Pneumotonometrische Vermessung des biomechanischen Profils in Augen mit Keratokonus und nach refraktiver Chirurgie

Abstract

Hintergrund: Mithilfe der pneumotonometrischen Vermessung der Hornhaut durch den Ocular Response Analyzer (ORA) können biomechanische Eigenschaften der Hornhaut erfasst werden. Nach einem kurzen Luftstoß in das Auge misst ein Laser die Lichtreflexion bei Applanation der Hornhaut und erstellt anhand dieser Daten eine WaveForm-Kurve. Hierdurch können Erkrankungen wie der Keratokonus, eine nicht entzündliche Veränderung der Hornhaut, die im Verlauf zu einer kegelförmigen Vorwölbung mit Ausdünnung der Hornhaut führt, diagnostiziert werden. In dieser Arbeit wird die WaveForm-Kurve der Hornhaut bei Gesunden, bei Patienten mit Keratokonus und bei Patienten mit Zustand nach LASIK-Behandlung untersucht. Es wird analysiert, ob die Patienten anhand der WaveForm-Parameter in eine Kontrollgruppe und die Gruppen „Keratokonus Grad 1“ (KK1), „Subklinischer Keratokonus“ (SKK) und „Zustand nach LASIK-Behandlung“ (LASIK) eingeteilt werden können. Dies würde erlauben Augen mit Keratokonus möglichst früh erkennen zu können. Durch die Veränderung der Hornhaut beim Keratokonus kann es im Verlauf zu einer Destabilisierung des Tränenfilms kommen. Ein weiteres Ziel der Arbeit ist daher zu untersuchen, ob das Messergebnis des ORA durch die Gabe von befeuchtenden Augentropfen vor der Messung beeinflusst wird. Dies könnte sowohl die allgemeine Qualität der Messung als auch die korrekte Erkennung des Keratokonus beeinflussen. Patienten und Methoden: In der ersten Studie wurden die Untersuchungsergebnisse je eines Auges von 180 Patienten aus dem Homburger Keratokonus Zentrum retrospektiv ausgewertet. Die Patienten wurden zunächst anhand des tomographischen Befundes der Pentacam-Untersuchung, die als Goldstandard-Untersuchung der Vorderabschnitts-Tomographie des Auges genutzt wird, sowie anhand der Angaben aus ihrer Patientenakte in die Gruppen „Kontrollgruppe“ und „KK1“ eingeteilt. Die Gruppe „SKK“ wurde von Patienten gebildet, die an einem Auge an Keratokonus Grad 1 erkrankt sind und an deren Partnerauge diagnostisch noch kein Keratokonus festgestellt werden konnte. Da der Keratokonus im Verlauf meist beide Augen betrifft, ist bei diesen Partneraugen eine subklinische Form des Keratokonus anzunehmen. Die Patienten der Gruppe „LASIK“ wurden durch Daten des Refraktiven Zentrums der Klinik für Augenheilkunde ermittelt. Nach der Gruppeneinteilung durch die Pentacam und der Daten aus den Patientenakten wurde untersucht, welcher Grad der Übereinstimmung in der Einteilung der Patienten anhand der Ergebnisse des ORA erreicht werden kann. Bei den Gruppenvergleichen wurden mittels Mann-Whitney-U Test die WaveForm-Parameter ausgewählt, die sich signifikant zwischen den Gruppen unterscheiden. Diese signifikanten WaveForm-Parameter wurden jeweils in eine logistische Regressionsanalyse eingeschlossen, anhand derer verschiedene Modelle und ROC-Kurven entwickelt wurden, um die untersuchten Augen in die verschiedenen Gruppen einzuteilen. In der zweiten Studie wurden prospektiv bei 43 Patienten, davon 20 Patienten mit gesichertem Keratokonus und 23 gesunde Probanden, Messungen am ORA vor und nach Benutzung