Ранняя диагностика кератоконуса в клинической практике: возможности мультимодальной визуализации и биомеханической оценки роговицы

    Введение

    Кератоконус — невоспалительное заболевание роговицы, для которого характерно двустороннее асимметричное прогрессирующее истончение и выпячивание ее поверхности [1]. С появлением эффективных методов, способных замедлять прогрессирование на ранних стадиях, диагностическая задача заключается не только в выявлении манифестной эктазии, но и в идентификации субклинических форм.

    Современные технологии визуализации обеспечивают высокоточное изображение и количественную оценку геометрии и микроструктуры роговицы.

    Комбинация нескольких методов визуализации, включая кератотопографию, томографию, Шаймпфлюг­визуализацию, оптическую когерентную томографию переднего сегмента и конфокальную микроскопию in vivo, позволила перейти от анализа исключительно передней поверхности к комплексной оценке трехмерной геометрии и ее деформационного ответа. Это обусловлено тем, что геометрические и биомеханические изменения формируются неодновременно [5, 6]. В обзор включались наиболее клинически валидированные и широко применяемые показатели, для которых доступны данные о диагностической точности и межисследовательской воспроизводимости.

    Кератотопография

    Согласно рекомендациям Американской академии офтальмологии, кератотопография и кератотомография остаются ключевыми инструментальными исследованиями при первичной оценке и динамическом наблюдении пациентов с подозрением на кератоэктазию [7].

    Кератотопография основана на анализе изображения, проецируемого с определенного расстояния, в качестве которого используются чередующиеся черные и белые концентрические кольца — диски Пласидо [2]. Расстояние между отраженными кольцами используется для расчета кривизны роговицы в различных точках. В некоторых приборах проецируются цветные изображения для улучшения идентификации границ колец, что представляет интерес при наличии неровной поверхности, когда края колец могут накладываться друг на друга [2, 3].

    Топографы на основе дисков Пласидо являются наиболее распространенными, однако основные недостатки включают отсутствие информации о задней поверхности роговицы и ограниченное покрытие парацентральной и периферической зон роговицы [4, 5].

    Тангенциальные карты и стандартизированная цветовая шкала более чувствительны к локальным асимметриям по сравнению с аксиальными картами, что имеет значение при оценке очаговых зон эктазии. Радиус кривизны в каждой точке поверхности вычисляется двумя способами [2]. Аксиальный (сагиттальный) радиус определяется как расстояние от оптической оси до нормали к поверхности в этой точке и корректно описывает только симметричные профили, такие как центральная часть роговицы. Тангенциальный (моментный, меридианный) радиус — расстояние от центра кривизны сферы наилучшего приближения для каждой точки до нормали к поверхности в этой точке и точно отражает локальные изменения и периферию роговицы. Цветовая кодировка карт дает возможность распознавать типичные паттерны кривизны и асимметрии [8]. В абсолютной шкале, предложенной L.J. Maguire и соавт., каждый цвет соответствует фиксированному диоптрийному интервалу: зеленый и желтый — нормальной оптической силе, красный и белый — более крутым, а синий и фиолетовый — более пологим областям [8, 10]. Тем не менее интерпретация цветовых паттернов должна проводиться с учетом клинического контекста, поскольку аналогичные изменения могут наблюдаться при деформации роговицы, индуцированной контактными линзами [8].

    При оценке преломляющей силы роговицы следует учитывать такие показатели как плоская кератометрия (K1) и крутая кератометрия (K2). При эктазии роговицы значения крутой кератометрии обычно выше [9]. Совокупный астигматизм роговицы с учетом задней поверхности следует сопоставить с манифестной рефракцией, чтобы исключить причины несоответствий, обусловленных хрусталиковым астигматизмом, задней субкапсулярной катарактой или нарушением стабильности слезной пленки и др. [9]. Показатель Q характеризует форму роговицы, которая обычно является асферической в пределах от –0,2 до –0,3. При кератоконусе, как правило, наблюдается увеличение отрицательных значений Q, отражающее усиление центральной кривизны и формирование пролатного профиля (центральная зона более крутая, а периферия относительно более плоская). Чем более отрицателен показатель Q, тем выраженнее это соотношение [9].

