あたらしい眼科

人工知能を利用した緑内障画像診断ApplicationofArti.cialIntelligenceforGlaucoma─Imaging三木篤也＊はじめに人工知能（arti.cialintelligence：AI）（用語解説参照）は近年大きく進歩し，迷惑メールの振り分けからスマートフォンの音声入力，自動車の自動運転に至るまで，社会のさまざまな分野に急速に浸透してきた．今やニュースにおいても日常生活においても，AIが活用された機器やシステムを目にしない日はない．AIの発展は，ビッグデータやIoT（モノのインターネット）などと並んで第四次産業革命ともよばれ，単なるコンピューター技術の進歩にとどまらず，社会構造の大きな変化を起こそうとしている．医療分野もその例外ではなく，診断，治療，教育，医療施設運営や医療従事者の業務補助など，多岐にわたる分野にAIの応用が試みられている．眼科学の分野では，これまでも検眼鏡から始まって細隙灯顕微鏡，レーザー光線，手術用顕微鏡，そして光干渉断層計（opticalcoherencetomogrphy：OCT）など科学技術の発展をいち早く取り入れて進歩してきた．AIの医療応用においても，眼科学は最先端を走っている．最近のAI発展に中心的な役割を果たした深層学習（deeplearning）（用語解説参照）は，従来の機械学習（machinelearning）と比較して画像の解析能力が格段に向上したため，眼科学にとってとくに重要な画像診断との相性がよく，AIの導入による眼画像診断の発展が大いに期待されている．実際に，AI解析により眼底写真から糖尿病網膜症を自動スクリーニングするシステムが，AI診断機器としては世界で初めて米国の食品医薬品局（FoodandDrugAdministration：FDA）の認可を受けたことは記憶に新しい．AI研究，AI医療の対象としては，有病率が高く，画像診断が重要な役割を果たしている疾患が最適であり，眼科疾患では，糖尿病網膜症以外に緑内障や加齢黄斑変性への応用がとくに期待されている．本稿では最初にAIとその医療応用について簡単に解説し，その後AIを利用した緑内障画像診断について，これまでの進歩や今後の見通しを述べる．IAIとはAIという言葉の定義は漠然としており，シーンにより若干異なる意味で用いられていると思われるが（たとえばAI搭載と称する玩具や家電製品は，本項で述べるような高度なAIを搭載しているわけではなく，単に自動で動くという程度の意味しかないものも多い），現在注目されているAIとは，「人間の頭脳活動をシミュレートしたコンピューターにより，なんらかの意思決定を行うシステム」と考えてよいだろう．AI研究の歴史は意外と古く，1950年代から行われている．1980年代には第二次ブームを迎え，医療応用も含めていくつかの産業領域に実際に応用されたことをご記憶の方もいらっしゃるであろう．今回のAIブームは第三次ブームといえるが，その牽引力となっているのがトロント大学のHirton教授らにより開発された深層学習であり，これまではどちらかというと浮世離れしたマニアの研究といった趣のあったAIが，現実に役立つ技術として急速に＊AtsuyaMiki：大阪大学大学院医学系研究科眼科学教室・視覚先端医学寄附講座〔別刷請求先〕三木篤也：〒565-0871吹田市山田丘2-2大阪大学大学院医学系研究科眼科学教室0910-1810/20/\100/頁/JCOPY（47）1223重み付け訓練（学習）出力出力（診断）（診断）入力入力（データ）（データ）図2機械学習による訓練入力層隠れ層訓練により，各入力の重みを機械が自動で調整し，出力の図1ニューラルネットワーク精度を高くするよう最適化する．入力層，隠れ層，出力層からなる．＝＝労力が必要であり，多分野に応用するのは労力的に困難な部分があった．しかし，深層学習の場合は機械が自ら特徴量の抽出まで行うので，画像のような膨大で非定型的なデータの学習にも対応できる．とくに画像の学習には，畳み込みニューラルネットワーク（convolutionalCneuralnetwork：CNN）（用語解説参照）という深層学習のアルゴリズムが有用である．技術的な詳細は省くが，畳み込みニューラルネットワークは，網膜，脳における視覚情報処理をモデルにして作られた機械学習モデルなので，画像の処理に適している．このように，深層学習，とくに畳み込みニューラルネットワークは画像診断などの複雑なタスクの学習に優れているが，深層学習で高い精度を得るには，非常に多くのデータを用いて学習することが大前提になる．OCTのノーマティブデータなどはだいたい何百という単位の正常者のデータに基づいていることが多いが，深層学習の場合，通常は万単位のデータを要する．また，それだけの多量の画像データを処理するには，非常に高い性能のコンピューターシステムが必要である（ただし，これは学習するためのコンピューターの問題で，できあがったシステムを搭載するにはそこまでの高い能力は要しない）．つまり，深層学習の基礎には，これまでのCinformationtechnology（IT）技術やビッグデータの発展が不可欠ということになる．機械学習は，大きく教師あり学習（用語解説参照）と教師なし学習（用語解説参照）に分けることができる．教師あり学習は，エキスパートによる診断などの正解を機械に与えて学習させるのに対し，教師なし学習では正解を与えずに，データの中にある何らかの規則を機械自らに発見させる手法である．教師なし学習は，これまで人間の眼では見つけられなかった病気の新たな特徴をとらえることができる可能性があるのでとても魅力的だが，臨床的意義が不明なので意義の検証が必要になること，要求されるデータ量が膨大になること，真の疾患の特徴ではなくアーチファクトをとらえているにすぎない可能性が高いことなど課題が多く，現時点で医療応用に近づいているのはほとんどが教師あり学習である．教師あり学習は教師（エキスパートの診断など）を超えることはないので，既存の診断の精度を上げることではなく，エキスパートの仕事を代行あるいは補助することが主目的になることは知っておかねばならない．ここまでの部分をまとめると，昨今のCAIの発展は，機械学習の一分野であるニューラルネットワークの一種である深層学習が中心的な役割を果たしており，画像診断にはその一種である畳み込みニューラルネットワークが有用である．深層学習の発展には，コンピューターの処理能力の向上やビッグデータの構築が，基盤として不可欠である．CIIAIの医療応用AIの医療応用の可能性は多岐に及ぶが，眼科領域でもっとも期待されているのは深層学習を活用した画像診断である．この分野で先行しているのは，眼底写真のAI解析による糖尿病網膜症の自動スクリーニングである．眼底写真のCAI解析により，referable（専門医の受診が必要）な糖尿病網膜症を検出することができることが一流雑誌に報告され，眼科のみならず全医療業界，AI業界に大きなインパクトを与えた1）．さらに，眼底写真のCAI解析による糖尿病網膜症スクリーニングシステム（IDx-DR）は，2018年にCAIによる自動画像診断機器として初めて米国CFDAの承認を受け，眼底写真のAI解析が研究レベルではなく，すでに臨床応用可能なレベルに至っていることを示した．画像のCAI解析によるスクリーニングについては，皮膚写真による皮膚癌の診断，心電図解析による不整脈の診断，病理組織の解析による大腸癌や肺癌の診断などが次々と一流雑誌に掲載され，注目されている．これらの自動診断は，これまでより診断の精度を上げるものではなく，AI医療により医師の仕事を代行することを目的としており，発展途上国などの医師が不足している状況でとくに期待される一方で，AIが医師の仕事を奪うのではないかといった議論もよんでいる．また，AIによる診断システムが誤診した場合に誰が責任を取るのかといった社会的問題もあり，日本では今のところCAI医療機器はあくまで医師の補助をするのみという位置づけ（つまり最終的な責任は医師にかかる）だが，それだと医師不足の解消という意義が薄れてしまうので，スクリーニング機器は医師から独立して動くというのが世界的（49）あたらしい眼科Vol.37，No.10，2020C1225な流れになっていると思われる．これはもはやCAIや画像診断のみで解決される問題ではなく，医療システムや社会的な状況に基づいて，これから解決せねばならない課題だといえる．AIの医療応用は画像診断にとどまらない．手術補助，薬剤アドヒアランス監視，在宅での持続的モニタリングなどの医療部門，電子カルテの入力補助や診療報酬管理，病名管理や医師，医療スタッフの労務管理などの管理的な部門，医師や医療スタッフの教育，創薬や臨床研究補助などの研究部門など，多岐にわたる分野でCAIの医療応用が進んでいる．それらのすべてが医療者にとってプラスの効果をよぶものではなく，むしろマイナスに働くものもあるので，専門家以外の医療者もCAIの医療応用について注視していく必要がある．CIIIAIを利用した緑内障画像診断緑内障は眼科領域では有病率が高い疾患の一つであり，わが国における中途失明原因の首位を占める疾患なので，緑内障へのCAIの応用は大いに期待されている．まず糖尿病網膜症と同様に，眼底写真のCAI解析による緑内障診断の研究が行われ，わが国を含めて多くの成果が報告されている2）．しかし，眼底写真のCAI解析による緑内障診断は，糖尿病網膜症のスクリーニングのようにすぐに臨床応用可能なレベルには達していない．眼底写真を見て糖尿病網膜症と緑内障を診断する状況を想定していただければ，専門医に紹介しなければいけないレベルの糖尿病網膜症を眼底写真からスクリーニングすることは，それほど困難ではなく，おそらく経験数年の眼科専攻医でもほぼ可能な課題と思われる．しかし，緑内障を眼底写真から診断するには，専門医でなければ高い精度は望めないことは多くの読者が日常感じられていると思うし，研究でも証明されている．OCTを用いた機械学習による緑内障診断も多くのグループから報告されているが，こちらも臨床応用可能なレベルに達しているといえるものはまだ出ていない．このように，眼底写真やCOCTのみからCAI解析により緑内障を自動診断するのは，現在の技術ではまだまだ厳しい状況だが，もう少し別のアプローチでCAIを応用する研究も盛んに行われている．AIによる緑内障の自動診断がうまくいかないのは，教師あり学習の教師データに当たるエキスパートの診断そのものが主観的で個人間のばらつきが大きいこと，エキスパートが緑内障を診断する際には，眼底写真やCOCTのみから診断しているわけではなく，視野や眼圧，全身的な危険因子などを総合して判断していることが大きな理由である（これは，重症糖尿病網膜症がほぼ写真だけで診断できるのと比較すると明らかであろう）．これらの問題は，AIの問題というよりは緑内障診断そのものの問題である．そこで，自動診断ではなく，もう少し別のアプローチでCAIを生かす試みも行われている．たとえば，眼底写真のCAI解析により，OCTで測定したCRNFL厚などのパラメータを予測する3），あるいはCOCTのCAI解析から視野を予測する4）などのアプローチがある．こうしたアプローチは，AIの出力（答え）を，緑内障の診断という精度の低いものではなく，もっと定量的なCOCTパラメータや視野感度を出力にすることで精度を上げることをめざしている．このようなアプローチは，緑内障の自動診断より精度を上げることは理論的に可能だが，それ自体で診断できるというものではないので，社会的インパクトには劣る．また，前眼部画像診断の結果から閉塞隅角を予測する研究も行われている5）．