von befeuchtenden Augentropfen durchgeführt. Die Daten vor und nach Benutzung der Augentropfen wurden mittels Wilcoxon-Vorzeichen-Rang-Test auf signifikante Veränderungen überprüft. Ergebnisse: Zur Differenzierung der Patienten in die einzelnen Gruppen wurden bei jedem Gruppenvergleich die signifikant unterschiedlichen WaveForm-Parameter ausgewählt und in eine logistische Regression eingeschlossen. Hierdurch konnte jeweils ein Modell erstellt werden, welches die Patienten mit einer hohen Übereinstimmung in die nach der Pentacam eingeteilten Gruppen einteilte. Es zeigte sich, dass von den signifikanten WaveForm-Parametern in jedes Modell unterschiedliche Parameter eingeschlossen wurden. Die Parameter dslope1 und alphf wurden jedoch in 4 von 6 Modellen verwendet. Gesunde Augen und Augen mit Hornhautauffälligkeiten wurden in 76,7% der Fälle in die gleiche Gruppe wie durch die Pentacam eingeteilt. Die Area under the Curve (AUC) betrug 0,83 in der Receiver Operating Characteristic (ROC) Kurvenanalyse. In mehreren Vergleichen zwischen den Gruppen „LASIK“, „KK1“, „SKK“ und einer zusammengeführten Gruppe aus „KK1“ und „SKK“ lag die richtige Klassifizierungswahrscheinlichkeit jeweils bei über 84% und die AUC jeden Modells bei über 0,9 in der ROC-Kurvenanalyse. Bei der Unterscheidung zwischen „KK1“ und „SKK“ konnten nur 66,7% der Augen richtig klassifiziert werden mit einer AUC von 0,721 in der ROC-Kurvenanalyse. Bei der Untersuchung, ob befeuchtende Augentropfen das Messergebnis des ORA verbessern, zeigte sich, dass sich bei Patienten mit Keratokonus die Parameter p1area (<0,022), h1 (<0,011) und alphf (<0,03) signifikant änderten. Dies bedeutet, dass der erste Peak der WaveForm-Kurve höher wurde und mehr Licht reflektiert wurde. Der Parameter alphf sank nach Anwendung der Tropfen. Das heißt, durch die Augentropfen konnte das Rauschen zwischen den Peaks reduziert werden. Eine signifikante Verbesserung des WaveForm-Scores, der die Qualität der ORA-Messung beschreibt, konnte nicht erreicht werden. Eine signifikante Veränderung des Keratokonus Match Index (KMI) gelang ebenfalls nicht. Schlussfolgerung: Diese Arbeit konnte zeigen, dass mithilfe des ORA eine gute Differenzierung zwischen gesunden Augen und Augen mit verschiedenen Hornhautauffälligkeiten gelingt. Eine Unterscheidung zwischen gesunden Augen und Augen mit Keratokonus, sowie eine Unterscheidung zwischen Augen nach LASIK-Behandlung und Keratokonus konnte mittels der erstellten Modelle suffizient erreicht werden. Eine zuverlässige Unterscheidung zwischen Keratokonus Grad 1 und Subklinischer Keratokonus gelang nicht. Durch die Benutzung von befeuchtenden Augentropfen konnte keine signifikante Verbesserung der ORA-Messergebnisse erzielt werden. Ebenso ergab sich keine Veränderung des KMI, was darauf hindeutet, dass die befeuchtenden Augentropfen lediglich einen Einfluss auf einzelne Parameter haben, das Gesamtergebnis der Messung jedoch nicht verändern. Durch die Ergebnisse dieser Arbeit lässt sich zusammenfassend feststellen, dass die WaveForm-Parameter des ORA trotz Zusammenführung von unterschiedlichen Parametern und optimierter Auswertungsmodelle nicht zuverlässig zur alleinigen frühzeitigen Keratokonusdiagnostik genutzt werden können.