    Шаймпфлюг-томография

    Для томографической оценки роговицы используются приборы, основанные на принципе проекционной сканирующей щели, технологии Шаймпфлюг­камер и оптической когерентной томографии. Принцип Шаймпфлюга подразумевает использование вращающейся камеры для трехмерной реконструкции передней и задней поверхности роговицы с получением сведений об элевационном и пахиметрическом профиле, что имеет принципиально важное значение при диагностике эктазий, поскольку ранние проявления могут локализоваться на задней поверхности и сопровождаться характерной перестройкой пахиметрических карт.

    По данным обзоров и отдельных клинических исследований, технологии на основе Шаймпфлюг­камер демонстрируют высокую диагностическую точность при манифестном кератоконусе (площадь под ROC­кривой, Area Under the ROC Curve, AUC, 0,82‒1,00) и более вариабельные показатели при субклинических формах (AUC 0,66‒0,99) [12].

    Основные современные устройства на основе Шаймплюг­камер включают Pentacam (Oculus, Германия), Galilei (Ziemer, Швейцария) и Sirius (CSO, Италия), каждое из которых использует собственные алгоритмы расчета индексов для скрининга и стратификации риска [13].

    Pentacam (Oculus, Германия) использует технологию вращающейся Шаймпфлюг­камеры для создания до 50 срезов роговицы с последующей реконструкцией ее геометрии. Ключевые параметры включают передний радиус кривизны (ARC), задний радиус кривизны (PRC), минимальную толщину роговицы (MCT), а также индексы, такие как итоговое отклонение по Belin­Ambrósio (BAD­D), индекс вариабельности поверхности (ISV) и индекс вертикальной асимметрии (IVA) (табл. 1, 2) [14].

    Индекс BAD­D (Belin­Ambrosio Deviation) представляет собой показатель, основанный на сравнении индивидуальных параметров с нормативной базой прибора. В большинстве исследований «случай‒контроль» BAD­D демонстрирует высокую дискриминационную способность при манифестном кератоконусе (AUC часто >0,90). При субклинических формах его точность ниже и зависит от определения forme fruste. Следует учитывать, что чувствительность и специфичность BAD­D зависят от характеристик нормативной выборки (этнической структуры, возраста пациента), а также от качества съемки и корректности центровки. При атипичной анатомии тонкой, но биомеханически стабильной роговице или выраженной миопии возможны ложноположительные результаты.

    Приборы Galilei и Sirius используют двойную Шаймпфлюг­визуализацию в сочетании с дисками Пласидо.

    Основные индексы Galilei — индекс прогнозирования кератоконуса (KPI), вероятность кератоконуса (Kprob) и индекс регулярности поверхности (SRI) [15]. В одном из исследований максимальная задняя кривизна роговицы и общая оптическая сила продемонстрировали высокую диагностическую эффективность (AUC 0,99) при дифференциации кератоконуса и нормы [16].

    Наиболее информативным параметром аппарата Sirius признано среднеквадратичное отклонение высоты на единицу площади задней поверхности роговицы (RMS/A) в зоне 4,5 мм [16]. Вместе с тем в исследовании U. Tunç и соавт. показано, при III–IV стадиях кератоконуса воспроизводимость параметров кривизны снижается, что ограничивает их надежность при выраженной деформации роговицы [17].