こちらも比較的高い精度を達成しているが，眼圧上昇や視神経障害などの臨床症状に直結する結果が得られるわけではなく，隅角閉塞が予測できるに過ぎないので，自動診断とよべるものではない．画像診断以外に，視野検査のCAI解析も盛んに行われており，視野異常の自動検出，これまでのクライテリアやインデックスより早く視野異常を検出するアルゴリズム，視野進行を予測するアルゴリズムなどが研究，報告されている．さらに別のアプローチとして，AIを用いて画像診断の精度を高める試みがある．眼底写真の自動診断においても，画像の質が診断精度に大きく影響することが報告されている2）．筆者らのグループは，深層学習アルゴリズムによって，OCTの画質を改善する手法を報告した6）．また，OCTによるパラメータ計測は，機器間で互換性がないことが大きな課題の一つだが，人工知能による，OCT機器に依存しない網膜層セグメンテーショ1226あたらしい眼科Vol.37，No.10，2020（50）ンも報告されている．こうした技術は，自動診断と比較して社会的な注目は受けにくいが，現在の画像診断の課題を基礎的な部分から一つひとつ解決していくことにより，緑内障画像診断の質の向上につながっていくものと考えられる．緑内障のCAI解析の現状をまとめると，糖尿病網膜症の眼底写真スクリーニングのように，現時点ですぐに臨床応用可能な自動診断はまだ確立されていない．それは，AIの問題というよりは，緑内障の診断そのものの非定量性，主観性の問題なので，一朝一夕に解決されるものではないと考えられる．一方で，眼底写真，OCT，視野検査，前眼部画像診断などから，OCTパラメータや視野感度，隅角閉塞など，緑内障の診断より定量的もしくは客観的な指標を予測するアルゴリズムは，現時点でかなりの精度に達してきている．また，OCTの画質やセグメンテーション能を高めることで，間接的に緑内障診断力を高めるアプローチも現実的に有用である．こと緑内障に関する限り，社会的インパクトの大きい自動診断に飛びつくよりは，もっと地道な努力を積み重ねることが，AIの力を活用して緑内障の診断力を上げていくことにつながるのではないかと考えられる．CIVAI医療の課題これまでの各項目でも触れてきたが，AIの医療応用は，長所だけではなく多くの潜在的短所を含んでいる．まず，深層学習は特徴量の抽出や重みづけに人間のインプットを必要としないので，多量のデータを処理できる長所がある反面，診断のプロセスがブラックボックス化されてしまうことが短所として指摘される．深層学習により見かけ上高い診断精度を得ていたとしても，疾患の真の特徴ではなくアーチファクトをとらえているに過ぎない可能性があり，これを見破ることができないと大きな誤りにつながる可能性がある．たとえば，緑内障と正常対照の眼底写真を元に，AIで緑内障を自動判定するアルゴリズムを作成する場合に，緑内障患者は病院で，正常対照は健診センターで検査を受けているという状況を仮定しよう．この場合，深層学習アルゴリズムが，視神経乳頭陥凹拡大などの真に緑内障に特異的な変化ではなく，病院と健診センターの眼底カメラの違いを元に緑内障を診断している可能性がある．このような可能性を避けるため，深層学習アルゴリズムが画像のどこに着目して判定を行っているかを可視化する手法がある（ヒートマップ）（用語解説参照）．AIの医療応用においては，このような手法を用いて解析をなるべく可視化することが，誤りを避けるために必須になるだろう．また，ほとんどの臨床医がCAIの細かい技術に関する知識をもたないので，AIを元にした研究や医療技術を正確に評価できる人材やシステムが不足していることも問題である．最近，C“NewCEnglandCJournalCofCMedi-cine”および“Lancet”に掲載された新型コロナウイルスに対する薬剤の効果を解析した論文が取り下げられたという問題が一般ニュースでも大きく報道された7）．これは，電子カルテから自動取得されたビッグデータの解析に基づく研究だが，解析の元になる自動取得データの信頼度が疑われた結果である．コロナウイルスの社会的インパクトの大きさと速報性の重要さから，一流雑誌といえどもビッグデータの信頼度の検証がおろそかになったという教訓になりそうである．また，AIの研究にはビッグデータが不可欠だが，医療ビッグデータは個人情報であり，セキュリティをどのように管理するのかという問題がある．また，電子カルテなどから得られたビッグデータは，収集した時点では想定されなかったような新しい研究に役立つ可能性があるが，データ収集の時点で，被験者または患者にどこまで用途を示さねばならないのかという問題も生じている．純粋に学術的な研究の場合はともかく，AI研究は営利企業にとって有利な成果をもたらすこともあるので，そのような場合にデータの持ち主は誰なのかという法律的，倫理的，経済的な問題が発生する．これらの問題については，今後社会的にルールが整備されて行かねばならないが，医療者も傍観するだけでなく積極的にルール作りに参加することが求められるだろう．おわりに緑内障をはじめとして，AIは医療に急速に浸透してきており，好むと好まざるとにかかわらず，これからの医療はCAIなしには考えられない．われわれ医療者は，一般社会が飛びつきやすい自動診断などのインパクトの（51）あたらしい眼科Vol.37，No.10，2020C1227■用語解説■人工知能（arti.cialintelligence：AI）：人間の頭脳活動をシミュレートすることにより，意思決定を行うコンピューターシステム．深層学習（deeplearning）：複数（多くの場合多数）の隠れ層を含むニューラルネットワーク．機械学習（machinelearning）：与えられた入力から分類，回帰などの課題を果たすために，訓練（training）により，正解を導き出すプロセスをコンピューター自らが最適化（学習）できるようなシステム．ニューラルネットワーク：人間の神経系をシミュレートする機械学習システム．入力層，隠れ層，出力層に分かれる．畳み込みニューラルネットワーク（convolutionalneu-ralnetwork）：人間の視覚系をシミュレートしたニューラルネットワーク．局所受容野（画像の一部に着目する）をもち，隠れ層に畳み込み層とプーリング層をもつことが特徴．画像認識にとくに優れている．教師あり学習（supervisedlearning）：機械学習において，訓練データにあらかじめ正解（ラベル）を与え，正解を導くためにアルゴリズムを最適化させるようなシステム．教師なし学習（unsupervisedlearning）：機械学習において，あらかじめ正解を与えず，アルゴリズム自身でデータに含まれる規則性を学習するようなシステム．ヒートマップ：深層学習，とくに畳み込みニューラルネットワークにおいて，画像中の各部位が出力に及ぼす影響の大きさを，変化の大きさ（gradient）のヒートマップ（変化が大きいほど暖色になる寒暖表示）にして示すもの．深層学習の可視化法．

緑内障における視野予後予測は可能かCanWePredictthePrognosisofVisualFieldDefectsinGlaucoma?新田耕治＊はじめに緑内障患者を初診して，眼圧は正常だが，眼底検査，画像解析，視野検査を施行し，緑内障性構造変化に一致した機能変化を認め，正常眼圧緑内障（normaltensionglaucoma：NTG）と診断したときに，この症例は10年後，20年後にどのような病期に進行するのだろうか，と考えてみることがよくある．NTGに限らず，緑内障性視野障害の進行具合を予見できたら日々の診療に役立つと思われる．そこで本稿では緑内障視野障害の予後を予測できるのかについて詳説する．I緑内障における予後予測の必要性緑内障治療に関してエビデンスが存在するのは眼圧下降療法のみである．しかし，眼圧を十分に下降しても進行する緑内障にしばしば遭遇する．日本において緑内障の病型の多くを占めるNTGでは，ベースライン眼圧が14mmHg以下の患者に多種の点眼を使用して治療しても視野障害が進行する症例も多く存在する（図1）．もともと眼圧が正常平均値より低く，治療によりさらに下降しても緑内障が進行するのであれば，治療する意義があるのか，医師も患者も疑心暗鬼になり，両者の良好な信頼関係も築けない．逆に，14mmHg以下で無治療でもまったく進行しないNTGも存在する（図2）．近年のさまざまな検討においてNTGの進行の危険因子を解析してみると，眼圧以外の因子も多種検出される．個々の症例を振り返ってみると，進行する症例にはやはりそれなりの理由があることが多い．緑内障領域では，医療機器の進歩により数値化されたパラメータが多数あるので，それらを統計解析すれば緑内障症例の将来の予後を予測できる可能性がある．IIこれまでの緑内障における予後予測の試み以前にも緑内障予後予測の試みがなされている．DeMoraes1）らは緑内障治療を受けた患者の視野を予測するモデルを開発して検証した．緑内障587眼のデータを使用して，進行リスクおよび視野進行速度に関する予測式を構築した．RateofVFchange（dB/year）＝－0.5343＋（age）×－0.005227＋（CCT）×0.002212＋（DH）×－0.16＋（peakIOP）×－0.0259＋（meanIOP）×－0.008372＋（beta－PPA）×－0.04003＋（exfoliation）×－0.07813＋（glaucomasurgery）×0.4521＋（glaucomasurgery×meanIOP）×－0.04704構築した予測式は，4年以上経過観察された別のコホートデータ（n＝62眼）で検証され，実測値と予測値の進行速度の平均差は－0.13dB/年（95％CI＝－0.06～-0.18dB/年）で，実測値と予測値の視野のMDの平均差は0.37dB（95％CI＝0.00～0.75dB）であった．緑内障治療患者のリスクモデルを作成し検証する最初の試みであり，予測式は中程度の精度を示し，進行性視野障害のリスクを客観的に評価できる可能性を示した．Ernestら2）は，2001～2003年までの原発開放隅角緑＊KojiNitta：福井県済生会病院眼科〔別刷請求先〕新田耕治：〒918-8503福井市和田中町舟橋7-1福井県済生会病院眼科0910-1810/20/\100/頁/JCOPY（37）1213MDslope：－1.47dB/year図1ベースライン眼圧が14mmHg以下で多種の点眼を使用しても進行が速いNTG症例ベースライン眼圧が11.3mmHgと，もともと眼圧が低いので，3成分点眼で13.3％しか眼圧下降せず，MDslope－1.47dB/年と速い進行を認める．角膜厚464μm，角膜ヒステレシス7.25mmHg，11年間に乳頭出血（DH）を6回認めたことなどが，この症例の進行危険因子と考えられる．MDslope：＋0.04dB/year図2ベースライン眼圧が14mmHg以下で無治療でもまったく進行しないNTG症例ベースライン眼圧が12.2mmHg，角膜厚610μm，角膜ヒステレシス10.31mmHg，乳頭出血なし．図1の症例と比較して進行の危険因子がないので，まったく進行しないと考えられる．内障（primaryopenangleglaucoma：POAG）連続症例613例のベースラインデータを収集し，2010年までの定期的な視野検査のvisual.eldindex（VFI）を使用して視野の進行率を計算した．3病院の333例をベースラインデータとして使用して予測モデルを開発し，下記の予測式が得られた．VFIrate＝2.43＋－0.05×age＋－1.52×IOP＞21mmHg＋－1.20×moderateMD＋－1.52×lowMDこの予測モデルは，別の2病院の280例をvalidationデータとして使用した．