[摘要]"糖尿病腎?。╠iabetic"nephropathy，DN）是糖尿病微血管并發(fā)癥之一，對國民健康生活有顯著影響。光學相關斷層掃描血管成像（optical"coherence"tomography"angiography，OCTA）因其無創(chuàng)性、便捷性和高分辨率等優(yōu)點，逐漸顯示出早期診斷DN的潛力。OCTA能夠產(chǎn)生高對比度、清晰的微血管圖像，可深入觀察視網(wǎng)膜各血管層。DN與糖尿病視網(wǎng)膜病變均為糖尿病微血管病變，二者有共同的發(fā)病機制。研究發(fā)現(xiàn)DN患者在視網(wǎng)膜厚度、毛細血管密度及中心凹無血管區(qū)面積等方面存在顯著改變，這些特征性改變?yōu)樽R別DN患者提供基礎。本文就OCTA在DN早期診斷中的研究進展進行綜述。

[關鍵詞]"糖尿病腎??；光學相關斷層掃描血管成像；糖尿病視網(wǎng)膜病變；早期診斷

[中圖分類號]"R587.1""""""[文獻標識碼]"A""""""[DOI]"10.3969/j.issn.1673-9701.2025.10.030

近年來，中國的糖尿病患病率逐年升高，其中20%～40%的糖尿病患者合并糖尿病腎?。╠iabetic"nephropathy，DN）。DN是糖尿病微血管并發(fā)癥之一，亦是引發(fā)慢性腎臟病（chronic"kidney"disease，CKD）和終末期腎病（end-stage"renal"disease，ESRD）的主要原因之一[1]。早期干預可延緩DN進展，因此早期診斷顯得尤為關鍵。目前，DN主要通過血清肌酐及相關指標作出診斷，蛋白尿和/或白蛋白尿等指標也常被用于評估腎臟疾病情況[2]。但傳統(tǒng)指標表現(xiàn)欠佳，如尿微量白蛋白并未與DN呈完全平行關系，而使用肌酐和/或胱抑素C評估易存在較大誤差[3-4]。腎活檢作為DN診斷的金標準，因其侵入性及縱向檢測的特點使其適用性大幅下降。因此兼具無創(chuàng)性、便捷性、高分辨率等優(yōu)點的光學相關斷層掃描血管成像（optical"coherence"tomography"angiography，OCTA）逐漸顯示出診斷早期DN的潛力。本文綜述OCTA在DN早期診斷中的應用價值及研究進展。

1""OCTA技術在眼部的應用

OCTA是一種以快速、非侵入性方式呈現(xiàn)視網(wǎng)膜所有血管層的高對比度、清晰微血管圖像的影像學技術。血管造影術只能呈現(xiàn)淺表血管叢，OCTA利用動態(tài)血細胞對光信號的散射性差異，通過多次掃描同一位置并分析信號變化，從而實現(xiàn)視網(wǎng)膜毛細血管叢和脈絡膜毛細血管的單獨可視化[5]。OCTA可清晰檢測糖尿病視網(wǎng)膜病變（diabetic"retinopathy，DR）患者的視網(wǎng)膜黃斑區(qū)淺層、深層毛細血管形態(tài)，具有較高的應用價值，為疾病的機制研究和臨床的診斷治療提供巨大的幫助[6]。

2""眼與腎臟的關聯(lián)

眼和腎臟在生理結構和疾病損傷等方面有著諸多相似點。在生理結構方面，它們有著類似的發(fā)育和超微結構，視網(wǎng)膜光感受器和髓質(zhì)逆流交換系統(tǒng)具有高代謝活性和較低血流量，在血流調(diào)節(jié)中均受腎素-血管緊張素-醛固酮作用舒縮血管。此外，脈絡膜毛細血管內(nèi)皮、Bruch膜和視網(wǎng)膜色素上皮的排列與腎小球內(nèi)皮、腎小球基底膜（glomerular"basal"membrane，GBM）和足細胞的排列相似。眼中的Bruch膜和腎中的GBM都含有Ⅳ型膠原鏈網(wǎng)絡，當疾病涉及Ⅳ型膠原蛋白時兩個器官均發(fā)生病變，如Alport綜合征、抗GBM疾病。補體系統(tǒng)失調(diào)和免疫調(diào)節(jié)也是兩者共同病變的重要因素[7]。