    При выявлении субклинической формы в парных глазах пациентов с односторонним кератоконусом умеренную диагностическую ценность показали: среднеквадратичное значение аберраций высшего порядка (RMS HOA), BAD­D, задняя элевация в самой тонкой точке роговицы, средний индекс пахиметрической прогрессии (PPIavg) и отклонение индекса относительной толщины по Ambrósio (Da) [18]. Метаанализ A. Al Somali и соавт. показал, что комбинация технологий Шаймпфлюга и данных Пласидо в сочетании с биомеханической оценкой улучшает диагностику кератоконуса, однако показатели чувствительности и специфичности существенно варьируют и зависят от состава выборки и определения субклинической эктазии [19]. В исследование E. Zaabaar и соавт. 18 параметров Pentacam обладали высокой диагностической точностью (AUC 0,90–1,00) для дифференциации кератоконуса и высокого миопического астигматизма, включая минимальный передний радиус кривизны (Rmin), минимальный задний радиус кривизны (PRC), максимальный индекс относительной толщины по ARTmax и итоговое отклонение Belin­Ambrósio (total D), с чувствительностью и специфичностью более 90% [21]. Следует учитывать, что столь высокие значения AUC получены преимущественно в контролируемых выборках.

    Биомеханическая оценка

    Поскольку морфометрические изменения могут появляться позже функциональной слабости стромальной ткани, биомеханическая оценка дополняет томографию при подозрении на ранние формы эктазии. Томографо­биомеханический индекс (TBI) показал наиболее высокую дискриминационную способность (AUC 0,992), статистически превосходя индекс прогнозирования роговичного рефракционного риска (Pentacam Random Forest Index, PRFI) и абсолютный индекс нерегулярности поверхности (IS Abs). В ряде исследований TBI демонстрировал более высокую диагностическую точность по сравнению с BAD­D и CBI (AUC до 0,99 при клинической эктазии и около 0,96 при топографически нормальных парных глазах) [22, 23]. Следует отметить, TBI рассчитывается на алгоритмах машинного обучения, следовательно, его диагностические характеристики зависят от характеристик обучающей выборки и не всегда воспроизводятся с той же точностью в независимых популяциях, что ограничивает клиническую интерпретируемость результата. Corvis Biomechanical Index (CBI) также продемонстрировал высокую диагностическую эффективность (AUC 0,98) при дифференциации нормы и эктазии, статистически превосходя параметры, измеряемые с помощью анализатора биомеханики глаза (ORA) [24]. CBI отражает интеграцию параметров деформационного ответа роговицы, на показатели биомеханики влияет внутриглазное давление, толщина роговицы и вязкоэластические свойства ткани, что может приводить к частичному перекрытию распределений между нормой и ранней эктазией. Кроме того, CBI менее информативен при выраженных рубцовых изменениях вследствие изменения локальной механики ткани.

    Индекс стресс­деформации (SSIv2), направленный на количественную оценку внутритканевой жесткости, показал высокую производительность в дифференциации различных стадий кератоконуса. В исследованиях SSIv2 продемонстрировал статистически значимо более высокий AUC по сравнению со всеми другими параметрами Corvis ST при дифференциации здоровых глаз и forme fruste кератоконуса.

    При этом значения SSIv2 и ARTh были значительно выше, а интегрированный обратный радиус (IIR) и CBI ниже по сравнению с группами forme fruste, субклинического и клинического кератоконуса (p<0,05) [25]. Эти различия подтверждают чувствительность параметров деформационного ответа к раннему снижению механической устойчивости роговицы.

    Корреляционный анализ биомеханических и томографических параметров подтверждает их взаимодополняющую диагностическую роль. Линейная компонента корнеального биомеханического индекса (CBI beta) демонстрировала выраженную обратную корреляцию с минимальной толщиной роговицы, а также с передним и задним радиусами кривизны, что отражает связь между истончением и усилением эктазии у пациентов с кератоконусом (p<0,001).

    В то же время параметр жесткости роговицы в момент первого аппланации (SPA1) положительно коррелировал с радиусами кривизны и минимальной толщиной, указывая на снижение биомеханики роговичной ткани по мере прогрессирования эктазии. При выявлении субклинического кератоконуса SP­A1 демонстрировал умеренную диагностическую эффективность (AUC 0,753) [26, 27], что свидетельствует о его вспомогательном значении.