613眼すべての平均5.8年でのVFI進行進行速度は－1.6％/年であった．最終的に影響を及ぼす因子としては，年齢，ベースライン眼圧，ベースライン視野MD値が選択され，予測モデルを使用して－3％/年以下のVFI進行速度を検出できる曲線下面積（areaunderthecurve：AUC）は0.76であったが，外部validationで0.71に減少した．この予測モデルの精度は中等度であるが，視野進行速度の速い患者を特定できる可能性があり，そのような患者の治療を強化する機会を提供する可能性があるという点で，予後予測の検討は有用とされた．海外では上記のような緑内障予後予測の試みがなされてきたが，NTGの頻度が多い日本人の場合に同様の予測式が成り立つかは不明であった．そこで，筆者らは，2009～2015年に福井県済生会病院で管理した広義原発開放隅角緑内障（広義POAG）症例312例498眼について視野進行速度（MDslope）を予測する後向き縦断研究を行った3,4）．312例498眼のうち，固視不良20％未満，偽陽性あるいは偽陰性が33％未満の信頼性の高い視野検査結果を6回以上有し，緑内障手術歴がなく，緑内障点眼治療薬が1～3成分使用されている症例を対象とした．なお，両眼ともに対象となっている場合にはMDslopeが小さい（進行が速い）眼を選択した．このようにして最終的に191例191眼を解析対象とした．対象の性別は，男性123例（64.4％），女性68例（35.6％），病型は，POAG23例（12.0％），NTG168例（88.0％）．病期は，初期（MD＞－6dB）108眼（56.5％），中期（-6dB≦MD≦－12dB）54眼（28.3％），後期（MD＜-12dB）29眼（15.2％），年齢60.85±10.32歳，眼圧16.49±3.95mmHg，MD－6.41±5.18dB，網膜神経線維層欠損（nerve.berlayerdefect：NFLD）角度46.53±25.83°，垂直C/D比0.79±0.10であった．観察期間中の眼圧下降率－19.71±13.34％，乳頭出血（dischemor-rhage：DH）（あり/なし）62眼（32.5％）/129眼（67.5％），MDslope－0.31±0.44dB/yearであった．MDslopeと各パラメータの間で有意な相関を認めたのは，無治療時眼圧（r＝0.192，p＝0.010），パターン標準偏差（patternstandarddeviation：PSD）（r＝－0.167，p＝0.021），NFLD角度（r＝－0.225，p＝0.008），垂直C/D比（r＝－0.300，p＜0.001），リム/乳頭面積比（r＝0.246，p＝0.001），リム幅（r＝0.293，p＜0.001）であった．各パラメータの多変量解析の結果，MDslopeに有意に影響する因子は，ベースライン垂直C/D比（t＝-2.956，p＝0.004），DHの有無（t＝－2.562，p＝0.012），平均眼圧変化率（t＝－2.205，p＝0.029），ベースラインNFLD角度（t＝－2.000，p＝0.048）が選択された．得られたMDslope予測式は，MDslope（dB/年）＝0.581＋［（ベースラインNFLD角度）×－0.002］＋［（ベースライン垂直C/D比）×－1.079］＋［（DHの有無）×－0.184］＋［（平均眼圧変化率）×－0.006］となった．ただし，DHの有無は，あり＝1，なし＝0として計算する．得られた予測式を実際の症例に使用してみた．症例1は60歳代，男性の右眼．1998年3月初診のNTGである．ベースライン眼圧は19mmHg，経過中眼圧13.1mmHg，垂直C/D比0.753，NFLD角度41°，この2年間にDHなしであり，2007年から2年間のデータを予測式に代入してみると，MDslope＝0.581＋41×（-0.002）＋0.753×（－1.079）＋0×（－0.184）＋（－31.0）×（－0.006）＝－0.127dB/yearとなった（図3a）．実際に，2009～2020年の診療録データにより実際のMDslopeを計算してみた結果，－0.06dB/年となり，予測式による予測ともほぼ予測通りの結果となった（図3b）．症例2は50歳代，男性の右眼．2007年2月初診のNTGである．ベースライン眼圧は11.7mmHg，経過中眼圧9.6mmHg，垂直C/D比0.720，NFLD角度30°，この2年間にDHありで，2007年から2年間のデータを予測式に代入してみると，MDslope＝0.581＋30×（-0.002）＋0.720×（－1.079）＋1×（－0.184）＋（－17.9）×（－0.006）＝－0.332dB/年となった（図4a）．2009～（39）あたらしい眼科Vol.37，No.10，20201215a◆2007～2009R）DHなし◆baselineIOPR＝19mmHg◆followIOPR＝13.1mmHg◆垂直CD比R：0.753◆NFLDangleR：0/41°.緑内障手術歴がない.緑内障治療薬：PGb2007.10.232019.9.19図3MDslope予測式の検証（症例1）2007年から2年間のデータでMDslopeを予測した．60歳代，男性の右眼．1998年3月初診のNTGである．ベースライン眼圧は19mmHg，経過中眼圧13.1mmHg，垂直C/D比0.753，NFLD角度41°，この2年間に乳頭出血（DH）なしであり，予測式に代入してみると，MDslope＝0.581＋41×（－0.002）＋0.753×（－1.079）＋0×（－0.184）＋（－31.0）×（－0.006）＝－0.127dB/年となった（a）．実際に，2009～2020年の診療録データによりMDslopeを計算してみた結果，－0.06dB/年となり，予測式による予測ともほぼ予測通りの結果となった（b）．－－a◆2007～2009R）DH◆baselineIOPR＝11.7mmHg◆followIOPR＝9.6mmHg◆垂直CD比R：0.720◆NFLDangleR：17/13.緑内障手術歴がない.緑内障治療薬：b遮断薬b2007.2.222019.6.26図4MDslope予測式の検証（症例2）50歳代，男性の右眼．2007年C2月初診のCNTGである．ベースライン眼圧はC11.7CmmHg，経過中眼圧C9.6CmmHg，垂直CCD比C0.720，NFLD角度C30°，このC2年間に乳頭出血（DH）ありで，予測式に代入してみると，MDCslope＝0.581＋30×（-0.002）＋0.720×（－1.079）＋1×（－0.184）＋（－17.9）C×（－0.006）＝－0.332CdB/年となった（Ca）．実際に，2009～2020年の診療録データによりCMDslopeを計算してみた結果，－0.64dB/年となり，予測式による予測以上に速い進行を検出した（Cb）．表1予測式構築に用いた症例およびブートストラップ法に用いた症例における受信者動作特性（ROC）曲線下面積（AUC）解析Developmentsamples（n＝133）Bootstrapsamples（n＝200）CDetectedMDslopeC95％CICObservedPrevalenceAUCLowerUpperCasesC（％）ClimitClimitCMeanAUCDetectedPrevalenceMDslopeCMeanCSD（％）C.－0.1C.－0.2C.－0.3C.－0.4C.－0.5C7858.60％C0.762C0.680C0.843C7153.40％C0.763C0.683C0.844C5944.40％C0.733C0.649C0.818C4936.80％C0.766C0.684C0.848C4533.80％C0.73C0.642C0.818C.－0.158.60％C0.768C0.039C.－0.253.40％C0.769C0.038C.－0.344.20％C0.739C0.041C.－0.436.80％C0.772C0.043C.－0.533.70％C0.736C0.045MD：meandeviation，AUC：areaunderthecurve，SD：standarddeviation，CI：con.denceinterval．図5乳頭出血（DH）を頻発したNTGの長期視野経過DHの頻発期と散発期が両眼とも存在する．また，DHの出現と関係なく視野進行速度も急速進行期と緩徐進行期を有する．さらに両眼ともに濾過手術後には視野障害の進行は止まっている．MDChange（dB）MDChange（dB）Fast-ProgressingPatientsPatientswithNTG（N=22）PatientswithHTG（N=62）0TargetIOP09mmHg－212mmHg15mmHg－418mmHg21mmHg－6012345012345PredictionPeriod（6month）Slow-ProgressingPatientsPatientswithNTG（N=102）PatientswithHTG（N=82）TargetIOP09mmHg－212mmHg15mmHg18mmHg－421mmHg－6012345012345PredictionPeriod（6-month）図6視野進行速度別Kalman.lterによる目標眼圧別の視野進行予測（NTGvsHTG）目標眼圧別CMDの予測値を比較すると，NTGの速い進行群は，HTGの速い進行群と比較して，2.5年間の経過観察中，どの目標眼圧でも平均でCMD0.5CdB以上が低下することが予測されたが，NTGでもCHTGでも速い進行群では眼圧が下降するほど視野進行速度は遅く予測され，遅い進行群では目標眼圧がC18CmmHgでもC9CmmHgでも予測された進行速度にほとんど差がなかった．治療の強化を積極的に行わなくてよい可能性が考えられた．KFや他の機械学習モデルからの結果を臨床に活用するには，病状の正確なモデル作成だけでなく，簡単な形式で診療方針の結果を提供できる方法を考案することも重要である．医療従事者と患者が意思決定を容易にするために，KFモデルを使いやすい治療方針決定支援ツールに組み込んで，臨床現場で患者データをアップロードできるようにすることで，さまざまな目標眼圧レベルの下で将来のCMDの進行速度を予測していきたいと考えている．今回の検討にさらに光干渉断層計（opticalCcoherencetomography：OCT）での網膜神経線維層厚測定などのデータを使用することで，予測の精度を向上できる可能性がある．OCTの測定値を含むCKFを構築し，これらの構造パラメータが将来の視野障害を予測するのにどれだけ役立つかを，現在検討しているところである．CIV深層学習モデルでの緑内障における予後予測人工知能を利用した深層学習モデルでの視野予後予測が近年活発となってきている．一般化されたバリエーションオートエンコーダー（variationautoencoder：VAE）としてC3,832例C29,161回の静的視野（staticCautomatedperimetry：SAP）のうちC90％のデータで学習し，残りのC10％でCSAPの進行率とポイントワイズ（pointwise：PW）回帰予測を比較しながらCVAEでの予測精度について検討した報告がある．VAEはCPWよりも予測精度が向上し，最初のC3回目での検査結果からC4回目，6回目，8回目の受診時のCSAPを予測した場合，PWと比較してCVAEでの平均絶対誤差は小さかった（8回目の受診：VAE8：5.14CdBvsPW：8.07CdB，p＜0.001）．