视网膜微血管变化与总体血管健康之间的关系

糖尿病

糖尿病复发性病本质上是糖尿病的微血管并发症,但其系统性影响远远超出眼部健康。 病原性病涉及高血糖引起的氧化应激、高精度的甘化末产物以及炎症,这些症状会损害毛细管和内皮细胞。 同样的过程会加速冠状、脑部和外动脉的心血管硬化。 此外,肾小血管损伤的分泌性病 — — 肾小血管损伤的标志 — — 与复发性病并存,反映出一种系统性的微血管疾病。 复发性病和分泌性病的患者的心血管风险比仅是这两种病症的患者都要高。

中风和脑血管疾病

视网膜微血管异常是强效的预测出血和缺血性中风的预测。 由于视网膜和脑小血管具有相似的胚胎起源和生理特性,视网膜变化可以反映脑小血管疾病 — — 许多脑膜中风和白色物质损伤的根本原因。 鹿特丹研究发现,视网膜收缩和外向畸形与40-60 % 的中风风险增加有关,独立于传统风险因素。 此外,某些视网膜模式,如“颈部颈部切除 ” , 与大脑慢性高血压损伤特别相关。

慢性肾病

肾脏是另一个严重依赖微循环的器官。 光膜毛发与视网膜毛发一样,容易被高血压和糖尿病所伤害。 几项研究表明,肾上腺病患者更有可能出现发作性强、光膜滤取率下降、末期肾病。 肾上腺毛发病可能表明持续微血管损伤,而这种损伤会随着强烈的血压和糖分控制而减缓或部分逆转。 美国心脏协会现在建议,在评估糖尿病患者的心血管风险时,考虑将回肠毛发作风险增强剂。

冠状动脉疾病

脑动脉大动脉受到脑硬化的影响,但微血管功能分散往往先于宏观血管事件。 脑膜微血管变化与冠流储备、内皮功能和冠动脉钙的存在相关。 在脑硬化多人种研究中,肾上腺病和冠动脉钙的综合存在改善了对弗拉明汉风险分数之外重大不良心脏事件的预测。 这表明将脑硬化评估纳入常规心血管筛查可以捕捉到标准脂质板或血压读数所未反映的风险。

研究证据:什么是大规模研究

将视网膜微血管变化与系统健康联系起来的科学基础,是过去30年中进行的若干高质量的预期群体研究的基础。

社区中的呼吸道硬化症风险研究

ACIC从美国四个社区招收了近16000名中年成年人,并在多次访问时收集视网膜照片。 20多年以来,该研究发现,视网膜病患者的心跳中风风险增加了70%,冠心病风险增加了40%,心力衰竭风险增加了60%。 此外,视网膜测量在诊断前数年预测出高血压,这凸显出视网膜成像早期识别风险个体的潜力。

蓝山眼研究(澳大利亚)

以人口为基础的对老年人的研究表明,更广泛的视网膜管与全因和心血管死亡率的增加有关,而更窄的动脉管则预测了中风和冠状事件,研究还表明视网膜变化改善了超出传统因素的风险分类,特别是在中风险个人——这个群体中,额外筛查工具最有价值。

鹿特丹研究(荷兰)

在数千名老年学科中,鹿特丹研究证实视网膜微血管异常(特别是动脉颈切除和焦动脉收缩)与突发中风和认知下降有关,研究还将视网膜血管改变与脑磁共振上小血管疾病的标记联系起来,强化了眼与脑之间共同病理的概念。

英国生物银行

英国生物银行的研究人员利用来自10万多名参与者的数据,利用自动图像分析来提取视网膜的血管特征。 他们发现视网膜分形维度(血管分枝复杂性的衡量标准)和通心血管疾病、2型糖尿病和高血压,即使为混血者进行调整后也是如此。 这一庞大的数据集证实视网膜微血管变化不仅仅是上位素,而是反映了基本的血管健康。

临床影响:从筛选到预防

将视网膜成像纳入例行风险评估

证据确凿,视网膜成像为何在心血管检查中还没有达到标准? 历史上,主要障碍是成本、缺乏标准化的分级,以及无法确定视网膜变化的识别是否会以更好的方式改变管理。 然而,随着廉价、自动化、深入学习的软件的出现,这些可以数秒内分析视网膜照片的软件正在下降。 切入智能手机的装置现在可以捕捉诊断质量视网膜成像,使得基于社区的筛选在初级保健和资源有限的环境中成为可行。

谁应该被监视?