    Мультицентровое исследование X. Chen и соавт. показало, что среди пяти наиболее информативных индексов для выявления раннего кератоконуса 80% составляли биомеханические параметры (4 из 5), включая длину дуги деформации при первой аппланации (A1 dArc length), радиус кривизны роговицы в точке максимальной вогнутости (RHC), время второй аппланации и TBI [29]. Эти данные подтверждают, что параметры деформационного ответа играют ключевую роль в ранней диагностике. Модель пошаговой логистической регрессии, объединяющая томографические и биомеханические параметры (IHD, CBI и TBI), показала высокую точность (AUC 0,999) при выявлении кератоконуса у родственников первой степени родства, статистически превосходя использование одного метода мультимодальной визуализации [30].

    Немаловажным аспектом, определяющим тактику лечения и прогноз течения заболевания, является оценка прогрессирования патологии. Исследования показали, что при кератоконусе с выраженной элевацией только задней поверхности биомеханические параметры были выше (CH и CRF примерно на 1,00 мм рт.ст.) по сравнению с глазами с элевацией как передней, так и задней поверхностей (p<0,001) [31]. Показатель SP­A1 снижается с увеличением стадии кератоконуса и может служить количественным маркером мониторинга прогрессирования заболевания [32].

    Несмотря на высокую диагностическую эффективность интегральных индексов, их интерпретация требует осторожности. Общим ограничением всех интегральных индексов является зависимость от качества первичных измерений. Ошибки центровки, нестабильная слезная пленка, ношение контактных линз и выраженный синдром «сухого глаза» способны существенно исказить как томографические, так и биомеханические итоговые показатели. Следовательно, ни один индекс не должен использоваться изолированно; клиническое решение должно основываться на согласованности морфометрических, биомеханических и клинических данных.

    AS-ОСТ

    Оптическая когерентная томография (ОКТ) переднего сегмента (AS­ОСТ) дополняет топографию и томографию за счет высокоточной визуализации микроструктуры роговицы. В ряде исследований метод демонстрировал высокую диагностическую точность при манифестном и субклиническом кератоконусе, при этом показатели чувствительности и специфичности существенно варьируют в зависимости от используемого алгоритма сегментации, критериев включения и характеристик исследуемой популяции [33, 34]. Пространственное разрешение современных спектральных и swept­source систем (порядка 5–10 мкм) позволяет количественно анализировать распределение толщины стромы и эпителия, включая определение минимальной пахиметрии и пространственной локализации самой тонкой точки.

    Исследования с использованием спектрально­доменной ОКТ показали, что минимальная толщина роговицы при кератоконусе составляет 452,6±60,9 мкм, тогда как у здоровых людей она равна 546±23,7 мкм. При этом вертикальное положение самой тонкой точки роговицы смещено книзу (–805±749 мкм против –118±260 мкм; предложенное пороговое значение –716 мкм) [35].

    Swept­source ОКТ выявила, что порог задней элевации в самой тонкой точке 16,44 мкм обеспечивает чувствительность 86% и специфичность 98% при дифференциации кератоконуса и нормы [36]. Фурье­анализ нерегулярного астигматизма роговицы с использованием ОКТ показал, что индексы асимметрии и нерегулярности высшего порядка задней поверхности роговицы обладают умеренной информативностью для раннего выявления кератоконуса (AUC 0,778 и 0,709 для пре­топографического кератоконуса) [38], что указывает на их вспомогательную роль.