緑内障における進行率の推定と視野障害の将来のパターンの予測を改善するための深層学習CVAEは，緑内障の進行速度と経過の両者を評価できると報告されている7）．別の報告では，深層学習ネットワークをトレーニングして，将来のCHumphrey視野C24.2（HVF）を予測できるか検討するために，32,443回のCHVF結果からC170万以上の視野測定点を抽出し，2,000万回のトレーニング可能なパラメータを備えたCCascadeNet-5モデルを使用して将来の視野を予測した．PMAEはC2.47dB（95％CI：2.45CdB～2.48CdB）で，深層学習による予測は線形回帰モデルより有意な改善を示した．また，将来のHVFをC5.5年まで予測し，予測および実際のCHVFのMDとの差はC0.41CdBで相関係数C0.92と高い精度であったと報告した8）．CV緑内障の予後予測を実際の診療にどう役立てるか「人生C100年時代」に突入し，以前のようにC75歳や80歳くらいまで視機能が維持できればよい時代ではなくなった．緑内障を早期に発見し，危険因子を有する患者では，現在は視機能が良好であっても先手を打って強力に治療するなど患者ごとに個々に治療法を検討する時代になってきている．これまで報告された多くの予後予測モデルは，緑内障が線形に変化することを仮定しており，非線形に速くあるいは遅くなる予測モデルではない．普段の臨床現場において，手術目的で照会された症例を初診したときに，個々の症例が手術を要するまで進行した背景にどのような要因が影響したのかを常に考えるようにしている．角膜厚，角膜ヒステレシス，OCT血管造影あるいはレーザースペックルの結果などこれまでなかなか評価できなかった点も評価すると，その原因が解き明かされることがある．緑内障治療は長期にわたり患者とかかわっていく必要がある．手術を施行したら終わりではなく，手術の効果が減弱すれば次の治療強化も考えなくてはならない．そのためにも多角的な観点での評価は重要と考えている．個々の患者の予後予測を行いながら目標眼圧を立て，そこに向かって治療戦略を考えることは，その患者の将来を救うことになると思う．緑内障は超慢性疾患なので，“今現在”よりも“将来どうなるか”が重要で，われわれは個々の患者の予後をしっかりシミュレーションしながら診療していくことが重要である．予後予測の方法としては，眼圧，視野，危険因子をはじめ，OCTやCOCT血管造影，レーザースペックルな1220あたらしい眼科Vol.37，No.10，2020（44）

隅角全周撮影装置の有用性Usefulnessofa360-DegreeGonioscopicImagingDevice松尾将人＊谷戸正樹＊はじめに「緑内障診療ガイドライン」（第4版）に記されているとおり，隅角検査は緑内障の病型決定に必須の検査である．中でも，眼科医の手で隅角鏡を用いて行う接触式検査である隅角鏡検査は，現在でも隅角検査のクリニカルスタンダードであり，緑内障診療において必要不可欠である1）．しかしながら，その重要性にもかかわらず，検査実施率は高くない．米国における初診時の緑内障患者に対する隅角鏡検査の実施率は，全体で17.96％である．私立病院における緑内障専門家の隅角鏡検査の実施率は47.57％，非緑内障専門家は5.88％であり，研修病院においては，緑内障専門家の隅角鏡検査の実施率は18.75％，非緑内障専門家は8.14％であったと報告されている2）．日本においても，検査実施率がそれほど高くないであろうことは，想像にかたくなく，緑内障専門家と非緑内障専門家との間の実施率の差は普段から感じていることと思われる．この事実は，隅角鏡検査法の本質的限界に由来していると考えられる．以前から指摘されているとおり，隅角鏡検査には相当の習熟を要し，評価が主観的であり，半定量～定性的検査である3～7）．また，施行に時間と手間を要するため，医師・患者ともに負担の大きい検査である．そのため，全施設において，全初診患者に隅角鏡検査を行うことは困難であるといわざるをえない．一方で，隅角構造を定量評価可能な超音波生体顕微鏡検査（ultrasoundbiomicroscope：UBM）や前眼部光干渉断層計（anteriorsegmentopticalcoherencetomog-raphy：AS-OCT）といった前眼部画像解析装置も隅角検査の際に使用可能であるが，これらの機器のみでは隅角色素情報（色素沈着，隅角新生血管，隅角結節など）を検出できないため3,5），とくに続発緑内障を見逃す可能性があり，限界があった（図1）．上記のような各種隅角検査法の限界を補完すべく，2018年より，隅角全周を自動で撮影・記録可能な「隅角全周撮影装置」ゴニオスコープGS-1（ニデック）が使用可能になった．本稿では，このゴニオスコープGS-1について解説する（図2）．I隅角検査の意義と隅角鏡検査「緑内障ガイドライン」（第4版）に記載された緑内障の病型分類をわかりやすくまとめると表1のようになる．続いて，ガイドラインのフローチャートの概略を述べると，原発開放隅角緑内障の治療方針は，①点眼→②手術であり，原発閉塞隅角緑内障では，①手術→②点眼ということになる．さらに続発緑内障では，①原疾患に対する治療→②点眼，手術であり，また小児緑内障では，①点眼→②手術である1）（表1）．緑内障病型によってそれぞれの治療方針が異なるため，的確な治療を行うためには，正確な緑内障病型診断・病態評価が必須である．隅角検査の基本となる検査法が隅角鏡検査である．細隙灯顕微鏡下で，ベノキシールなどによる点眼麻酔後，＊MasatoMatsuo&＊MasakiTanito：島根大学医学部眼科学講座〔別刷請求先〕松尾将人：〒693-8501島根県出雲市塩冶町89-1島根大学医学部眼科学講座0910-1810/20/\100/頁/JCOPY（29）1205図1血管新生緑内障の隅角鏡所見とAS.OCT所見a：隅角鏡画像所見では，上方・下方隅角ともに累々とした新生血管を認め，また下方隅角には軽度の前房出血を認める．b：AS-OCT所見上では，下方隅角にわずかな前房内充.物の存在を認めるのみである．図2ゴニオスコープGS.1の撮影風景表1緑内障病型分類の概略と治療方針原発続発開放隅角原発解放隅角緑内障（広義）治療方針：①点眼→②手術続発開放隅角緑内障治療方針：①原疾患に対する治療→②点眼，手術閉塞隅角原発閉塞隅角緑内障治療方針：①手術→②点眼続発閉塞隅角緑内障治療方針：①原疾患に対する治療→②点眼，手術小児緑内障治療方針：①点眼→②手術（文献1より引用）図4ゴニオスコープGS.1による上・耳・下・鼻側（STIN）のみの隅角画像取得図3隅角鏡とゴニオスコープGS.1マルチミラープリズムの対比a：隅角観察面からの撮影．Cb：接眼面からの撮影．a,Cbとも左からCOcularCMagnaCViewCTwo-MirrorGonio，C4-MCMiniCGonioCDiagLens，GS-1マルチミラープリズムである．それぞれC2面鏡，4面鏡，16面鏡になっている．GS-1マルチミラープリズムは，一般的な隅角鏡と比して接眼面積が小さい．表2Scheie隅角開大度分類等級隅角構造の可視範囲臨床的意義0（WIDE）隅角すべてが観察できる急性緑内障発作の危険はほとんどないCI毛様体帯の一部が観察できない急性緑内障発作の危険はほとんどないCII毛様体帯が観察できないCIII線維柱帯の後方半分が観察できない急性緑内障発作の危険がとても高いCIV隅角すべてが観察できない急性緑内障発作の危険がとても高い（文献C9より引用）表3Sha.er隅角開大度分類等級隅角の角度記述臨床的意義C0C0°閉塞隅角閉塞が生じているC1C10°極度に狭い隅角閉塞がおそらく起こるC2C20°狭い隅角閉塞が起こりうるC320～C35°広く開大隅角閉塞は起こりえないC435～C45°広く開大隅角閉塞は起こりえない（文献C10より引用）表4Sha.er.Kanski隅角開大度分類等級隅角の角度隅角構造の可視範囲臨床的意義C0C0°隅角すべてが観察できない隅角閉塞が生じているC1C10°Schwalbe線，線維柱帯の前方までが見える隅角閉塞が起こりうるC2C20°Schwalbe線，線維柱帯全部が見える隅角閉塞は起こりにくいC320～C35°Schwalbe線，線維柱帯，強膜岬が見える隅角閉塞は起こりえないC435～C45°隅角すべてが観察できる隅角閉塞は起こりえない（文献C11より引用）表5Scheie隅角色素沈着度分類等級隅角色素臨床的意義C0色素沈着なし隅角色素と緑内障との関連はほとんど検討されていないが，重度（CIV度）の色素沈着がある眼においては，緑内障の頻度が高いCI色素沈着の程度は段階的に増加CII色素沈着の程度は段階的に増加（線維柱帯部分のみに濃い色素沈着）CIII色素沈着の程度は段階的に増加CIV著明な色素沈着（文献3，5，9より引用）図5血管新生緑内障のゴニオスコープGS.1隅角画像所見a：下方隅角画像．Cb：上方隅角画像．Cc：線状スティッチ画像．d：環状スティッチ画像．図6落屑緑内障に対する左眼白内障手術＋線維柱帯切開術眼内法（microhookabinternotrabeculotomy：μLOT）施行後のゴニオスコープGS.1隅角画像所見（線維柱帯切除術の既往あり）a：鼻上側隅角画像．線維柱帯切除術による周辺虹彩切除痕が認められ，また付近の線維柱帯は切除され，白抜けしている．その辺縁には周辺虹彩前癒着の形成が認められる．Cb：耳下側隅角画像．μLOT切開範囲において，テント状の周辺虹彩前癒着が認められ，一部色素沈着を認める箇所もある．Cc：線状スティッチ画像．Cd：環状スティッチ画像．下方隅角にはCSampaolesi線が認められる．表6各種隅角検査の特徴隅角鏡検査ゴニオスコープCGS-1CUBMCAS-OCT隅角構造解析半定量～定性的半定量～定性的定量的定量的（高精度）器質的隅角閉塞の診断可不可不可不可隅角色素情報解析半定量～定性的半定量～定性的不可不可深達度C××◎〇解析範囲面的，俯瞰的面的，俯瞰的線的（断層像），組織深達的線的（断層像），組織深達的標準化・自動化C×〇C△〇接触・非接触接触接触接触非接触検査時間（片眼，STINのみ）中短長短不快感＋＋＋＋＋─検者医師視能訓練士可医師視能訓練士可検査の難度難中難易

