Диагностика диабетической полинейропатии на основе исследования нервных волокон роговицы

    На сегодняшний день современный алгоритм функциональной диагностики диабетической полинейропатии (ДПН) представлен рядом неврологических методик, включающих оценку чувствительных, двигательных, вегетативных симптомов, проведение электронейромиографического исследования, количественного сенсорного тестирования, кардиоваскулярных тестов для диагностики кардиальной автономной невропатии [1-3].

    Прижизненная неинвазивная оценка потенциальных структурных изменений тонких нервных волокон роговицы (НВР) при ДПН стала возможной благодаря внедрению в клиническую практику метода лазерной конфокальной микроскопии роговицы (КМР). Анализ состояния НВР с помощью КМР наиболее близок к морфометрическому и сопоставим с результатами, полученными в ходе исследования интраэпидермальной плотности нервных волокон кожи (панч-биопсия) [4]. При этом метод лазерной КМР обладает некоторыми преимуществами: быстротой исследования, воспроизводимостью, адекватной психологической восприимчивостью пациентами и неинвазивностью. Также исследователи отмечают высокую чувствительность (91%) и специфичность (93%) КМР в диагностике периферической ДПН и кардиальной автономной нейропатии [5, 6].

    Достоверные корреляции были получены между изменениями длины, плотности НВР и их ветвей и результатами автономных тестов у пациентов с СД 1-го типа [7]. Уменьшение длины и плотности нервов роговицы у пациентов с СД 2-го типа выявлено в другой работе, однако достоверных корреляционных взаимодействий между состоянием НВР и интраэпидермальных нервов в исследуемых группах не получено. Авторы связывают неоднородность нейропатических изменений тонких нервных волокон в различных органах и тканях организма особенностями патофизиологических механизмов [8].

    Таким образом, сложность диагностики ДПН ставит перед исследователями задачу поиска новых и усовершенствование существующих методик, направленных на выявление ранних признаков ДПН. Разработка автоматизированных алгоритмов объективной количественной оценки нервных волокон по данным КМР исключает необходимость «ручного» выделения волокон на конфокальном изображении, позволяя минимизировать ошибки при анализе данных КМР. Для количественной характеристики НВР наиболее часто используют следующие параметры: длина, плотность волокон и их ветвей [9]. В единичных зарубежных исследованиях в качестве характеристики структурных изменений нервного волокна авторы предлагают оценивать плотность и размер гранулярных структур НВР (Beading frequency, BF; number/0.1 mm; bead size, BS; μm2) [10]. В других работах авторы используют коэффициенты анизотропии и симметричности направленности НВР, характеризующих направление хода и особенности структуры нервного волокна [11-13].

    Цель

    Провести сравнительный анализ результатов данных лазерной конфокальной микроскопии роговицы и известных неврологических инструментальных методик (электронейромиографии, количественного сенсорного тестирования), оценить возможности автоматизированного алгоритма анализа нервных волокон роговицы в ранней диагностике диабетической полинейропатии.

    Материал и методы

    Две основные группы исследования составили 46 пациентов (85 глаз) с СД 1-го типа (группа 1) и 50 пациентов (87 глаз) с СД 2-го типа (группа 2). Контрольная группа состояла из 34 здоровых добровольцев (68 глаз) без нарушений углеводного обмена.

    Всем исследуемым было проведено стандартное офтальмологическое обследование: рефрактометрия, визометрия, пневмотонометрия, периметрия, биомикроскопия переднего отрезка глаза, офтальмоскопия глазного дна. Для визуализации НВР использовали лазерную КМР (HRT III с роговичной насадкой Rostock Cornea). Полученные конфокальные изображения обрабатывали с помощью авторского программного обеспечения Liner 1.2 S с автоматизированным вычислением характеристик извитости НВР – коэффициентов анизотропии (K_ΔL) и симметричности (K_sym) направленности нервов роговицы [11-13].

    С помощью общепринятых неврологических шкал ТSS (Total Symptom Score, общая оценка симптомов нейропатии), NSS (Neurological Symptoms Scorе, оценка неврологических симптомов), NDS (Neuropathy Disability Score, шкала нейропатического дисфункционального счета) количественно регистрировали симптомы и признаки ДПН, проводили стандартное неврологическое обследование с оценкой порога вибрационной, болевой, температурной чувствительности.

    Специализированная инструментальная диагностика была представлена методами стимуляционной электронейромиографии (ЭНМГ) нижних конечностей на электромиографе фирмы MBN (Россия) с оценкой функции сенсорных и моторных нервов и определением показателей скорости распространения возбуждения (СРВ), амплитуды М-ответов моторных нервов, резидуальной латентности (РЛ), амплитуды и СРВ сенсорных нервов.