    Клиническая значимость AS­OCT возрастает при подозрении на раннюю или субклиническую эктазию, когда эпителиальный слой может частично компенсировать стромальную деформацию за счет ремоделирования толщины. В ряде исследований показано, что параметры эпителиального картирования (стандартное отклонение толщины эпителия, асимметрия распределения, совпадение локализации эпителиального и стромального истончения) обладают высокой диагностической способностью для выявления раннего кератоконуса (AUC 0,967 для субклинической формы и 0,932 при подозрении на кератоконус) [39]. Однако диапазоны чувствительности и специфичности варьируют в зависимости от используемого алгоритма, критериев включения и популяции исследования; универсального порогового значения, применимого к различным клиническим популяциям, на сегодняшний день не существует.

    Двухэтапные алгоритмы, сочетающие количественный анализ пахиметрии и эпителиального профиля с последующей оценкой морфологических паттернов, демонстрируют более высокую воспроизводимость по сравнению с использованием одного показателя, что снижает вероятность ложноположительных заключений.

    Индекс WISE, объединяющий стромальные и эпителиальные параметры роговицы, продемонстрировал сопоставимую эффективность с индексами Шаймпфлюгтомографии BAD­D и PRFI: AUC 0,76–0,83 для forme fruste кератоконуса и 0,92–0,94 для раннего кератоконуса [40].

    Эти значения свидетельствуют о высокой, но не абсолютной дискриминационной способности и требуют интерпретации в клиническом контексте.

    AS­ОСТ также используется для количественной оценки прогрессирования кератоконуса. Предложенное пороговое значение минимальной толщины роговицы ≥5 мкм во времени показало умеренную дискриминационную способность (AUC 0,79) при дифференцировке прогрессирующих и стабильных случаев и требует подтверждения воспроизводимости на повторных измерениях с контролем коэффициента вариации. Динамика минимальной толщины роговицы значимо коррелировала с изменениями максимальной кератометрии (r= –0,61; p<0,0001), что подтверждает связь геометрических и структурных изменений [42].

    Дополнительно метод позволяет оценивать глубину демаркационной линии после кросслинкинга и выявлять структурные осложнения (разрыв десцеметовой мембраны при остром гидропсе и др.) [4, 33, 37, 42].

    Таким образом, AS­OCT не заменяет томографию, а усиливает ее интерпретацию, особенно в пограничных и ранних случаях.

    Конфокальная микроскопия

    Конфокальная микроскопия in vivo (In Vivo Confocal Microscopy, IVCM) представляет собой метод оптической визуализации, позволяющий получать изображения микроструктуры роговицы на клеточном уровне [43, 44].

    Если AS­OCT уточняет распределение толщины слоев, то IVCM позволяет количественно и качественно оценить клеточные и нервные маркеры ремоделирования. В исследовании E.B. Ozgurhan и соавт. выявлено статистически значимое снижение плотности кератоцитов передней и задней стромы при манифестном и субклиническом кератоконусе по сравнению с контрольной группой (p<0,001), что интерпретируется как отражение ремоделирования и апоптоза в условиях хронической биомеханической нестабильности [45]. A.W.J. Teo и соавт. в систематическом обзоре описывали более низкую плотность и нерегулярное расположение стромальных кератоцитов, с выраженной отражательной способностью у лиц с кератоконусом в сравнении с контролем [43]. В проведенном исследовании A. Alvani и соавт. также отмечено снижение плотности эпителиальных клеток роговицы и переднего, заднего слоев кератоцитов при кератоконусе. Плотность центральных ветвей роговичных нервов, длина нервных волокон были значительно ниже при кератоконусе по сравнению с контрольной группой и характеризовались увеличением их извитости и диаметра, а также формированием петлеобразных структур в области вершины конуса [46].

    Несмотря на высокое пространственное разрешение, количественный анализ параметров IVCM требует либо трудоемкой ручной разметки, либо автоматизированных алгоритмов, чувствительность которых может быть ограничена. B.M. Williams и соавт. разработали метод количественной оценки на основе искусственного интеллекта, который показал высокую точность локализации для количественного определения биомаркеров роговичных нервов при диабетической нейропатии.

    Данный метод может быть также применим и в отношении количественной оценки нервных изменений при кератоэктазиях [47].

