft, USA).

RESULTS: Assessment of retinal microvascular bed condition in Alzheimer’s disease patients revealed a significant level of relative vascular density reduction in the upper half of radial peripapillary plexus of the retina due to reduction of small vessel density (p = 0.02). There was a direct correlation between the severity of the decrease in the FCSRT total score and changes in vascular density in the nasal sector of the retina (r = 0.52). There was a significant inverse relationship between vascular density in the temporal sector and the final GCA score for patients with Alzheimer’s disease (r = 0.57). The Fazekas scale score revealed an inverse correlation between its score and the vascular density in the upper retinal half and its upper sector (r = 0.53).

CONCLUSION: Оptical coherence tomography with angiography is a highly informative and promising method for early, including pre-diagnosis of Alzheimer’s disease, which is considerably more accessible and accurate than other techniques.

作者简介

Elena Strumentova

North-Western State Medical University n.a. I.I. Mechnikov

编辑信件的主要联系方式.
Email: lenavmeda@maul.ru
ORCID iD: 0000-0002-2867-1223
SPIN 代码: 7343-2012
Researcher ID: ADU-7064-2022

M.D., 2nd year postgraduate student of the Neurology Department

俄罗斯联邦, Saint Petersburg

Vladimir Lobzin

North-Western State Medical University n.a. I.I. Mechnikov; Military Medical Academy; Children’s Research and Clinical Centre for Infectious Diseases

Email: vladimirlobzin@mail.ru
ORCID iD: 0000-0003-3109-8795
SPIN 代码: 7779-3569
Scopus 作者 ID: 57203881632
Researcher ID: I-4819-2016

M.D., D.Sc. (Medicine), Professor

俄罗斯联邦, Saint Petersburg; Saint Petersburg; Saint Petersburg

Dmitriy Mal'tsev

Military Medical Academy

Email: glaz.med@yandex.ru
ORCID iD: 0000-0001-6598-3982
SPIN 代码: 4903-2333

M.D., D.Sc. (Medicine), the Head of the Laser Surgery Department of the Clinics of Ophthalmology

俄罗斯联邦, Saint Petersburg

Maria Burnasheva

Military Medical Academy

Email: maria.andreevna1@gmail.com
ORCID iD: 0000-0001-7384-2223
SPIN 代码: 5574-3595

M.D., ophthalmologist

俄罗斯联邦, Saint Petersburg

Maria Mosina

North-Western State Medical University n.a. I.I. Mechnikov

Email: mariiamosina@szgmu.ru
ORCID iD: 0009-0001-7254-212X
SPIN 代码: 7089-7083
Researcher ID: ISS-3634-2023

