青光眼进展的事件驱动检测：整合 OCT、OCTA 与视野指标

要点速览

• 光学相干断层扫描血管成像（Optical Coherence Tomography Angiography，OCTA）测得的血管密度检出青光眼进展的时间，较视野（visual field，VF）缺损约提前 2.3 年，较光学相干断层扫描（Optical Coherence Tomography，OCT）环盘周围视网膜神经纤维层（circumpapillary retinal nerve fiber layer，CPRNFL）变薄约提前 0.2 年。
• 与 OCT 相比，OCTA 在事件驱动型进展检测中的特异度略低，提示其更适合作为互补工具，而非替代手段。
• 基线微血管异常，如微血管缺失（microvasculature dropout，MvD）和脉络膜微血管缺失（choroidal microvascular dropout，CMvD），与更快进展相关，提示血管因素在青光眼发病机制中具有重要作用。
• 将机器学习和深度学习应用于纵向 OCTA 图像的高级分析方法，有望提高进展预测的准确性。

背景

青光眼仍是全球致盲的重要原因之一，其特征为进行性视神经病变及相应的视野缺损。及早识别疾病进展对于保留视功能和制定个体化治疗强度至关重要。常规临床监测通常将利用 OCT 对视网膜神经纤维层（retinal nerve fiber layer，RNFL）变薄进行结构性评估，与通过标准自动视野计进行的功能性评估（视野检查）相结合。然而，这些方法往往在明显损害已经发生后才发现进展。OCTA 是一种无创成像技术，可定量评估视网膜及视神经头微血管灌注情况，近年来作为一种新工具受到关注；其可能通过显示先于结构损害或功能下降出现的微血管改变，从而更早发现青光眼性损害。

核心内容

基于事件的进展检测：时间差异与一致性

Hashemi 等（2026）开展的一项里程碑式回顾性研究纳入 116 例患者的 180 只眼，平均随访 5.1 年，并同步进行 OCT、OCTA 和 VF 检查。OCT 和 OCTA 的事件驱动型进展定义为两次连续随访中变化超过重复测量变异，而 VF 进展则采用引导式进展分析（guided progression analysis）。在出现进展的眼（59.4%）中，OCTA 血管密度变化最早检出进展的比例为 37.4%，高于 OCT CPRNFL 厚度的 29.9% 和 VF 的 24.3%。OCTA 领先于 VF 发现进展的时间为 2.3 年（95% CI 1.3–3.2），OCT 领先于 VF 为 1.5 年（95% CI 0.6–2.4）。特异度方面，OCT 高于 OCTA，分别为 75.6% 和 68.9%。这些结果表明，OCTA 血管密度可作为青光眼进展的有价值早期生物标志物，但其特异度略有下降。

微血管缺失及其预后价值

Shin 等（2026）的研究显示，在 OCTA 上检出的基线微血管缺失（MvD）可预测无视野缺损青光眼（preperimetric glaucoma，PPG）眼更快的毛细血管密度下降及后续 VF 恶化。该血管缺陷与由结构异常向功能损害转化的风险升高相关。类似地，脉络膜微血管缺失（CMvD）的进展与更快的 VF 下降相关，且原发性开角型青光眼（primary open-angle glaucoma，POAG）与假性剥脱性青光眼（pseudoexfoliation glaucoma，PXG）之间存在差异。这类血管特征可作为预后标志物，用于风险分层并指导随访频率。

不同模态的重复性与变异性

在解读进展时，测量变异性至关重要。Wu 等（2026）报道，VF 和 OCTA 指标的变异性具有疾病严重程度依赖性：中重度青光眼中 VF 平均偏差（mean deviation，MD）的容许范围扩大一倍，而 OCTA 视盘周围灌注密度的变异系数则在 5% 至 9% 之间波动。相反，OCT 的结构性指标，如视盘周围 RNFL 和黄斑神经节细胞—内丛状层（macular ganglion cell-inner plexiform layer，mGCIPL）厚度，在不同青光眼严重程度下仍保持相对稳定的变异性（约 2%）。这些证据强调，在进展检测中需要采用按模态和疾病分期调整的阈值。

晚期疾病中的结构与血管相关性

在晚期青光眼中，常用结构指标可能接近“地板效应”，从而限制其监测价值。Yu 等（2025）证明，黄斑旁中心凹浅层毛细血管丛血管密度（superficial capillary plexus vessel density，SCP-VD）与中心 10-2 VF 缺损及神经节细胞复合体厚度密切相关，提示 OCTA 血管参数可补充结构指标，尤其在 VF 检查可靠性受限时可作为替代性标志物。