    Следует подчеркнуть, что диагностическая роль IVCM в рутинной клинической практике остается ограниченной. Метод не является скрининговым, его основная ценность заключается в исследовательском контексте и в уточнении патофизиологических механизмов эктазии, а также в оценке микроструктурных изменений после кросслинкинга.

    Обсуждение

    Несмотря на значительный прогресс в инструментальной диагностике кератоконуса, интерпретация результатов мультимодальной визуализации подвержена ряду систематических ограничений. В литературе отсутствует единое диагностическое определение forme fruste кератоконуса, что приводит к различиям в расчетных значениях чувствительности и специфичности различных индексов. Индексы, основанные на сравнении индивидуальных параметров с референсной популяцией (например, BAD­D), чувствительны к этническим, возрастным и рефракционным особенностям выборки. Индексы, построенные на основе машинного обучения (такие как TBI), демонстрируют высокую точность в обучающих выборках, однако требуют внешней валидации в независимых популяциях. Нарушение центровки, нестабильная слезная пленка, ношение контактных линз, синдром сухого глаза и колебания внутриглазного давления могут искажать как томографические, так и биомеханические показатели.

    Различные исследования используют неодинаковые пороговые значения для изменений Kmax, минимальной толщины роговицы или задней элевации, что ограничивает сопоставимость результатов. Указанные ограничения подчеркивают необходимость комплексной клинической интерпретации данных и осторожного использования единичных пороговых значений.

    Диагностика кератоконуса требует поэтапной интеграции морфометрических и биомеханических данных, поскольку геометрические и функциональные изменения роговицы возникают неодновременно и имеют различную чувствительность на разных стадиях заболевания.

    Базовый диагностический уровень включает оценку передней поверхности (Placido) и трехмерную реконструкцию передней и задней поверхностей роговицы (Scheimpflug). На этом этапе ключевыми являются: анализ кривизны (Kmax, Rmin); задняя элевация; пахиметрическая прогрессия (PPI); интегральные индексы (BAD­D). Этот уровень позволяет выявлять манифестные формы заболевания и значительную часть субклинических случаев, а также проводить первичную стратификацию риска перед рефракционной хирургией.

    При пограничных или сомнительных томографических данных диагностическая чувствительность повышается при интеграции биомеханических параметров. Наиболее информативными считаются: TBI; CBI; SSIv2. Дополнительное использование AS­OCT (оценка асимметрии, стандартного отклонения толщины эпителия и совпадения зоны истончения) позволяет выявлять структурные изменения, предшествующие манифестным топографическим признакам. На этом уровне выявляются: forme fruste кератоконус; топографически нормальные парные глаза при асимметричной эктазии; пациенты группы риска с «пограничной» томографией. Комбинированные индексы демонстрируют более высокую диагностическую способность по сравнению с отдельными метриками, особенно в выявлении топографически нормальных парных глаз при асимметричной эктазии.

    Оценка прогрессирования заболевания должна основываться не на единичном измерении, а на воспроизводимой динамике показателей при повторных исследованиях. К клинически значимым маркерам относятся: уменьшение минимальной толщины роговицы (MCT) во времени, увеличение задней элевации, снижение параметра SP­A1, изменение Kmax в сочетании с пахиметрической динамикой. Биомеханические показатели могут демонстрировать снижение жесткости ткани до появления выраженных геометрических изменений, что повышает их ценность при раннем выявлении прогрессирования.

    Конфокальная микроскопия in vivo имеет вспомогательное значение и может использоваться для изучения микроструктурных изменений и патофизиологических механизмов заболевания.