3""DN與DR的關聯(lián)

既往研究證明嚴重DR患者發(fā)生DN的風險升高[8]。多項研究證實DR與DN在病理機制、臨床實際等方面具有相關性[9-11]。DN與DR均為糖尿病微血管病變，二者有共同的發(fā)病機制和相似的危險因素[12-14]；發(fā)病率和患病率均與糖尿病病程呈正相關，與良好的血糖控制呈負相關[9，15]。DN與DR的差異主要表現(xiàn)在易感基因不同、參與的細胞因子不同，且DR既是微血管病變也是神經(jīng)血管性病變[16]。

1型糖尿病患者的DR與DN臨床前形態(tài)學變化顯著相關，二者發(fā)病和進展較為平行[17]。2型糖尿?。╰ype"2"diabetes"mellitus，T2DM）患者的DR與DN只有部分平行，大量蛋白尿且合并DR患者相比微量蛋白尿患者的DN風險更高。T2DM患者存在有DR無DN或有DN無DR的不平行性，其產(chǎn)生可能與二者參與發(fā)病的細胞因子、基因易感性不同或診斷方式不同有關，具體機制仍需進一步探索[16]。

4""使用OCTA檢查DR診斷早期DN

4.1""DN患者對比非糖尿病人群的眼底改變

Da"Silva等[18]研究發(fā)現(xiàn)DN患者的視網(wǎng)膜厚度變薄，視網(wǎng)膜淺表中央象限的毛細血管密度顯著降低，中心凹無血管區(qū)面積明顯擴大。1年后與非糖尿病人群比較，DN患者的脈絡膜厚度降低，但二者脈絡膜毛細血管密度差異不大。這種變薄可能與脈絡膜層的血管變化有關，而脈絡膜毛細血管密度的穩(wěn)定可維持視網(wǎng)膜外層和視網(wǎng)膜色素上皮的健康[19]。

4.2""DN患者對比糖尿病非DN人群的眼底改變

Wang等[20]使用OCTA分析中國廣州社區(qū)874例糖尿病患者，發(fā)現(xiàn)DN患者的視網(wǎng)膜血管密度顯著低于非DN患者。Lin等[21]的小樣本研究也驗證這一點，血管密度lt;17.369/mm提示DN潛在的可能。此類研究論證與非糖尿病人群或糖尿病非DN人群相比，DN患者均表現(xiàn)出獨特的眼底改變，這種特征性改變正是OCTA識別DN患者的基礎。

4.3""DN患者眼底改變與腎病嚴重程度的關系

Zhao等[22]研究發(fā)現(xiàn)黃斑區(qū)視網(wǎng)膜血流密度與DN病理分級呈強相關，且DN病理分級越高則密度越低，同時發(fā)現(xiàn)脈絡膜血流密度的變化與DN病理分級并無顯著關聯(lián)。分析原因：脈絡膜系統(tǒng)有著與視網(wǎng)膜系統(tǒng)不同的解剖學結構和功能使命，不僅高度血管化，且是人體內(nèi)每克組織流速最快的組織之一，因此保持相對穩(wěn)定[23]。唐娟等[24]通過卷積神經(jīng)網(wǎng)絡分析發(fā)射計算機斷層顯像和臨床檢驗數(shù)據(jù)，得出DN的嚴重程度與DR的加重呈線性正相關。上述研究表明DN患者的腎病嚴重程度可根據(jù)眼底病變程度進行預測和判斷。

4.4""典型DR患者視網(wǎng)膜微血管改變與腎功能改變

對合并DR的糖尿病患者而言，視網(wǎng)膜微血管的生理功能和微觀結構發(fā)生改變，且與腎功能受損相關。Wang等[25]研究發(fā)現(xiàn)腎臟異常與DR的進展相關，但與糖尿病性黃斑水腫的發(fā)生無關。表明存在DR的患者的視網(wǎng)膜可作為腎臟的可視化窗口，提供早期使用OCTA無創(chuàng)檢查DN的可能性。