変化した眼圧を取り巻く環境─角膜ヒステレシスや眼瞼圧と緑内障IOPChangesandBiomechanicsofGlaucomatousEyes木内良明＊はじめに緑内障は多因子性の疾患である．疾患の進行を阻止するためにはその進行の危険因子にしっかりと対処する必要がある．緑内障性視神経障害を進行させる危険因子としてまず眼圧があげられる．そのほか高年齢，乳頭出血があること，眼灌流圧が低いことのほかに中心角膜厚（centralcornealthickness：CCT）が薄いことが知られている．CCTが注目を浴びるようになったのはOcularHypertensionTreatmentStudy（OHTS）の報告からである1）．CCTが薄いと高眼圧症から開放隅角緑内障に移行しやすいことが明らかにされ，EuropeanGlaucomaPre-ventionStudy（EGPS）でもCCTの重要性が確認されるようになった2）．CCTが薄いとGoldmann圧平眼圧計で測定された眼圧は真の眼圧よりも低く表示されるために，適切に患者の治療が行われない可能性がある．そのため，CCTは本当に緑内障進行のリスク因子であるのか疑問視されていた．しかし，CCTで補正した眼圧値を用いて検討しても，薄いCCTは緑内障進行のリスクであることが証明されている3）．CCTが薄いとなぜ緑内障が進行しやすいのかは，よくわかっていない．膠原線維や弾性線維が角膜や篩状板の物理学的特性を規定すると考えると，角膜の物理学的性質と緑内障の進行が関連しても不思議ではない4）．I角膜の粘弾性角膜は，ばねのように押されると変形して，加わる力がなくなると元に戻ろうとする性質（弾性）をもつ．さらに押し込まれるときと戻るときの動きに抵抗するような性質（粘性）をあわせてもつ（粘弾性物質）．車のサスペンションと同じように考えるとよい．ばね（弾性）とダンパー（粘性）の組み合わせである（図1）．角膜頂点を押し込むときと戻るときの動きは同じ経路をたどらない．弾性力が戻ろうとするのを粘性が抑えるからである．押し込まれるときと戻るときに描く曲線をヒステリシス曲線とよぶ．これが物理学で用いられる曲線である（図2）．この曲線で囲まれた部分のエネルギーは熱として放散される5）．II角膜の物理学的特性（粘弾性）を測定する装置角膜の粘弾性の性質を測定する装置としてOcularresponseanalyzer（ORA，Reicher社）とCorvisST（Oculus社）の2機種が多くの研究で使われている．ORAもCorvisSTも非接触型の空気式眼圧計の一種である．空気式眼圧計では測定眼に斜め前方から赤外線を照射する．丸い形状をもつ角膜表面に赤外光が照射されるとその光は散乱しながら反射する．角膜頂点に空気が噴射されると角膜頂点の表面が押し込まれて，ある時点で角膜表面は平坦になる．角膜表面が平坦になると反＊YoshiakiKiuchi：広島大学大学院医系科学研究科視覚病態学〔別刷請求先〕木内良明：〒734-8551広島市南区霞1-2-3広島大学大学院医系科学研究科視覚病態学0910-1810/20/\100/頁/JCOPY（21）1197力Y変位量図2角膜のヒステレシス曲線粘弾性図1角膜の粘弾性ばねとダンパーの組み合わせで角膜の粘弾性が表現される．加わる力バネダンパー反射光図3非接触型眼圧計の測定原理加わる力YP1時間図4圧平圧力と反帰信号の強さおよびCornealhysteresisP2（CH）表1ORAで得られるパラメータ変位図5Cornealhysteresis表2パラメータを求める計算式図6CorvisSTの表示ないことがわかった．Goldmann圧平眼圧計の測定値に影響する因子も検討している．年齢，性別，眼軸長，CCT，角膜曲率半径の因子でみると，従来の報告と同じようにCCCTと角膜曲率半径が眼圧測定値に影響を及ぼすという結果になった．ここにCCorvisSTのパラメータを挿入すると，CCTや角膜曲率半径の重要性は低下して，CorvisSTのパラメータが眼圧測定値に強く影響する因子として選択された．2016年にはCMikiらがバージョンアップされたモデルで（Ver1.3b1361）同様に検討を行っている15）．この研究では信頼性が乏しい，あるいは臨床的に有用と思われないパラメータを省いてC18個のパラメータを解析している．この研究では眼圧と眼軸長がC18個のうちC13個のパラメータと有意な関係があることが示された．眼圧が高いと角膜の変形は乏しく，眼軸長が長くなると角膜が変形しやすい．年齢も眼圧と同じように角膜の変形に抵抗する．その代わり，眼圧測定の空気噴射の影響で眼球全体が後方に移動しやすくなる．Mikiらの報告15）とCAsaokaらの報告14）が大きく矛盾することはない．Mikiら16）は緑内障患者と健常者の角膜性状の違いを明らかにするために，47例C47眼の開放隅角緑内障患者とC75例C75眼の健常者の間でCCorvisSTのパラメータの違いを比較している．その結果，同じ力を加えても角膜の変形が早期から生じて，早期に戻る，角膜の変形部位が急峻なカーブを描く，空気圧に押されて後方へ移動する距離が短い眼は緑内障と関係が深いと報告した．この報告では対象者の多くがプロスタグランジン（prostaC-glandin：PG）関連薬で治療中であった．PG関連薬は細胞外マトリクスのリモデリングを行うCmatrixCmetallo-proteinasesを産生するため，PGの点眼治療が角膜の剛性に影響を及ぼす可能性がある．Bolivarら17）はC68人C68眼の新たにCPOAGと診断された患者にCPG関連薬点眼を始めた．眼圧はC19.8C±5.2mmHgからC15.60C±3.35CmmHgまで下がりCCHはC8.96C±2.3CmmHgからC9.79C±1.97CmmHgまで有意に増えた．手術で眼圧を下げてもCCHは増える．眼圧が下がるとCHが増えることはよく知られている．この研究では眼圧変化はCCHの増加と関係なく，ベースラインCCHが関係していた．PG関連薬点眼で角膜のバイオメカニクスが変化したと思われる．PG関連薬治療中の患者の点眼治療をC6週間中止するとCCCTもCCHもCCRFも高くなり，点眼を再開すると三つとも元に戻ることも報告されている18）．そこでCMikiらは点眼治療開始前の開放隅角緑内障患者と健常者のCCorvisSTのパラメータの違いを検討した19）．その結果，点眼治療を受けていないCNTG患者では，点眼治療を受けている患者と同じように，空気圧によって角膜が変形しやすくなっていることがわかった．一方，Wuら20）の報告によると，緑内障患者ではMikiらが報告したCCorvisSTの同じパラメータが，角膜が変形しにくくなる方向に変化すると報告した．Mikiらの報告とまったく逆の結果を示している．さらに最低2年間のCPG関連薬点眼で治療するとCCorvisSTのパラメータは影響を受ける．CorvisSTのパラメータに対する影響はラタノプロスト，ビマトプロスト，トラボプロストの間に差はないことがわかった．Wuらの報告とCMikiらの報告がまったく逆の結果になった理由はわからない．多くのパラメータは眼圧の影響を受ける．ベースライン眼圧が高い海外の報告では，日本からの報告と異なるデータになるのかもしれない．そこで以下は日本での報告を中心に話を進める．筆者らは開放隅角緑内障において緑内障性視神経障害の進行速度とCCorvisSTのパラメータの関係を調べた．角膜に同じ空気噴流を加えても角膜が早く変形しはじめ，早く変形から戻る．陥凹から戻るときの変形範囲が広くて，最大陥凹が深い症例は視野障害の進行が速いことがわかった21）．Mikiらが報告した開放隅角緑内障の特徴が強いほど視野障害の進行が速いことになる．CCorvisSTのパラメータとCORAのパラメータまったく異なるコンセプトで得られる．筆者らは両者を組み合わせるとより正確に緑内障の進行速度を予測できないかと考えた．CorvisSTのパラメータとCORAのパラメータを合わせて緑内障性視野障害進行の予測式を作った22）．眼圧，CCT，眼軸長，年齢，観察開始時の網膜感度を投入した基本予測式よりも，CHの情報を追加した予測式のほうが有意に正確であった．さらにCCorvisSTのパラメータを投入すると予測式の精度がさらに向上した．CorvisSTのパラメータだけで予測式を立てた（25）あたらしい眼科Vol.37，No.10，2020C1201先の研究と異なる患者集団で検討したが，角膜の最大陥凹が深く，変形から戻るときに扁平になる範囲が広い症例は視野障害の進行が速いという同じ結果になった．CCTよりもCCHのほうが緑内障性視機能障害に関与する率が高いため，CCTは選択されなかったと思われる．視野障害の程度とCCorvisSTのパラメータやCCHの関係も調べた23）．最大陥凹が深くて，陥凹部の曲率が小さいほど，最初の扁平時刻における扁平面積が大きく戻りが速い眼は視野障害が強い．眼圧，CCT，眼軸長，年齢を投入して緑内障病期を検討すると，CCTが薄い人は末期になりやすい．しかし，CorvisSTのパラメータやCCHを投入した予測式のほうが病期判定は正確になる．サル眼を用いた研究で緑内障性の視神経ダメージが強くなると強膜の生体力学特性が変化するという報告もある24）．これまでの報告を総合しても緑内障患者と健常者の角膜のヒステレシス曲線の差を描くことはむずかしい．緑内障眼では同じように空気を噴射しても早く（少ない空気圧で）角膜の変形が始まる．そして，最大陥凹が深いので最大の力を加えている間の曲線は全体的に右側にシフトする．角膜が陥凹から扁平に戻る時間も短い（高い空気圧でも扁平になる）．したがって緑内障ではCCHが小さくなる．ここまでは推測できるが，角膜が扁平になる時点での角膜頂点の変位量が示されていない論文が多く，ヒステレシス曲線を推測できない．CV近視性変化と生体力学特性近視と緑内障の関係も注目されている．近視眼では視神経乳頭から耳上側，耳下側に伸びる乳頭周囲網膜神経線維層（circumpapillaryCretinalCnerveC.berlayer：cpRNFL）の厚みのピークのなす角度（cpRNFLangle）が狭くなることが報告され，近視の一つのパラメータと考えられている25）．健常若年者のCcpRNFLangleとCCorvisSTのパラメータの関係を調べた．cpRNFLangleが狭い眼（近視）では空気の噴射を受けたあと，早く角膜の表面が平坦になり早く元の形状に戻る．そして最初に扁平になる部分は小さいとことがわかった26）．CPeripapillaryCretinalCarteriesangle（PRAA）とCORAの新しいC35のパラメータの関係を調べた27）．空気噴流に対して素早く陥凹する角膜がCPRAAに関係することがわかった．視神経乳頭を挟んで耳上側と耳下側の網膜動脈がなす角度とCCorvisSTのパラメータの関係を調べると，狭いCPRAAをもつ眼は角膜の最大変位が浅く，狭いことがわかった28）．緑内障性視神経障害が進行しやすい眼は角膜の最大変位が深く広い眼である．この点を考えると近視は緑内障の進行因子になりえないことになる．CVI生体力学特性で補正した眼圧値CorvisSTやCORAでは角膜の生体力学特性を考慮に入れた眼圧測定値が得られる．CorvisSTのCVer1.00r30モデルでは通常の測定値であるCCST-IOPのほかに患者の年齢と角膜厚で補正したCCST-IOPpachyという眼圧測定値が得られる．ORAではCGoldmann圧平眼圧計で得られる測定値を予測するCIOPgと角膜の物理学的性状で補正したCIOPccが得られる．筆者らはそれらの測定値の信頼性，再現性を検討した29）．角膜厚や年齢で補正したCCST-IOPpachyはCGoldmann圧平眼圧計による測定値よりも低く，IOPccは高く表示された．Gold-mann圧平式眼圧計を基準としたとき，CST-IOPpachyは加算誤差があるものの比例誤差（眼圧が高くなるほど測定値と基準値からのずれが大きくなる）がない．IOPccは加算誤差も比例誤差もある．CST-IOPpachyは角膜曲率半径の影響を受けるがCIOPccはCCCTや曲率半径の影響を受けなかった．生体力学特性で補正を受けたCCorvisSTやCORAで得られる眼圧測定値はこの時点で互換性がない．Ver1.3b1361のCCorvisSTで得られるCbIOPはCCCTやCCorvisSTのパラメータ補正した眼圧である．この眼圧値はCCCTの影響を受けないがCCHと関連する30）．CCorvisSTやCORAで得られる眼圧値のうちCbIOPは一番データの再現性がよかった31）．しかし，今のところ臨床的にベストな眼圧測定装置はない．CVII眼瞼の硬さ近年，PG関連薬による眼瞼の硬化が話題に上っている．硬い瞼が緑内障進行の危険因子かどうか明らかでは1202あたらしい眼科Vol.37，No.10，2020（26）ないが，硬い眼瞼は眼圧測定の妨げになる．反跳式眼圧計（iCare）は先端が小さく，瞼裂高が低くても十分眼圧が測れそうであるが，眼瞼から眼球に力が加わる．