    Вывод

    Современная диагностика кератоконуса основывается на поэтапной интеграции морфометрических и биомеханических параметров роговицы. На этапе первичного скрининга определяющее значение имеют Placido­топография и Шаймпфлюг­томография, обеспечивающие оценку передней и задней поверхности, элевационных карт и пахиметрической прогрессии. При подозрении на субклиническую эктазию диагностическая чувствительность возрастает при включении биомеханических индексов и эпителиального картирования методом AS­OCT. Динамическое наблюдение должно основываться не на изолированном изменении кератометрических показателей, а на воспроизводимой оценке изменений, в том числе минимальной толщины роговицы, задней элевации и параметров биомеханического ответа.

    Следует учитывать, что интегральные индексы не являются универсальными диагностическими маркерами и подвержены влиянию нормативных баз данных, алгоритмических особенностей и технических факторов измерения. В этой связи клиническое решение должно формироваться на основе согласованности результатов различных методов и анализа их динамики во времени.

    Вместе с тем существующие данные остаются методологически неоднородными. Необходимы крупные проспективные многоцентровые исследования с унификацией диагностических критериев, оценкой межприборной воспроизводимости и независимой валидацией интегральных индексов. Только при накоплении стандартизированных и сопоставимых данных возможно формирование устойчивой и воспроизводимой стратегии ранней диагностики кератоконуса.

    Информация об авторах

    Миннигалиев Вадим Маратович — врач­стажер Уфимского НИИ глазных болезней ФГБОУ ВО БГМУ Минздрава России, minnigalieff@ gmail.com, https://orcid.org/0009­0009­5890­8189

    Титоян Карине Хачатуровна — к.м.н., старший научный сотрудник отдела хирургии роговицы и хрусталика Уфимского НИИ глазных болезней ФГБОУ ВО БГМУ Минздрава России, oko.ufa@ya.ru, https://orcid.org/0000­0003­3529­3491

    Казакбаева Гюлли Мухаррамовна — к.м.н., зав. отделением офтальмологической и медицинской эпидемиологии, Уфимский НИИ глазных болезней ФГБОУ ВО БГМУ Минздрава России, gyulli.kazakbaeva@gmail.com, https://orcid.org/0000­0002­0569­1264

    Information about the authors

    Vadim M. Minnigaliev — medical intern, Ufa Eye Research Institute, Bashkir State Medical University of the Ministry of Health of Russia, minnigalieff@gmail.com, https://orcid.org/0009­0009­5890­8189

    Karine Kh. Titoyan — Candidate of Medical Sciences, senior researcher of the department of cornea and cataract surgery, Ufa Eye Research Institute, Bashkir State Medical University of the Ministry of Health of Russia, oko.ufa@ya.ru, https://orcid.org/0000­0003­3529­3491

    Gyulli M. Kazakbaeva — Candidate of Medical Sciences, Head of the Department of Ophthalmological and Medical Epidemiology, Ufa Eye Research Institute, Bashkir State Medical University of the Ministry of Health of Russia, gyulli.kazakbaeva@gmail.com, https://orcid.org/0000­0002­0569­1264

    Вклад авторов:

    Миннигалиев В.М. — концепция и дизайн работы, анализ литературных источников, написание текста.

    Титоян К.Х. — методология исследования, рецензирование и редактирование.

    Казакбаева Г.М. — методология исследования, рецензирование и редактирование.

    Author’s contribution:

    Minnigaliev V.M. — concept and design of the work analysis of literary sources, writing the text.

    Titoyan K.Kh. — methodology of investigation, review and editing.

    Kazakbaeva G.M. — methodology of investigation, review and editing.

    Финансирование: Работа выполнена за счет гранта Российского научного фонда (№ 24­ 75­10073, https://rscf.ru/project/24­75­10073).

    Financial transparency: Research was carried out with the support of a grant from the Russian Science Foundation (№ 24­75­10073, https://rscf.ru/project/24­75­10073).

    Конфликт интересов: Отсутствует.

    Conflict of interest: Тhere is no conflict of interest.

    Поступила: 30.01.2026

    Переработана: 16.02.2026

    Принята к печати: 23.02.2026

    Received: 30.01.2026

    Revision: 16.02.2026

    Accepted: 23.02.2026