定向筛查高危人群 — — 高血压、糖尿病、肥胖症或早发心血管疾病家族史 — — 可能带来最大的好处。 比如,美国糖尿病协会建议对所有2型糖尿病患者和5年后患有1型糖尿病的患者进行年度眼部扩张检查。 但是,扩大筛查范围,将血压升高或多风险因素的非糖尿病患者包括在内,可以捕捉目前错过的许多早期血管变化。 美国心脏协会和美国心脏病学学院尚未将视网膜成像纳入正式的风险计算器,但他们承认,肾上腺炎是一种“增强风险的因素 ” , 它可以为治疗决定提供依据,特别是静脉疗法或抗血疗法。

生活方式和医疗干预

当发现视网膜微血管变化时,它们为改变生活方式提供了强大的动力。 视网膜微血管病症或异常血管口径的存在可以和病人讨论,作为血管损伤的具体、明显的证据 — — 通常比抽象的实验室价值更有说服力。 血压控制、甘油管理、戒烟和减脂疗法都能够改善或减缓视网膜变化的进展。 研究表明,降低高血压降低可降低高血压回肠病的发作和进展,而脑膜炎可以降低糖尿病回肠病的风险。 在某些情况下,治疗基本病症会导致微血压的解和血压的分解,从而表明早期微血管损伤的可逆性。

未来方向:视网膜血管评估的主导位置

人工智能和自动阅读

深层学习模型现在可以检测糖尿病的复健性、高血压复健性,甚至可以预测视网膜照片的心血管风险因素,其准确性可以与人类的分级者相当或超过。 例如,谷歌的自动化系统可以仅通过视网膜图像来确定患者的年龄、血压和吸烟状况 — — 所有这些都不需要任何实验室测试。 这些算法很快会被整合到电子健康记录和远程医疗平台中,从而可以在光度测量访问、药房亭甚至智能手机成像中进行机会性筛选。 挑战在于验证临床效用和确保不同人群的公平。

OCTA和三相微血管测绘

光学一致性成像学血管学(OCTA)提供了视网膜毛细管复合物的深度解析图像,可以检测出标准相片中可能看不到的早期异血症和不透水性. 研究人员正在利用OCTA研究与系统疾病有关的叶片血管区(FAZ)和深毛细管复合物. FAZ的扩大与糖尿病肾病和认知障碍有关,表明OCTA可能比传统的Fundus相片早揭示出微血管损伤. 由于OCTA越来越广泛,费用也更低,它可能成为系统微血管疾病的一线筛查工具.

视网膜外:小行星船和系统健康

血小行星-视网膜下方的血管层-在系统疾病设定方面也发生了变化。 使用增强深度成像光学一致性成像法测量的血小行星厚度和血管指数在高血压、糖尿病和肾脏疾病中被改变。 高血压个体中血小行星的收缩可能反映慢性输血收缩和再造。 结合视网膜和血小行星评估可以提供更完整的系统微血管健康图景。

限制和实际考虑

尽管有这一承诺,但还是需要提及几个警告:第一,视网膜微血管变化可能由许多系统性和地方因素所引起,包括年龄、视网膜压力和反射性错误。解释必须始终是这些错觉者的原因。第二,虽然视网膜成像高度敏感,但并不是具体的——单一的异常发现并不能确定某种疾病。第三,尚未对低风险人群使用视网膜成像进行广泛的心血管筛查进行成本效益分析。然而,对于高风险群体来说,证据支持临床效用。 最后,并非所有初级保健提供者都受过视网膜成像阅读培训,尽管自动化工具可能很快会减轻这一障碍。

结论:眼作为全面广域健康之窗

视网膜微血管变化与系统血管疾病之间的关系是牢固的,经过了深入的研究,并且与临床相关。 从高血压缩小到糖尿病微神经瘤和炎症的血清扩张,视网膜为身体最小血管的健康提供了独特的、非侵入性的窗口。 这些变化不仅仅是化妆品;它们预测了未来的心血管事件、中风、肾病和死亡,而不受传统风险因素的影响。 成像技术和人工智能的进步使得视网膜评估变得更加简单、更快和更容易获得。 随着这些工具被整合到常规护理中,简单的观察眼睛的行动可能会帮助数百万人接受早期的干预,防止血管疾病的破坏性后果。 对于患有高血压、糖尿病或强烈的心脏病家族历史的人来说,包括视网膜成像在内的全面眼检查可能是他们为保护心脏、脑和肾而迈出的最重要步骤之一。