そのために高く眼圧が測定されるという報告がある32）．小児の場合，開瞼器をかけると約C4mmHg，水泳用のゴーグルを押すようにするとC4.5CmmHg眼圧が上昇するといわれている．反跳式眼圧計（iCare）も時代とともに進化している．Nakakuraら33）は眼瞼の挙上がCicareTAO01i（2003年発売のオリジナルモデル），icarePro（2010年発売），CicareCic100（2016発売），Goldmann圧平眼圧計のC4種類の眼圧計で眼圧を測定するときに眼瞼の挙上の影響を調べている．眼瞼をもち上げる操作は眼圧測定に影響しないという結果になった．眼瞼の挙上による眼圧変化はGoldmann圧平眼圧計の場合．CCTと曲率半径が関係している．おわりに緑内障進行の危険因子として眼圧，循環障害と並んで角膜の剛性に注目した研究が進んできた．空気圧で角膜が陥凹しやすい眼は緑内障になりやすく，緑内障が進行しやすい．角膜は年齢とともに厚さ方向の力に対して強くなる一方，曲げに対する力に弱くなることと一致するのであろう34）．今後はこの角膜剛性を変化させる治療法があるのか，そのような治療を行うと本当に有用なのかを調べる研究が必要と思われる．文献1）GordonCMO,CBeiserCJA,CBrandtCJDCetal；TheCOcularHypertensionTreatmentStudy：baselinefactorsthatpre-dicttheonsetofprimaryopen-angleglaucoma.ArchOph-thalmolC120：714-720,C20022）EuropeanCGlaucomaCPreventionStudyCGroup；Pfei.erCN,CTorriV,GomezIKetal：CentralcornealthicknessintheEuropeanCGlaucomaCPreventionCStudy.COphthalmologyC114：454-459,C20073）BrandtCJD,CGordonCMO,CGaoCFCetal：AdjustingCintraocu-larCpressureCforCcentralCcornealCthicknessCdoesCnotCimprovepredictionmodelsforprimaryopen-angleglauco-ma.Ophthalmology119：437-442,C20124）WongCBJ,CMoghimiCS,CZangwillCLMCetal：RelationshipCofCcornealChysteresisCandCanteriorClaminaCcribrosaCdisplace-mentinglaucoma.AmJOphthalmolC212：134-143,C20205）IshiiCK,CSaitoCK,CKamedaCTCetal：ElasticChysteresisCinChumaneyesisanage-dependentvalue.ClinExpOphthal-molC41：6-11,C20136）RobertsCJ：ConceptsCandCmisconceptionsCinCcornealCbio-mechanics.CJCataractRefractSurgC40：862-869,C20147）WellsCAP,CGarway-HeathCDF,CPoostchiCACetal：CornealChysteresisCbutCnotCcornealCthicknessCcorrelatesCwithCopticCnerveCsurfaceCcomplianceCinCglaucomaCpatients.CInvestCOphthalmolVisSciC49：3262-3268,C20088）PakravanCM,CParsaCA,CSanagouCMCetal：CentralCcornealCthicknessCandCcorrelationCtoCopticCdiscsize：aCpotentialClinkCforCsusceptibilityCtoCglaucoma.CBrJOphthalmolC91：C6-28,C20079）DascalescuD,CorbuC,VasilePetal：TheimportanceofassessingCcornealCbiomechanicalCpropertiesCinCglaucomaCpatientscare-areview.RomJOphthalmol60：219-225,C201610）CongdonCNG,CBromanCAT,CBandeen-RocheCKCetal：CenC-tralCcornealCthicknessCandCcornealChysteresisCassociatedCwithCglaucomaCdamage.CAmCJCOphthalmolC141：868-875,C200611）MangouritsasG,MorphisG,MourtzoukosSetal：Associ-ationCbetweenCcornealChysteresisCandCcentralCcornealCthicknessCinCglaucomatousCandCnon-glaucomatousCeyes.CActaOphthalmolC87：901-905,C200912）CongdonCNG,CBromanCAT,CBandeen-RocheCKCetal：Cen-tralCcornealCthicknessCandCcornealChysteresisCassociatedCwithCglaucomaCdamage.CAmCJCOphthalmolC141：868-875,C200613）ParkJH,JunRM,ChoiKR：Signi.canceofcornealbiome-chanicalCpropertiesCinCpatientsCwithCprogressiveCnormal-tensionglaucoma.BrJOphthalmol99：746-751,C201514）AsaokaR,NakakuraS,TabuchiHetal：TherelationshipbetweenCCorvisCSTCtonometryCmeasuredCcornealCparame-tersCandCintraocularCpressure,CcornealCthicknessCandCcor-nealcurvature.PLoSOne20：10,Ce0140385,C201515）MikiA,MaedaN,IkunoYetal：FactorsassociatedwithcornealCdeformationCresponsesCmeasuredCwithCaCdynamicCScheimp.uganalyzer.InvestOphthalmolCVisSciC58：538-544,C201716）MikiCA,CYasukuraCY,CWeinrebCRNCetal：DynamicCScheimp.ugCocularCbiomechanicalCparametersCinChealthyCandmedicallycontrolledglaucomaeyes.JGlaucomaC28：C588-592,C201917）BolivarCG,CSanchez-BarahonaCC,CTeusCMCetal：E.ectCofCtopicalprostaglandinanaloguesoncornealhysteresis.ActaOphthalmolC93：e495-e498,C201518）MedaR,WangQ,PaoloniDetal：Theimpactofchronicuseofprostaglandinanaloguesonthebiomechanicalprop-ertiesCofCtheCcorneaCinCpatientsCwithCprimaryCopen-angleCglaucoma.BrJOphthalmol101：120-125,C2017（27）あたらしい眼科Vol.37，No.10，2020C1203—

眼圧モニタリングシステムの現状CurrentStatusofSystemsUsedfortheMonitoringofIOP塩谷聡美＊はじめに緑内障の唯一確実な治療法は眼圧下降である．しかし，眼圧には日内変動，日々変動，季節変動があり，眼圧変動は緑内障進行の危険因子の一つと考えられている1）．眼圧変動があるため，治療においては一度の眼圧測定のみでベースライン眼圧や目標眼圧，治療効果を正しく判断することはできない．とくに外来での眼圧が低く保たれているにもかかわらず視野進行を認めるような症例では，日中の眼圧は正常範囲であっても夜間に上昇している可能性もあり，眼圧日内変動の評価が重要になる．眼圧日内変動検査の方法は施設により差があると思うが，入院して夜間も数時間ごとに眼圧測定を行うことが多い．筆者が研修した金沢大学附属病院では，入院のうえ，9～24時まで3時間ごとにGoldmann圧平眼圧計による眼圧測定を連続2日間で行っている．今回は，眼圧モニタリングシステムの現状として，まずはさまざまな眼圧計についてモニタリングにおけるメリットやデメリットを含めた特徴について述べ，そして日本で使用可能な比較的新しい眼圧モニタリング機器であるトリガーフィッシュシステムと自己眼圧測定ができるicareHOMEについて紹介する．I眼圧測定の方法眼圧は日内変動とともに，体位の影響も受け，座位より臥位で高くなる．日常生活での眼圧変動をより正確に評価するためには，日中は座位，就寝中は臥位のまま計測することが理に適っている．従来，眼圧は午前に高いと考えられていたが，日中は座位，夜間は臥位で測定したところ夜間にピークを認めたという報告がある2）．また，多くの眼圧計で眼圧は角膜厚の影響も受ける．角膜厚が厚いと過大評価，薄いと過小評価されることが多く，角膜が薄いLASIK（laserinsitukeratomileusis）後など，評価に注意を要するときもある．緑内障診療において標準的に使用されている眼圧計はGoldmann圧平眼圧計であるが，座位でのみ測定できる．非接触型眼圧計は操作が簡便だがこれも座位のみでの測定となり，角膜厚や脈波の影響を受ける．OcularResponseAnalyzer（ORA，ReichertInstruments社）は非接触型眼圧計の一種だが，エアパルスによる角膜圧平を動的に観察し，角膜ヒステレシスなどの角膜生体力学的特性を用いて補正したIOPcc（corneal-compensat-edintraocularpressure）を計測できる．これらは眼圧計としての精度が高く，広く使用されているが，夜間仰臥位での計測ができないため，モニタリングという点においては完璧とはいえない．また，睡眠中に頻回に起きて検査室で眼圧計測を行うのは患者，検者双方の負担が大きい．圧平式眼圧計のTonopen（Mentor社）や反跳式眼圧計のicarePRO（IcareFinland社）などは，持ち運びができ，仰臥位でも測定が可能なため，夜間に体位を変えずに測定できることが利点と考えられる．また，Tonopenやicareは接地面が小さく小児や瞼裂の狭い人，角膜疾患のある人でも計測が可能である（表1）．