    Метод количественного сенсорного тестирования (КСТ) на аппарате TSA II (Termo-Sensory Analyzer) позволил оценить функциональное состояние тонких волокон А-дельта, С-волокон нижних конечностей, ответственных за проведение температурной чувствительности. Нормальные средние значения порога восприятия холода составили 26,8–32,0o С, порога восприятия тепла –32,0–41,8o С. Лабораторная диагностика включала определение уровня гликозилированного гемоглобина (HbA1с, %).

    Статистическая обработка данных проводилась с использованием программы PASW Statistics 22. Корреляционный анализ проводился с использованием коэффициента ранговой корреляции Спирмена. Уровень значимости (p) корреляции принимали равным 0,05.

    Результаты и обсуждение

    В соответствии с общепринятой классификацией ДПН (Dyck P. B. et al, 1999) в группе 1 (СД 1-го типа) у 24 пациентов диагностирована субклиническая (N1a-b), а у 22 больных – клиническая (N2a-b) стадия ДПН. В группе 2 (СД 2-го типа) субклиническая и клиническая стадии ДПН определены соответственно у 27 и 23 пациентов.

    По данным лазерной КМР выявлено достоверное уменьшение средних значений коэффициента анизотропии направленности (K_ΔL) во всех группах пациентов с СД по сравнению с группой контроля. При этом изменения коэффициента симметричности направленности (K_sym) оказались менее выражены. Снижение числовых значений коэффициента анизотропии направленности (K_ΔL), свидетельствующее об изменении структуры НВР в виде увеличения извитости, отмечено уже на стадии субклинической ДПН при СД 1-го и 2-го типа.

    При анализе показателей гликозилированного гемоглобина (HbA1c) отмечен более высокий уровень HbA1c при СД 1 и 2 типа по сравнению с контрольной группой с тенденцией к его увеличению на стадии клинической ДПН. Достоверная корреляционная связь между показателем гликозилированного гемоглобина (HbA1с) и значением коэффициента направленности НВР: анизотропия (r=0,52, p≤ 0,026) выявлена только в группе пациентов с СД 2-го типа и в субклинической стадии ДПН.

    С помощью лазерной КМР патологические изменения НВР были обнаружены во всех случаях СД 1-го типа и в 81% – при СД 2-го типа. При этом изменения электрофизиологических характеристик периферических нервов по данным ЭНМГ (снижение СРВ малоберцового и большеберцового нервов, увеличение РЛ) наблюдались в 7 случаях (29%). Согласно данным КСТ у 6 пациентов (25%) зарегистрированы пограничные значения порогов температурной чувствительности.

    В группе пациентов с СД 1-го типа и в субклинической стадии ДПН получены достоверные корреляции коэффициента анизотропии (K_ΔL) и следующими ЭНМГ-параметрами: с показателями амплитуды М-ответа, РЛ и СРВ малоберцового нерва (r=0,486, p≤ 0,03; r=-0,469, p≤ 0,03; r=0,649, p≤ 0,002, соответственно), М-ответа большеберцового нерва (r=0,497, p≤ 0,02). Также выявлены корреляции коэффициента симметричности (K_sym) со значениями амплитуды М-ответа (r=0,622, p≤ 0,03), СРВ икроножного нерва (r=0,482, p≤ 0,03). В этой же группе значения K_sym коррелировали с показателями тепловой и холодовой чувствительности по данным КСТ (r=-0,678, p≤ 0,001; r=-0,475, p≤ 0,034).

    В группе пациентов с СД 2-го типа и субклинической ДПН результаты были менее однородными: выявлены достоверные корреляционные зависимости между коэффициентом анизотропии (K_ΔL) и РЛ малоберцового нерва (r=0,510, p ≤ 0,03), М-ответом большеберцового нерва (r=0,524, p≤ 0,025). Отмечены корреляции значений коэффициента симметричности (K_sym) с показателем С-ответа икроножного нерва (r=0,647, p≤ 0,004) и порогом восприятия холода (r=- 0,561, p≤ 0,015).

    Полученные данные корреляционного анализа позволяют сделать вывод об информативности диагностики субклинических форм ДПН с помощью анализа извитости НВР методом лазерной КМР. В пользу диагностической значимости данной методики также свидетельствует более высокий уровень выявляемости изменений в структуре НВР по сравнению с результатами общепринятых неврологических методов диагностики оценки состояния периферических нервов (ЭНМГ, КСТ).

    Заключение

    В отличие от инвазивных и имеющих определенные противопоказания методов диагностики ДПН (биопсия кожи или нерва), лазерная КМР позволяет быстро и неинвазивно визуализировать и оценивать состояние нервных волокон. В настоящем исследовании предлагается использовать автоматизированную количественную оценку извитости нервного волокна, которая в отличие от ранее предложенной характеристики извитости (англ. CNF tortuosity – CNFT, общая абсолютная кривизна нервного волокна), оказалась информативной уже на стадии субклинической ДПН. Таким образом, метод лазерной КМР может быть рекомендован для ранней диагностики неврологических изменений у пациентов с СД 1-го и 2-го типа.