Purpose: With the help of the pneumotonometric measurement of the cornea by the Ocular Response Analyzer (ORA), biomechanical properties of the cornea can be obtained. After a short blast of air into the eye, a laser measures the light reflection when the cornea is applanated and uses this data to create a waveform curve. This can be used to diagnose conditions such as keratoconus, a non-inflammatory change in the cornea that progressively leads to a cone-shaped protrusion with thinning of the cornea. In this paper, the WaveForm curve of the cornea is investigated in healthy individuals, in patients with keratoconus and in patients with a condition after LASIK treatment. It is analysed whether the patients can be divided into a control group and the groups "keratoconus grade 1" (KK1), "subclinical keratoconus" (SKK) and "condition after LASIK treatment" (LASIK) on the basis of the WaveForm parameters. This would allow eyes with keratoconus to be recognised as early as possible. The corneal alterations can lead to a destabilization of the tear film over the course of the disease. Another aim of the study is therefore to investigate whether the ORA measurement result is influenced by the administration of moisturizing eye drops before the measurement. This may affect the overall quality of measurement as well as the effectiveness in the detection of keratoconus. Patients and methods: In the first study, the examination results of one eye of each of 180 patients from the Homburg Keratoconus Centre were retrospectively analysed. The patients were first divided into the groups "control group" and "KK1" on the basis of both the tomographic findings of the Pentacam examination, which is used as the gold standard examination of the anterior segment tomography of the eye, and the information from their patient file. The "SKK" group was formed by patients who had keratoconus grade 1 in one eye and whose partner eye had not yet been diagnosed with keratoconus. Since keratoconus usually affects both eyes in the course of its development, a subclinical form of keratoconus can be assumed in these partner eyes. The patients in the "LASIK" group were identified based on data from the Refractive Centre of Ophthalmology of Saarland. After the classification on the basis of Pentacam and the data from the patient records, it was investigated which degree of agreement could be achieved in the classification of the patients based on the results of the ORA. In the group comparisons, the WaveForm parameters that differed significantly between the groups were selected using the Mann-Whitney-U test. These significant WaveForm parameters were each included in a logistic regression analysis, which was used to develop different models and ROC curves to classify the eyes studied into the different groups. In the second study, 43 patients, including 20 patients with confirmed keratoconus and 23 healthy subjects, were prospectively measured for ORA before and after use of moisturizing eye drops. The data before and after use of the eye drops were checked for significant changes using the Wilcoxon signed-rank test. Results: To classify patients based on ORA into the individual groups, the significantly different WaveForm parameters were selected for each group comparison and included in a logistic regression. This made it possible to create a model that divided the patients with a high degree of agreement into the groups classified according to the Pentacam. It was shown that of the significant WaveForm parameters, different parameters were included in each model. However, the parameters dslope1 and alphf were used in 4 of 6 models. The ORA-classification of healthy eyes versus eyes with corneal abnormalities showed agreement with the Pentacam-classification in 76.7% of cases. The Area under the curve (AUC) was 0.83 in the Receiver Operating Characteristic (ROC) curve analysis. In several comparisons between the groups "LASIK", "KK1", "SKK" and a merged group of "KK1" and "SKK", the agreement was over 84% and the AUC of each model was over 0.9 in the ROC curve analysis. When distinguishing between "KK1" and "SKK", only 66.7% of the eyes could be correctly classified with an AUC of 0.721 in the ROC curve analysis. When investigating whether moisturizing eye drops improve the quality of measurement of the ORA, it was found that the parameters p1area (<0.022), h1 (<0.011) and alphf (<0.03) changed significantly in patients with keratoconus. This means that the first peak of the WaveForm curve became higher and more light was reflected. The parameter alphf decreased after application of the drops. This means that the eye drops reduced the noise between the peaks. There was no significant improvement in the WaveForm score, which describes the overall quality of the ORA measurement. There was also no significant change in the Keratoconus Match Index (KMI). Conclusion: This study showed that the ORA is able to differentiate between healthy eyes and eyes with different corneal abnormalities. The created models allowed a differentiation between healthy eyes and eyes with keratoconus, as well as a differentiation between eyes after LASIK treatment and keratoconus. A reliable classification into keratoconus grade 1 and subclinical keratoconus could not be achieved. The use of moisturizing eye drops did not significantly improve the ORA measurement results. Similarly, there was no change in the KMI, indicating that the moisturizing eye drops only influence individual parameters, but do not change the overall result of the measurement. In summary, the results of the present work show that the WaveForm parameters of the ORA cannot be used for reliable early keratoconus diagnosis on their own, even when combining different parameters and using optimized statistical models.