そ＊SatomiShioya：公立能登総合病院眼科〔別刷請求先〕塩谷聡美：〒926-0816石川県七尾市藤橋町ア部6-4公立能登総合病院眼科0910-1810/20/\100/頁/JCOPY（13）1189表1各社眼圧計のメリット・デメリットメリットデメリット点眼麻酔Goldmann圧平眼圧計もっとも信頼されている眼圧計角膜厚の影響を受ける子どもや瞼裂の狭い人は不向き感染のリスクがある座位でのみ測定できる必要非接触型眼圧計操作が簡便感染のリスクが少ない脈波，角膜厚の影響を受ける座位でのみ測定できる不要OcularResponseAnalyzer（ORA）角膜生体力学的特性を考慮した眼圧が測定できる座位でのみ測定できる不要Tonopen持ち運びできる仰臥位でも測定できる子どもや瞼裂の狭い人でも測定できる脈波の影響を受ける必要icarePRO持ち運びできる仰臥位でも測定できる角膜疾患症例でも測定できる測定面積が小さい角膜厚の影響を受ける不要icareHOME自己測定できる座位でのみ測定可能なこと以外はicarePROと同様座位でのみ測定できる角膜厚の影響を受ける不要トリガーフィッシュシステム自動で24時間連続測定できる体位制限がない眼圧そのものを測定できない不要図1トリガーフィッシュセンサー同心円状のセンサーとマイクロプロセッサが埋め込まれたシリコーン製コンタクトレンズ．（SEEDより提供）図2トリガーフィッシュの装着例と周辺機器a：CLSを装着した眼．角膜とレンズの間に空気が入らないように装着する必要がある．レンズは固着し，瞬目してもずれない．Cb：検査風景．検査眼の眼周囲にアンテナ（茶色）を装着し，アンテナからケーブルを介しレコーダーに接続されている．レコーダーは携帯用スリーブ（白色のエプロン状の袋）に入れて持ち運べる．金沢大学附属病院ではC24時間血圧計も同時に施行しており，左上腕にカフを装着し，腰に血圧計本体を装着している（写真は大学院生）．c：付属機器．左：スリーブ．中上：レンズ箱とレンズ容器（1箱C3枚入，ベースカーブはC3種類ある）．中下：レコーダーとケーブル．右：アンテナ（右眼用と左眼用がある．黒四角の部分からケーブルを接続する）．図3トリガーフィッシュによる測定結果の一例上段：24時間波形．縦軸はmVeq，横軸は時刻．睡眠時（瞬目の回数によって区別）は灰色に表示される．下段：任意の時刻CAおよびCBでのC30秒間の計測波形．AでのC×は瞬目を示し，Bは脈波を示している．30秒間の中央値が上段グラフのその時刻での値となっている．図4トリガーフィッシュのソフトウエアを利用した解析例コサインカーブに近似した図．図中に近似曲線が表示され，右上のCbox内にCAmplitude（振幅）とCAcrophase（頂点時刻）が表示される．測定ボタン額あて.あて図5icareHOME本体図中左側の黒い部分にプローブを挿入する．上方の凸部に額を，下方の凸部に頬をあてる．額あて，頬あての長さは手動で調整できる．CicareRHOME/Pro図6icareHOME測定風景（筆者）利き手で機器を把持し，示指で測定ボタンを押す．患者本人には緑丸（向きが適切）または赤丸（傾いており向きが不適切）のランプが見える．図7icareHOMEの測定結果の一例（icareLINKスクリーンショット画面）icareLINKではCicarePRO・icareHOMEで測定した眼圧を管理できる．測定日時，右眼，左眼の測定値と，右側にグラフが表示される（icarePROの場合は測定時の体位が→/↓で表示される）．（MEテクニカより提供）-

近視眼緑内障の構造変化を科学する─近視性か緑内障性かOpticNerveHeadStructuralChangesinMyopicGlaucomatousEyes齋藤瞳＊はじめに近視眼の視神経乳頭形態は多彩な特徴的変化を示すことが多く，その評価はしばしばむずかしい．日本およびにアジア諸国においては近視の頻度が欧米諸国に比べて高いことが知られており1），近視眼における緑内障のリスクも高いこともあり2,3），臨床的に近視眼の適切な評価と管理が重要となる．しかし，実際には生理的な近視性変化と緑内障性変化を完全に区別することは困難であり，診断に悩まされることも多い．近視性乳頭の分類に関しては現段階ではスタンダードとなるようなものはない．近視性乳頭の形態は非常に多様であり，簡便な方法でそれを分類することは非現実的であるとも考えられる．近視眼の視神経乳頭形状の特徴として乳頭面積が大きいこと，形態が正円ではなく楕円に近いことが多いこと，耳側に向かい傾斜していること，乳頭周囲網脈絡膜萎縮（peripapillaryatrophy：PPA）を伴う頻度が高いこと，その他の先天奇形を合併することが多いことなどが今までに報告されている．また，近視が緑内障のリスクファクターであることなど，近視と緑内障の間には密接な関係があり，両者の鑑別や近視を合併した緑内障の評価は臨床的に非常に重要な課題の一つとなっている．本稿では近視性乳頭にみられる特徴や形態的変化，近視と緑内障の関係について述べる．I近視の疫学近視の有病率は人種によって大きく異なり，わが国を含む東アジア諸国では欧米人と比較して近視の有病率が高く，さらに若い世代になればなるほど近視の有病率が上がっていることが報告されている4）．さらに2050年までには世界の人口の50％が近視を有し，10％がWHO基準の強度近視（－5D以上）を有するだろうと予測されており，近視への対応は全世界的な問題と化している5）．II強度近視と病的近視の定義近視のなかでもとくに強い近視，強度近視が一番臨床現場で医療者を悩ませる．強度近視の国際的に共通した定義は存在しないが，疫学的な観点もしくは近視性の構造的変化が強くなる等価球面度数－6D，眼軸長26mmあたりが境として選択されることが多い．日本近視学会では，等価球面度数－0.5～－3.0D未満までを弱度近視，－3～－6D未満を中等度近視，－6D以下を強度近視と定義している．しかし，実際には等価球面度数が－6Dより近視でもさほど構造異常が認められない眼もあれば，－6D前後で著しく変形してしまっている眼もあり，特定の数値で二分するのは便宜上の定義にしかならず，実際には個々の眼に起きている変化を詳細に評価していく必要がある．強度近視眼のなかでも，「びまん性網脈絡膜異常の萎＊HitomiSaito：東京大学医学部付属病院眼科・視覚矯正科〔別刷請求先〕齋藤瞳：〒113-8655東京都文京区本郷7-3-1東京大学医学部付属病院眼科・視覚矯正科0910-1810/20/\100/頁/JCOPY（3）1179ab図1強度近視眼70歳，男性．Vs＝（1.2×13.0D）．眼軸長29.44mm．a：眼底写真．乳頭周囲の広範囲な網脈絡膜萎縮，黄斑部にかけてのびまん性網脈絡膜萎縮を認める．b：静的視野検査（HFASITA-standard30-2）では広範囲の感度低下を認める．c：OCT断層像では網膜分離を認める（）．る（図1）．III近視眼の形態的特徴では，病的近視ではない近視眼は正視眼と比べてどのように構造が異なり，どんな特徴があるのだろうか．近視眼に特徴的といわれる構造変化には大乳頭，視神経乳頭の楕円化，傾斜やPPAなどがある．1.乳頭径と近視近視の程度と視神経乳頭面積に関連があることは以前より知られている6～8）．全体としては近視が強くなればなるほど乳頭面積が拡大する傾向にある．すなわち，等価球面度数と乳頭面積の間には有意な相関が認められる．近視が1D強くなるごとに0.033.mm2乳頭面積が大きくなるとの報告もある9）．しかし，実際には近視と乳頭面積の相関は直線的なものではなく，近視の程度により変化している．その相関は近視の度数が弱いときはそれほど顕著ではないが，－8Dより近視の強い強度近視眼においては曲線的に増加するとされている10）．この現象を根拠に強度近視の定義を－8Dで区切る場合もある．正常眼の乳頭面積はおおよそ1.5～3.5mm2といわれているが，これより乳頭面積の大きい視神経乳頭を巨大乳頭（megalodisc）とよんでいる．Megalodiscと緑内障の関係も報告されており，乳頭面積＞3.79mm2の眼は，それより乳頭が小さかった眼と比べて，緑内障を有する率が3.2倍高かったという研究もある11）（図2）．ただし，乳頭径と陥凹径は比例するため12），megalodiscでは陥凹が大きい症例が多く，緑内障と誤診されやすくなることにも注意が必要である．陥凹径そのものに惑わされず，上下のリム（rim）の菲薄化に差があるかどうか，視野や光干渉断層計（opticalcoherencetomography：OCT）で対応する異常が認められるかどうかなどを総合的に判断していく（図3）．反対に，近視の強い眼において乳頭面積の小さい乳頭をみることもあるが，乳頭面積2mm2以下の小さい乳頭の割合は，－8Dを境にした強度近視眼と，それより弱い近視眼で有意差が認められなかったとも報告されており13），必ずしも近視特有の変化ではない可能性がある．しかし，小乳頭は大乳頭と反対に，rim変化やcup-ping拡大の評価がしづらく，緑内障性変化が過小評価されてしまう傾向にあるため，気をつけなければならない（図4）．2.乳頭形状と近視軽度近視眼はいわゆる教科書的な正常丸形乳頭を呈することが多いが，中等度以上の近視眼では乳頭径の縦横比が大きい縦楕円の乳頭が多くみられる7,8）．強膜孔およびに視神経線維は，眼球軸に対して鼻側に傾斜する傾向にある．また，篩状板は傾斜せずに眼球軸と垂直に存在するが，眼球外側に向けて突出していることが多い．さらに，強膜孔の短縮と外反により篩状板が前方偏位していることも報告されており，結果として乳頭陥凹が浅めの形態をとる7,13,14）．さらに，乳頭が楕円なだけではなく，近視眼では網膜血管の起始部が偏位している傾斜乳頭の割合が高い．先天的に視神経乳頭が下鼻側方向に傾斜しており，下方にPPAを伴うことが多い7,8）．傾斜乳頭は近視眼のみに認められる形態ではないが，もっとも関連があるとされているのはやはり近視である．傾斜の程度にも差があり，30°くらいの軽度の傾斜から90°の傾斜を呈し，ほぼ視神経乳頭が横向きになっているように見えるものまである（図5）．乳頭傾斜は緑内障のリスクファクターの一つともいわれているが，最近，乳頭傾斜があったほうが進行を認めにくかったとの報告もあり，両者の関係ははっきりとしない15,16）．3.乳頭周囲網脈絡膜萎縮と近視PPAは眼底写真上でPPA-aとPPA-bに分けられる（図6a）．PPA-aは不整な色素過剰や低色素からなる領域であり，網膜色素上皮（retinalpigmentepithelium：RPE）のメラニン顆粒の不整分布に起因するものである．それに対してPPA-bはRPEが欠損している領域と定義されている．PPA-bはRPEの消失および視細胞の不完全な消失に相当する変化であり，強膜の可視化，Bruch膜の露出や脈絡膜大血管の透見がみられる領域である．PPA-aは単独で正常眼に認められることも多く，おそらく先天的もしくは成長過程に獲得された所見である．反面，PPA-bは後天的な変化と考えられている．（5）あたらしい眼科Vol.37，No.10，20201181図2巨大乳頭（megalodisc）症例10代，男性．Vd＝（1.2C×7.0D（cyl－2.25DCAx5°）．Td＝21.mmHg．眼軸長C27.8.mm．DiscCareaC4.38Cmm2．a：眼底写真．巨大乳頭（megalodisc）上下のCrimの菲薄化あり．Cb：静的視野検査（HFACSITA-standardC10-2）で上方および下方の中心性緑内障性視野障害を認める．d図3緑内障ではない大乳頭（largedisc）症例60代，女性．Vd＝（1.2C×5.0D（cyl－0.75DCAx50°）．Td＝16.mmHg．眼軸長C26.2.mm．DiscCareaC3.13Cmm2．a：眼底写真．大きめな乳頭とそれに伴って拡大している陥凹Crimの色はよく，上下の厚みに差はあまりない．Cb：静的視野検査．大きな異常はないが患者の信頼係数が低く，正常と断定するのはむずかしい．c：OCT．cpRNFLTは正常範囲内．Cd：OCT．黄斑部のCGCCTも正常範囲内．図4小乳頭症例80代，女性．Vd＝（1.2×－6.5D（cyl－1.25DCAx100°）．CDiscCareaC1.18.mm2．図5傾斜乳頭症例a：60代，女性．左眼．耳側へ軽度の傾斜．Cb：50代，男性．右眼．下耳側へC90°近く傾斜している．b図7強度近視眼のMariotte盲点拡大a：眼底写真．b：Mariotte盲点付近の感度低下を認める（）．C——’C

