Predictors of functional outcome of antiangiogenic therapy in neovascular age-related macular degeneration

Cover Page

Cite item

Full Text

Open Access Open Access
Restricted Access Access granted
Restricted Access Subscription Access

Abstract

Aim. To study predictive factors for functional outcome of aflibercept intravitreal antiangiogenic therapy in patients with neovascular age-related macular degeneration (nAMD).

Material and methods. Thirty-six treatment naive nAMD patients (45 eyes, 26 females and 10 males, with a mean age of 74.4 ± 10.9 years) were included in this study. All patients received 3 monthly aflibercept injections followed by 4 bimonthly aflibercept injections. Demographic characteristics, baseline best corrected visual acuity (BCVA), central retinal thickness (CRT), and structural retinal changes on optical coherence tomography (OCT) scans were evaluated for the correlation with BCVA after 10 months follow-up.

Results. At the end of the follow-up period, the mean BCVA increased statistically significantly from 31 ± 15 (~0.32) letters at baseline to 37 ± 14 (~0.4) letters (p = 0.003). CRT at baseline and at the end of follow-up was 357 ± 110 and 269 ± 70 µm (p < 0.001), respectively. Final BCVA correlated statistically significantly with baseline BCVA (r = 0.62, p < 0.0001), baseline CRT (r = –0.48, p = 0.001), and disease duration from the appearance of complaints until the therapy start (r = –0.32, p = 0.03). Structural macular changes on the OCT scans were not related to final BCVA (p > 0.05) apart from the status of the ellipsoid zone (p < 0.001). Final BCVA was statistically significantly lower in males than in females (34.7 ± 14.0 (~0.4) and 45.0 ± 9.2 (~0.63) letters, respectively, p = 0.03).

Conclusion. Baseline visual acuity, gender, CRT, disease duration from the appearance of complaints until the therapy start, and status of the ellipsoid zone are predictive for the functional outcome in wet AMD patients.

Full Text

##article.viewOnOriginalSite##

About the authors

Alexandr S. Kharakozov

S.M.Kirov Military medical academy

Author for correspondence.
Email: kharakozoff@mail.ru
ORCID iD: 0000-0003-4598-0826
SPIN-code: 1208-5237

Graduated. S.M. Kirov Military Medical Academy

Russian Federation, 194044, St. Petersburg, st. Academician Lebedev, 6

Alexey N. Kulikov

S.M.Kirov Military medical academy

Email: alexey.kulikov@mail.ru
ORCID iD: 0000-0002-5274-6993

MD, PhD, DSc, Assistant Professor, Head of the Ophthalmology Department. S.M. Kirov Military Medical Academy

Russian Federation, 194044, St. Petersburg, st. Academician Lebedev, 6

Dmitrii S. Maltsev

S.M. Kirov Military Medical Academy

Email: glaz.med@yandex.ru
ORCID iD: 0000-0001-6598-3982

MD, PhD, Head of Medical Retina Division of Ophthalmology Department. S.M. Kirov Military Medical Academy