4.5""非典型DR患者視網(wǎng)膜微血管改變與腎功能改變

即使是無DR或DR臨床表現(xiàn)不明顯的糖尿病患者，視網(wǎng)膜微血管系統(tǒng)的生理功能和微觀結構也會發(fā)生改變，且與腎功能受損相關。Huang等[26]對無DR的T2DM患者進行3年隨訪，發(fā)現(xiàn)T2DM患者的視盤毛細血管灌注減少與估算的腎小球濾過率下降幅度較大有關，提示無明顯DR患者并不預示著其腎臟未受到損傷。

5""人工智能在增強OCTA早期檢測能力方面的前景

人工智能系統(tǒng)的應用開辟了視網(wǎng)膜眼底圖像診斷DN并預測其發(fā)展的新方法。通過算法和模型的建設可顯著提升OCTA的檢測效率和準確性，并節(jié)約時間和成本。

Zhang等[27]開發(fā)一種人工智能系統(tǒng)，可診斷CKD并使用視網(wǎng)膜眼底圖像預測其發(fā)展。因CKD與DN的發(fā)病機制高度類似，故該系統(tǒng)同樣有望運用于DN的診斷與預測。Shi等[28]使用人工智能機器學習技術開發(fā)一種新的DN無創(chuàng)檢測算法，該算法基于眼底圖像中可測量的視網(wǎng)膜血管參數(shù)和8個易得的臨床參數(shù)對DN進行診斷。通過視網(wǎng)膜圖像與多項臨床指標的結合，使算法的綜合分析具有更高的敏感度和準確性，是單一圖像模型開發(fā)基礎上的又一進步。Betzler等[29]開發(fā)的深度學習算法也證實混合模型具備更優(yōu)異的表現(xiàn)，而作為風險因素的臨床數(shù)據(jù)則是增添檢測性能的重要一環(huán)。Liu等[29]提出一種基于病變區(qū)域感知的注意力機制模型，該模型可更準確地聚焦視網(wǎng)膜光學相干斷層掃描圖像的病變區(qū)域信息，提高分類精度。通過對糖尿病患者的視網(wǎng)膜光學相干斷層掃描數(shù)據(jù)進行實驗，發(fā)現(xiàn)該模型的準確率、敏感度和特異性均較高，表明該模型不僅對篩查高危DN患者發(fā)揮重要作用，且具備高精度的特點。

盡管基于各項參數(shù)及各種識別機制開發(fā)訓練的視網(wǎng)膜眼底圖像人工智能系統(tǒng)已初具雛形，且各自在特定的樣本實驗下已展現(xiàn)出高效、高精度的識別判斷能力，但目前這些模型的研發(fā)依舊普遍存在樣本量不足、樣本人口特定、成像模式單一、診斷結果二元分類、模型缺乏認證、其他因素影響甚至是開發(fā)和數(shù)據(jù)處理成本高等局限性。綜上，雖然OCTA在DN早期診斷中的成熟應用仍存在困難和挑戰(zhàn)，但總體上早期使用OCTA檢測視網(wǎng)膜微血管變化從而診斷DN具有可行性，有具備深入研發(fā)的價值和投入臨床使用的可能[30]。

6""總結與展望

越來越多的研究表明，OCTA可用于定量評估DR、DN及其并發(fā)癥，甚至運用于臨床病變出現(xiàn)之前。作為一項較新的技術，OCTA的局限性在于缺乏標準化的工具和程序來解決常見的成像問題，如偽影、分割誤差和圖像聚焦等。盡管使用特定的掃描類型、模式和技術可改善這些問題，但尚未建立一套相對統(tǒng)一通用的標準，以至于各研究中心、實際臨床和機器之間的結果無法比較[31-32]。相信隨著OCTA成像使用的規(guī)范化和標準化、DN系統(tǒng)模型的建立及深度學習的進一步發(fā)展，通過OCTA診斷早期DN將有望實現(xiàn)臨床推廣。

利益沖突：所有作者均聲明不存在利益沖突。

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（收稿日期：2024–12–19）

（修回日期：2025–03–17）

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（收稿日期：2025–01–14）

（修回日期：2025–03–17）