緑内障：診断と治療の最新情報NewDevelopmentsintheDiagnosisandTreatmentofGlaucoma新田耕治＊山本哲也＊＊医療は日進月歩でどんどんアップデートされる．緑内障領域も同様である．振り返ってみれば，緑内障は眼圧が上昇することで引き起こされる視神経症であり，眼圧が正常であれば緑内障ではないというところから，眼圧が低くても緑内障を発症しえることが判明し，当時は低眼圧緑内障とよばれていた．多治見スタディを期に日本人では正常眼圧緑内障（normaltensionglaucoma：NTG）が緑内障の半数以上を占めることがわかり，薬物治療により十分な眼圧下降を得られても進行する症例を多く経験することで，眼圧以外の進行因子に関する研究も盛んになり，NTGをいかに管理するべきか議論されるようになった．緑内障を管理するためのファイリングソフトや電子カルテが進歩し，長期的な経過を瞬時に判断できるようになり，高次元な診療を効率的に行うことが可能な環境が整ってきた．さらに緑内障診断機器も発展し，とくに光干渉断層計（opticalcoherencetomography：OCT）は緑内障診療に革命的な有用性をもたらすこととなった．はたして近未来にはどのような発展があり，緑内障診断と治療にどのような有益性をもたらすか楽しみである．今回は最先端医療と近未来医療を橋渡しすることをめざして，未来の緑内障医療では当たり前のことになっているかもしれない緑内障の診断や治療に関する情報を特集することとした．近視は緑内障発症の危険因子とされているが，近視性構造変化と緑内障性構造変化は類似している面があり，結局オーバーラップしていると思われる症例をわれわれはしばしば経験する．その際にどのような病態が生じているかを理解することは，そのような症例の管理の手助けになると思われる．緑内障における眼圧の日々変動を加味した治療も重要である．トリガーフィッシュ型眼内圧モニタリングシステムが夜間の眼圧推移に有用な情報をもたらすことが期待される．さらに眼圧を取り巻く環境の相違が緑内障の進行に影響することが徐々に理解されるようになってきた．とくに角膜ヒステレシスという眼球の可塑性を評価する指標が注目されている．日本人の多くが開放隅角緑内障であり，隅角検査がおろそかにされがちであるが，隅角全周撮影装置が開発され隅角の普遍的評価が可能になったと考えられる．どの症例の進行が速く，どの症例の進行が遅いかは，われわれは経験的に進行の危険因子を加味して診療するようになってきた．将来は人工知能（arti-.cialintelligence：AI）を利用して予測精度が向上することが期待できるが，現状での視野進行予測の精度には限界がある．緑内障画像解析は格段に進化＊KojiNitta：福井県済生会病院眼科＊＊TetsuyaYamamoto：海谷眼科0910-1810/20/\100/頁/JCOPY（1）1177

硝子体手術のワンポイントアドバイス●連載209209ネコの爪による穿孔性外傷後に発症した眼内炎（中級編）池田恒彦大阪医科大学眼科●はじめに穿孔性眼外傷の原因として種々のものが報告されているが，動物の爪による外傷の報告はきわめてまれである．筆者らは以前にネコの爪による穿孔性眼外傷後に緑膿菌による眼内炎を発症し，硝子体手術を施行した1例を報告したことがある1）．●症例提示23歳，女性．飼いネコに左眼をひっかかれ，同日，近医を受診．左上頬部の裂傷を縫合されたのち，眼科に紹介された．初診時矯正視力は右眼1.2，左眼0.08．左眼球結膜7時の位置に裂傷を認めた．前房内に細胞を認め，瞳孔はわずかに下方に偏位していた．水晶体は透明であった．眼内は硝子体出血と下方網膜に穿孔創を認めた．X線検査および超音波Bモード検査で眼内異物は認めなかった．即日入院のうえ手術を施行した．強膜穿孔創は角膜輪部から約7mmの部位にあり，輪部側を頂点とした小さなV字型を呈し，創縁は整で眼内組織の脱出はなかった（図1）．強膜創を抗菌薬で十分洗浄したのち縫合を行い，穿孔創に冷凍凝固と強膜バックリングを行った．術後は，抗菌薬の点滴，内服，点眼を行った．しかし，受傷3日後に激しい眼痛を伴う急激な硝子体混濁をきたし，眼底透見不能となった．細菌性眼内炎と診断し緊急に硝子体手術を施行した．水晶体切除に引き続き，可能なかぎり周辺部まで硝子体を切除した．硝子体は濃厚に混濁し，網膜は灰白色を呈し網膜血管の白線化を認めた．下方網膜の穿孔部位には硝子体が高度に癒着していた．術中に採取した硝子体液の培養検査で緑膿菌が検出された．術後，眼内炎は消退したものの，術後14日目頃より網膜.離を発症したため，再度硝子体手術を施行した．術後網膜は復位したが，矯正視力は0.1にとどまった（図2）．図1術中所見強膜穿孔創は角膜輪部から約7mmの部位にあり，輪部側を頂点とした小さなV字型を呈していた．（文献1より引用）図2硝子体再手術後の左眼眼底写真網膜は復位したが，眼内炎による網膜傷害もあり，矯正視力は0.1にとどまった．（文献1より引用）●ネコの爪による眼外傷動物の爪による外傷はきわめてまれであるが，近年のペットブームに伴い今後増加する可能性も考えられ，十分注意する必要がある．ネコによる眼咬傷・掻傷の報告は遠藤ら2）のものを含めて過去に8例が報告されており，すべてに感染が生じている．原因菌としてはPasteurel-lamultocidaが多いが，ブドウ球菌，レンサ球菌，口腔内の嫌気性菌も重要である．このほかに本提示例のような緑膿菌やBacilluscereusなど土壌や糞便中に存在するものも原因菌となりうる．緑膿菌はいったん眼内炎をきたすと，短時間で高度の組織傷害をきたすことが動物実験などで報告されており3），動物の爪による眼外傷後に眼内炎が疑われた時は，抗菌薬の硝子体注射あるいは硝子体手術を早急に施行する必要がある．文献1）DoiM,IkedaT,YasuharaTetal：Acaseofbacterialendophthalmitisfollowingperforatinginjurycausedbyacatclaw.OphthalmicSurgLasers30：315-316,19992）遠藤紳一郎，草野良明，青木眞ほか：猫による眼咬傷・掻傷．眼科43：665-670,20013）秦野寛，佐々木隆敏，田中直彦：緑膿菌性眼内炎の実験的研究．硝子体内接種による病像，眼内生菌数，ERG．日眼会誌92：1758-1764,1988（101）あたらしい眼科Vol.37，No.10，202012770910-1810/20/\100/頁/JCOPY

眼内レンズセミナー監修／大鹿哲郎・佐々木洋市川一夫市川慶407.ヘッズアップ（heads-up）白内障手術中京眼科ヘッズアップ白内障手術は，以前の映像の遅れによる手術時の不満も解消され，むしろ映像の技術的処理により，顕微鏡下よりも低い照度で見やすく，老視の術者も高拡大で手術できるなど多くの利点のある手術となってきている．大きなモニターの設置場所など，不便な点もあるが，教育をする施設では今後必須となる機器と思われる．●はじめに3Dモニター上で映像を見ながら手術するヘッズアップ（heads-up）手術は，硝子体分野では多くの施設ですでに導入され，日頃の手術に使用されている1）．教育的によい，低照度で手術でき患者にやさしい，顕微鏡の術者の姿勢が楽などのよい評価があったものの，白内障手術を行ううえでは，モニター上での反応が遅れることから手術のスピードを普段よりも落とさざるをえず，導入する施設は少なかった．筆者らも中京病院に硝子体手術用として採用したものの，白内障手術では試みに使用してみたが常時使うには至らなかった．2019年CarlZeiss社からARTEVO800が発売され，映像がきれいで白内障手術速度に追随できるとのことで，中京眼科に導入した．2020年に映像速度の改善されたAlcon社のNGENUITY3Dビジュアルシステムもほぼ同時に導入した．導入後，両機器（現在この2機種のみが市場に出回っている）を日頃の白内障手術に使用した結果，手術中に患者情報などをスタッフと共有でき，得られた映像を加工し見やすくできるなど，従来の顕微鏡手術にない多くの利点があることから，最近では当院で行うほとんどの手術をheads-upで行っている．今後はヘッズアップ硝子体手術（heads-upcataractsur-gery：HCS）を進めて行きたいと考えるに至ったので，その将来性と利点，現時点での欠点について紹介する．●HCSの利点・助手ばかりでなく手術室スタッフ全員が術者と同じ3D映像がみられるので，情報の共有ができ，教育にも有用である（図1a,b）．・乱視軸や術中アベロメーターの情報，術中OCTの映像情報もモニター上で共有できる（図2）．・鏡筒をのぞき込む姿勢でなく，まっすぐにモニターを見て手術を行えるため身体への負担が軽減される．とくに，術者と身長の異なる助手や指導者には福音である（図1c）．図1HCSの実際（93）あたらしい眼科Vol.37，No.10，202012690910-1810/20/\100/頁/JCOPY図2術中アベロメーター使用時と術中OCT使用時のモニター画像図4モニター設置位置のマーキング例・モニターを見て手術をするので，鏡筒を覗いて行うより倍率を上げても術野が広く，手術をしやすい．筆者らの場合，鏡筒で8.6倍の倍率で手術を行っていたが，モニターでは20～25倍の倍率で手術を行うことが可能であった．・低照度で手術ができる．筆者らの場合，顕微鏡下で行う際の約1/3の光量に下げても同じように手術ができた．・モニター画像の加工ができ，薄い染色でも色を強調できたり，見たいエッジを強調できたりする（図3）．・立体視を増幅できる．●HCSの欠点・耳側切開で手術を行う場合，左右が変わる際に大きなモニターを適切な場所に設置するための移動がスタッフにとって大きな負担となる．床面にマークをつけて，適切な位置をあらかじめ決めておくと便利である（図4）．・モニター映像では，より鮮明なHCSのモニターでも図3A.I.M.E.による画像処理a：画像処理あり（StructureEnhancement：3，ColorEnhancement：2）．b：画像処理なし．なんとなく鏡筒を覗くより見にくかったが，ソニーのA.I.M.E.（AdvancedImageMultipleEnhancer）で画像強調処理することで鏡筒に負けない映像になった（図3）．しかし，自分にもっとも合った条件は，自分で試行して決定する必要がある．・他社の機器の情報をモニター上に出すことができない．●HCSの将来理論的にはすべてのスタッフが，映像や他の機器の情報を統合してモニター上で共有できる．遠隔地でも同じモニターがあれば，術者とまったく同じ映像を見ながら指導できるようになるなど，将来性は大きいと確信している．文献1）EckardtC,PauleEB：Anexperimentalandclinicalstudy.Retina36：137-147,20162）松本惣一，松本治恵：Dデジタル眼科手術利点・欠点とサージカルガイダンスシステムとの相性．IOL&RS34：21-29,2020