Russian Federation, 194044, St. Petersburg, st. Academician Lebedev, 6

References

  1. Benyelles N, Soubrane G. [Age-related macular degeneration. (In French)]. Rev Prat. 2006;56(11):1194-1201.
  2. Friedman DS, O’Colmain BJ, Muñoz B, et al. Eye Diseases Prevalence Research Group. Prevalence of age-related macular degeneration in the United States. Arch Ophthalmol. 2004;122(4): 564-572. https://doi.org/10.1001/archopht.122.4.564
  3. Либман Е.С., Толмачев Р.А., Шахова Е.В. Эпидемиологическая характеристика инвалидности вследствие основных форм макулопатий: материалы II Всероссийского семинара «Макула-2006». – Ростов на/Д, 2006. – С. 15–22. [Libman ES, Tolmachev RA, Shahova EV. Epidemiologicheskaya kharakteristika invalidnosti osnovnykh form makulopatiy: materialy II Vserossiiskogo seminara “Makula-2006”. Rostov-on-Don; 2006. P. 15-22. (In Russ.)]
  4. Wong WL. Global prevalence of age-related macular degeneration and disease burden projection for 2020 and 2040: a systematic review and meta-analysis. Lancet Glob Health. 2014;2(2):106-116. https://doi.org/10.1016/S2214-109X(13)70145-1
  5. Boyer DS, Antoszyk AN, Awh CC, et al. Subgroup analysis of the MARINA study of ranibizumab in neovascular age-related macular degeneration. Ophthalmology. 2007;114(2):246-252. https://doi.org/10.1016/j.ophtha.2006.10.045
  6. Lim JH, Wickremasinghe SS, Xie J, et al. Delay to treatment and visual outcomes in patients treated with antivascular endothelial growth factor for age-related macular degeneration. Am J Ophthalmol. 2012;153(4):678-686. https://doi.org/10.1016/j.ajo.2011.09.013
  7. Ying GS, Huang J, Maguire MG, et al. Baseline predictors for one-year visual outcomes with ranibizumab or bevacizumab for neovascular age-related macular degeneration. Ophthalmology. 2013;120(1): 122-129. https://doi.org/10.1016/j.ophtha.2012.07.042
  8. Mitamura Y, Mitamura-Aizawa S, Katome T, et al. Photoreceptor impairment and restoration on optical coherence tomographic image. J Ophthalmol. 2013; 2013:518170. https://doi.org/10.1155/2013/518170
  9. Oishi A, Tsujikawa A, Yamashiro K, et al. One-year result of aflibercept treatment on age-related macular degeneration and predictive factors for visual outcome. Am J Ophthalmol. 2015;159(5):853-860. https://doi.org/10.1016/j.ajo.2015.01.018
  10. Coscas F, Coscas G, Lupidi M, et al. Restoration of outer retinal layers after aflibercept therapy in exudative AMD: Prognostic value. Invest Ophthalmol Vis Sci. 2015;56(6):4129-4134. https://doi.org/10.1167/iovs.15-16735
  11. Kwon YH, Lee DK, Kim HE, et al. Predictive findings of visual outcome in spectral domain optical coherence tomography after ranibizumab treatment in age-related macular degeneration. Korean J Ophthalmol. 2014;28(5):386-392. https://doi.org/10.3341/kjo.2014.28.5.386
  12. Ferrara D, Silver RE, Louzada RN, et al. Optical coherence tomography features preceding the onset of advanced age-related macular degeneration. Invest Ophthalmol Vis Sci. 2017;58(9):3519-3529. https://doi.org/10.1167/iovs.17-21696
  13. Lee H, Ji B, Chung H, et al. Correlation between optical coherence tomographic hyperreflective foci and visual outcomes after anti-VEGF treatment in neovascular age-related macular degeneration and polypoidal choroidal vasculopathy. Retina. 2016;36(3):465-475. https://doi.org/10.1097/iae.0000000000000645
  14. Wickremasinghe SS, Sandhu SS, Busija L, et al. Predictors of AMD treatment response. Ophthalmology. 2012;119(11): 2413-2414. https://doi.org/10.1016/j.ophtha.2012.06.056
  15. Будзинская М.В., Фурсова А.Ж., Педанова Е.К. Специфические биомаркеры ответа на антиангиогенную терапию // Вестник офтальмологии. - 2020. - Т. 136. - № 2. - С. 117-124. [Budzinskaya MV, Fursova AZh, Pedanova EK. Specific biomarkers of response to antiangiogenic therapy. Russian annals of ophthalmology. 2020;136(2):117-124. (In Russ.)] https://doi.org/10.17116/oftalma2020136021117
  16. Zhang X, Lai TY. Baseline predictors of visual acuity outcome in patients with wet age-related macular degeneration. Biomed Res Int. 2018;2018:9640131. https://doi.org/10.1155/2018/9640131
  17. Leung K, Downes S, Chong V. A retrospective analysis of the effect of subretinal hyper-reflective material and other morphological features of neovascular age-related macular degeneration on visual acuity outcomes in eyes treated with intravitreal aflibercept over one year. Vision (Basel). 2018;2(1):5. https://doi.org/10.3390/vision2010005

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
Download
2. Fig. 1. Representative examples of the status of the ellipsoid zone evaluation: а — complete preservation of the ellipsoid zone; b — disruption of the ellipsoid zone (arrows)

Download (330KB)
Indexing metadata
3. Fig. 2. Representative examples of structural retinal changes on optical coherence tomography scans: а — subretinal hyperreflective material (arrow); b — intraretinal hyperreflective material (arrow) and subretinal fluid; c — a combination of different kinds of hyperreflective material (intra- and subretinal hyperreflective material), and intraretinal fluid (arrow)

Download (498KB)
Indexing metadata
4. Fig. 3. Scattering plots showing correlation of final best-corrected visual acuity (BCVA) with baseline BCVA (a), and with baseline central retinal thickness (СRT) (b)

Download (122KB)
Indexing metadata

Copyright (c) 2020 Kharakozov A.S., Kulikov A.N., Maltsev D.S.

Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.
 


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».