近视及青光眼亚型的影响

高度近视合并青光眼的眼别呈现不同的进展模式。Mori 等（2025）发现，在高度近视中，视盘血管密度（optic disc vessel density，ODVD）下降与 VF 进展密切相关，而 RNFL 变薄的预测作用较弱。与此同时，Yen 等（2026）指出，40 岁以下、伴高度近视且黄斑血管密度降低的正常眼压型青光眼（normal-tension glaucoma，NTG）患者进展更快。这些发现提示，血管指标在近视及 NTG 人群中尤具信息价值。

高级分析技术

人工智能方法已被应用于纵向 OCTA 数据，以提高进展检出能力。Wen 等（2024）基于纵向 en-face 黄斑 OCTA 图像构建深度学习模型，曲线下面积（area under the curve，AUC）达到 0.81，优于仅基于血管密度的 Logistic 回归模型。此外，纳入深层血管丛密度和脉络膜毛细血管层缺失等结构与血管参数的机器学习分类器，也已用于以较高的敏感度和特异度预测进展速度（Chen 等，2025）。

针对血管失调的治疗干预

旨在改善眼部血流的辅助治疗，例如全身给予 dronabinol，已被证实可增加原发性开角型青光眼患者的视神经头血流及 OCTA 上浅层血管密度，而不影响眼压（intraocular pressure，IOP）（Muller 等，2026）。这些干预提示，血管生物标志物在监测和治疗两方面均具有转化医学意义。

专家点评

尽管 OCT 和 VF 仍是青光眼监测的诊断主力，越来越多证据支持将 OCTA 血管指标纳入临床实践，以更早发现疾病进展。更早检出与特异度略降之间的权衡，要求临床医生谨慎判断，以避免过度治疗。当结构性 OCT 接近地板效应，或 VF 检查不可靠时，血管参数的价值尤为突出。

此外，微血管缺失相关性以及 NTG 与高眼压型青光眼之间不同的视网膜血管反应性，都提示血管功能障碍可能参与青光眼的发生发展。这些认识进一步支持了血管靶向治疗的理论依据。

不过，现阶段仍存在若干局限，包括测量变异性、OCTA 进展判定标准尚未统一，以及在不同临床场景中常规应用 OCTA 的成本效益问题。未来研究应聚焦于前瞻性、多中心验证，完善正常参考数据库，并与人工智能结合，以实现个体化监测。

结论

来自纵向队列和先进分析模型的新证据表明，与 OCT 结构指标和视野检查相比，OCTA 血管密度指标能够更早检出青光眼进展。这些血管生物标志物丰富了青光眼监测手段，可用于风险分层，并可能为针对眼部灌注的创新治疗策略提供指导。在临床整合 OCTA 时，需在敏感度、特异度和经济因素之间取得平衡。后续研究将有助于明确如何通过多模态影像优化青光眼患者的视功能结局。

参考文献

• Hashemi M, Nishida T, Moghimi S, et al. Event-Based Progression Detection Among OCT, OCT Angiography, and Visual Field in Glaucoma. JAMA Ophthalmol. 2026; e263545. PMID:42690635
• Shin JW, Sung KR, Park SB, et al. Progression in Preperimetric Glaucoma Eyes With and Without Microvasculature Dropout. Am J Ophthalmol. 2026;289:224-230. PMID:42214583
• Wu Z, Wen J, Rao HL, et al. Reproducibility of VF, OCT, and OCTA in Glaucoma: A Prospective Multi-Visit Study. Transl Vis Sci Technol. 2026;15(7):30. PMID:42524829
• Yu H, Su H, Zhao J, et al. Optic Disc Microvasculature Reduction and Visual Field Progression in Advanced Primary Open-Angle Glaucoma. Am J Ophthalmol. 2026;287:163-177. PMID:41912062
• Mori S, Ikuno Y, Yoshikawa M, et al. Longitudinal Measurement of Optic Disc Vessel Density to Detect Glaucoma Progression in High Myopia. Ophthalmology. 2025;132(12):1357-1371. PMID:40769299
• Wen JC, Zhao B, Schuman JS, et al. Detection of glaucoma progression on longitudinal series of en-face macular optical coherence tomography angiography images with a deep learning model. Br J Ophthalmol. 2024;108(12):1688-1693. PMID:39117359
• Chen Y, Li J, Shao Y, et al. Predictive modeling of glaucomatous optic neuropathy progression rate using OCT and OCTA parameters. Vestn Oftalmol. 2025;141(2):22-29. PMID:40353537
• Muller PL, Dettmann J, Siedlecki J, et al. Single oral administration of dronabinol increases ocular blood flow in patients with glaucoma: A randomized controlled trial. Acta Ophthalmol. 2026;104(2):225-232. PMID:40772417