M.D., radiologist

俄罗斯联邦, Saint Petersburg

Almira Khasanova

North-Western State Medical University n.a. I.I. Mechnikov

Email: almi.kh12082000@mail.ru
ORCID iD: 0009-0007-4432-7362

5th year student of the Faculty of Medicine

俄罗斯联邦, Saint Petersburg

Anna Doronina

North-Western State Medical University n.a. I.I. Mechnikov

Email: doroninaanna414@gmail.com
ORCID iD: 0009-0007-5152-0646

5th year student of the Faculty of Medicine

俄罗斯联邦, Saint Petersburg

参考

  1. Emelin AY, Lobzin VY. Complex differential diagnosis of cognitive impairment. The Korsakov’s Journal of Neurology and Psychiatry. 2017;117(6–2):33–40. doi: 10.17116/jnevro20171176233-40
  2. Holtzman DМ, Morris JC, Goate AM. Alzheimer’s disease: the challenge of the second century. Sci Transl Med. 2011;3(77):77sr1. doi: 10.1126/scitranslmed.3002369
  3. Arvanitakis Z, Capuano AW, Leurgans SE, et al. Relation of cerebral vessel disease to Alzheimer’s disease dementia and cognitive function in elderly people: a cross-sectional study. Lancet Neurol. 2016;15(9):934–943. doi: 10.1016/S1474-4422(16)30029–1
  4. Smith EE, Greenberg SM. Beta-amyloid, blood vessels, and brain function. Stroke. 2009;40(7):2601–2606. doi: 10.1161/STROKEAHA.108.536839
  5. Jack CR Jr, Knopman DS, Jagust WJ, et al. Hypothetical model of dynamic biomarkers of the Alzheimer’s pathological cascade. Lancet Neurol. 2010;9(1):119–128. doi: 10.1016/S1474-4422(09)70299-6
  6. Emelin AYu. Diagnostic and treatment options for cognitive impirement in the non-demending stages. Neurology, Neuropsychiatry, Psychosomatics. 2020;12(5):78–83. (In Russ.) doi: 10.14412/2074-2711-2020-5-78-83
  7. McGrory S, Cameron JR, Pellegrini E, et al. The application of retinal fundus camera imaging in dementia: A systematic review. Alzheimers Dement (Amst). 2017;6:91–107. doi: 10.1016/j.dadm.2016.11.001
  8. Brown WR, Thore CR. Review: cerebral microvascular pathology in ageing and neurodegeneration. Neuropathol Appl Neurobiol. 2011;37(1):56–74. doi: 10.1111/j.1365-2990.2010.01139.x
  9. Yoon SP, Thompson AC, Polascik BW, et al. Correlation of OCTA and Volumetric MRI in Mild Cognitive Impairment and Alzheimer’s Disease. Ophthalmic Surg Lasers Imaging Retina. 2019;50(11):709–718. doi: 10.3928/23258160-20191031-06
  10. Den Haan J, Janssen SF, Van de Kreeke JA, et al. Retinal thickness correlates with parietal cortical atrophy in early-onset Alzheimer’s disease and controls. Alzheimers Dement (Amst). 2018;10:49–55. doi: 10.1016/j.dadm.2017.10.005
  11. Ikram MK, De Jong FJ, Van Dijk EJ, et al. Retinal vessel diameters and cerebral small vessel disease: the Rotterdam Scan Study. Brain. 2006;129(Pt 1):182–188. doi: 10.1093/brain/awh688
  12. Cheung CY, Ong YT, Ikram MK, et al. Microvascular network alterations in the retina of patients with Alzheimer’s disease. Alzheimers Dement. 2014;10(2):135–142. doi: 10.1016/j.jalz.2013.06.009
  13. Feke GT, Hyman BT, Stern RA, Pasquale LR. Retinal blood flow in mild cognitive impairment and Alzheimer’s disease. Alzheimers Dement (Amst). 2015;1(2):144–151. doi: 10.1016/j.dadm.2015.01.004
  14. Tam J, Dhamdhere KP, Tiruveedhula P, et al. Subclinical capillary changes in non-proliferative diabetic retinopathy. Optom Vis Sci. 2012;89(5):E692–E703. doi: 10.1097/OPX.0b013e3182548b07
  15. Kutschbach P, Wolf S, Sieveking M, et al. Retinal capillary density in patients with arterial hypertension: 2-year follow-up. Graefes Arch Clin Exp Ophthalmol. 1998;236(6):410–414. doi: 10.1007/s004170050098
  16. Smith EE, Biessels GJ. Cerebral microinfarcts: enumerating the innumerable. Neurology. 2013;80(15):1358–1359. doi: 10.1212/WNL.0b013e31828c2fec
  17. Gulieva RN. Peripapillary retinal nerve fiber layer and ganglion cell complex in patients with Alzheimer’s disease. Clinical Ophthalmology. 2020;20(2):63–66. doi: 10.32364/2311-7729-2020-20-2-63-66
  18. Erchiev VP, Panyushkina LA, Fomin AV. Optical coherence tomography of the retina and optic nerve in the diagnosis of Alzheimer’s disease. Glaucoma. 2013;(1):5–10. doi: 10.17116/jnevro201711791112-117
  19. Ascaso F.J., Cruz N., Modrego P.J., et al. Retinal alterations in mild cognitive impairment and Alzheimer’s disease: an optical coherence tomography study. J Neurol. 2014;261:1522–1530. doi: 10.1007/s00415-014-7374-z
  20. Tsokolas G, Tsaousis KT, Diakonis VF, et al. Optical coherence tomography angiography in neurodegenerative diseases: a review. Eye Brain. 2020;12:73–87. doi: 10.2147/EB.S193026
  21. Alber J, Goldfarb D, Thompson LI, et al. Developing retinal biomarkers for the earliest stages of Alzheimer’s disease: What we know, what we don’t, and how to move forward. Alzheimers Dement. 2020;16(1):229–243. doi: 10.1002/alz.12006
  22. Rifai OM, McGrory S, Robbins CB, et al. The application of optical coherence tomography angiography in Alzheimer’s disease: A systematic review. Alzheimers Dement (Amst). 2021.13(1):e12149. doi: 10.1002/dad2.12149
  23. Deal JA, Sharrett AR, Rawlings AM, et al. Retinal signs and 20-year cognitive decline in the atherosclerosis risk in communities study. Neurology. 2018;90(13):e1158–e1166. doi: 10.1212/WNL.0000000000005205
  24. Deal JA, Sharrett AR, Albert M, et al. Retinal signs and risk of incident dementia in the atherosclerosis risk in communities study. Alzheimers Dement. 2019;15(3):477–486. doi: 10.1016/j.jalz.2018.10.002
  25. Moussa M, Falfoul Y, Nasri A, et al. Optical coherence tomography and angiography in Alzheimer’s disease and other cognitive disorders. Eur J Ophthalmol. 2023;33(4):1706–1717. doi: 10.1177/11206721221148952

补充文件

附件文件
动作
1. JATS XML
2. Figure. The arrows on the heatmap indicate a decrease in vascular density in the upper region of the radial peripapillary plexus in the AD group compared with the control group. The retina is divided into the upper and lower parts (A) and further subdivided into sectors (B), denoted by abbreviations (S for upper, I for lower, T for temporal, and N for nasal). The vascular density decreased in a patient with AD in the retinal upper region and upper sector compared with that in a healthy volunteer

下载 (611KB)

版权所有 © Eco-Vector, 2023

Creative Commons License
此作品已接受知识共享署名-非商业性使用-禁止演绎 4.0国际许可协议的许可。

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».