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为解决荧光素血管造影（FA）与光学相干断层扫描（OCT）在黄斑新生血管（MNV）分类上的差异问题，研究人员对比两种技术的分类结果并分析视网膜液差异。结果显示两者分类一致性为中等，且不同 OCT 的 MNV 类型间视网膜液分布不同。该研究为临床 MNV 诊断提供参考。
在眼科领域，年龄相关性黄斑变性（AMD）是一种常见且严重威胁老年人视力的疾病。随着人口老龄化加剧，AMD 的发病率逐渐上升，给患者的生活质量带来极大影响。黄斑新生血管（MNV）作为 AMD 的重要病理特征，对其准确诊断和分类至关重要。以往，荧光素血管造影（FA）是诊断 MNV 的 “金标准”，自 1961 年被引入后，在视网膜疾病诊断和治疗中发挥了重要作用。通过 FA，医生能观察到视网膜血管的形态、血流情况以及是否存在渗漏等，从而对 MNV 进行分类，如分为经典型、隐匿型等。然而，FA 也存在一些局限性，它是一种有创检查，需要向患者体内注射荧光素，可能会引起一些不良反应，而且其结果的判读在一定程度上依赖医生的主观经验，难以精确量化。
随着科技的发展，光学相干断层扫描（OCT）应运而生。OCT 能对视网膜进行断层扫描，清晰地显示视网膜各层结构，为医生提供丰富的信息。基于 OCT 的 MNV 分类也逐渐被应用于临床。但目前，OCT 和 FA 在 MNV 分类上是否一致，不同 OCT 类型的 MNV 在视网膜液分布上是否存在差异，这些问题尚不清楚。为了解决这些问题，来自奥地利维也纳医科大学（Medical University of Vienna）的 Gábor G. Deák、Klaudia Birner 等研究人员开展了相关研究，研究成果发表在《Scientific Reports》上。
该研究主要采用了以下关键技术方法：
- 图像采集：研究数据来自两项前瞻性多中心随机临床试验中接受抗血管内皮生长因子（VEGF）治疗的 AMD 患者的基线 FA 和 OCT 图像，这些图像在维也纳阅读中心进行分析。
- 图像分级：由两名专家分别对 FA 和 OCT 图像进行分级，且彼此不知道对方的分级结果。FA 图像依据黄斑光凝研究组的标准分为经典型、主要经典型、最小经典型、隐匿型或视网膜血管瘤样增生（RAP）病变；OCT 图像依据新生血管性年龄相关性黄斑变性命名研究组的定义分为 1 型、2 型、1 型和 2 型混合型以及 3 型 MNV。
- 人工智能辅助分析：利用商业可用的人工智能工具（RetInSight Fluid Monitor Version 2）自动分割并量化视网膜内、视网膜下和视网膜色素上皮下的液体体积。
- 统计分析：通过 Kappa 系数评估 FA 和 OCT 病变类型之间的一致性；使用 Kruskal-Wallis 检验以及 Wilcoxon 秩和检验（Bonferroni-Holm 校正 p 值）比较不同 MNV 病变类型之间的液体体积差异；通过单变量逻辑回归模型分析液体体积对一致性的影响。
研究结果
- 患者基本情况及图像分级结果：共纳入 704 例患者的 704 只眼进行分析。在 FA 分级中，经典型病变 145 例（20.6%），主要经典型 24 例（3.4%），最小经典型 65 例（9.2%），隐匿型 337 例（47.9%），RAP 病变 118 例（16.8%），15 例（2.1%）因图像质量低或无渗漏迹象未确定病变类型。在 OCT 分级中，1 型病变 382 例（54.3%），2 型 106 例（15.1%），1 型和 2 型混合型 129 例（18.3%），3 型 85 例（12.1%），2 例（0.3%）未确定病变类型12。
- 不同诊断设备分级的一致性：整体上，OCT 和 FA 基于病变类型的分类一致性为中等（Kappa 系数 = 0.481）。具体到不同病变类型，Kappa 系数在 0.271（混合型病变） - 0.582（1 型与隐匿型病变）之间。例如，OCT 上 74%（284/382）的 1 型 MNV 在 FA 上被分级为隐匿型病变；2 型、混合型和 3 型的这一比例分别为 65%（69/106）、32%（41/129）和 69%（59/85）3。
- 不同病变类型的液体分布差异：不同 OCT - MNV 类型在视网膜内液（IRF）、视网膜下液（SRF）和色素上皮脱离（PED）的总体积上存在显著差异（Kruskal-Wallis 检验，所有腔室 p<0.0001）。在 IRF 方面，除 2 型与 1 型和 2 型混合型病变外，其他病变类型间均有显著差异；SRF 方面，仅 3 型病变与其他病变有显著差异；PED 方面，仅 2 型 MNV 与其他病变类型差异显著4。
- 液体体积对分级一致性的影响：IRF 和 PED 体积对 FA 和 OCT 病变类型的一致性有显著影响。IRF 体积增加会略微降低一致性（优势比 OR [95% CI]：0.95 [0.91; 0.99]，p = 0.025），PED 体积增加则略微增加一致性（OR [95% CI]：1.17 [1.06;1.30]，p = 0.002），而 SRF 体积对一致性无显著影响（OR [95% CI]：0.99 [0.94; 1.05]，p = 0.79）56。
研究结论与讨论
该研究表明，FA 和 OCT 基于病变类型的分类仅具有中等一致性，不能仅用 OCT 分类完全替代 FA 分类。不同 OCT - MNV 类型的视网膜液分布存在显著差异，且 IRF 和 PED 体积会影响两种分类方法的一致性。这意味着在临床实践中，不能单纯依据 OCT 特征来判断 MNV 病变类型，还需综合考虑视网膜液的分布和体积等因素。
此外，尽管目前临床决策越来越倾向于使用 OCT 进行诊断和监测，但 FA 在临床试验中仍占据重要地位，两者的不一致给临床诊断带来了困境。随着成像技术的不断发展，未来或许可以寻找其他更有效的生物标志物来指导疾病管理。同时，人工智能在眼科疾病诊断中的应用前景广阔，有望提高诊断的准确性和一致性。然而，本研究也存在一些局限性，如未纳入 OCT 血管造影（OCTA），且 OCT 和 FA 分级的可重复性受阅片者经验影响较大。未来的研究可以进一步探讨如何克服这些局限性，为 AMD 的诊断和治疗提供更可靠的依据。
