Martín Edisson Giraldo Mendivelso. Magister Ciencias de la Visión. ULS. Especialista en Segmento Anterior y Lentes de Contacto USTA, FELLOW IACLE. Profesor Universidad CES, Medellín. [email protected].
En el abordaje actual del manejo quirúrgico de la catarata, cada vez es más importante el resultado refractivo final, puesto que de este dependen en gran medida los resultados visuales que dejarán satisfecho al paciente. Por tal motivo, es común encontrar avances tecnológicos significativos. En este sentido, el desarrollo en las técnicas quirúrgicas ha llevado a la posibilidad de aplicación de la aberrometría a nivel intraoperatorio.1
Surge así la aberrometría intraoperatoria (AI), que ofrece mediciones refractivas durante la cirugía para complementar el proceso de planificación previa, el cual ha incluido pruebas tales como la biometría, topografía y tomografía y diferentes nomogramas que se usan para el cálculo de los lentes intraoculares (LIO). La AI ayuda a seleccionar la potencia esférica y la toricidad del LIO, incluyendo datos tan específicos y sensibles como el poder cilíndrico y el eje.1
En el estado pseudofáquico, la AI contribuye al análisis del astigmatismo residual derivado de la alineación de LIOs tóricos y apoya la determinación de la necesidad de extender incisiones relajantes corneales como ajuste final del cilindro a disminuir progresivamente. Por la importancia de la AI, Kaufman y Pineda (2023) realizaron una revisión exhaustiva de la literatura con el fin de analizar los avances, aplicaciones y resultados de la AI en la cirugía moderna de la catarata.1
Según Kaufman y Pineda (2023), los principios de la AI incluyen diferentes modelos comerciales de aberrometría, en los cuales un frente de onda se difracta por dos rejillas ubicadas a una distancia y un ángulo de rotación predeterminados, produciéndose un patrón de franjas. Al proyectarse este patrón sobre el ojo, el sistema óptico genera cambios y aberraciones que son analizados por el dispositivo para calcular el estado refractivo. Este análisis se integra con los diseños de los LIOs; por ejemplo, cuando se lanza un nuevo LIO al mercado, el aberrómetro realiza cálculos especialmente adaptados para ese LIO, basándose en el algoritmo proporcionado por la constante emitida por el fabricante. Esta alimentación de datos optimiza la precisión de las predicciones para los nuevos modelos de LIO.1
El dispositivo diseñado para AI permite analizar el estado refractivo en la cirugía, emitiendo sugerencias como la potencia y toricidad de un LIO para un ojo afáquico o si es un LIO tórico implantado cuánto debe rotarse desde su alineación actual, para disminuir las imprecisiones del desalineamiento de los ejes. Los autores también indican que existen diferentes factores intraoperatorios que pueden influir en la precisión del análisis de la AI como la presión ejercida por el blefaróstato, los viscoelásticos intracamerales, la enfermedad de la superficie ocular, la presencia de irregularidades o cicatrices corneales, la hidratación vítrea, y la presión intraocular (PIO).1
En cuanto a la evidencia reportada, Ma y colaboradores (2021) compararon la precisión de la AI con varias fórmulas biométricas preoperatorias modernas utilizadas ampliamente en cirugía de catarata, como la Barrett Universal II, Hill-RBF, y SRK/T, utilizadas para predecir la potencia del LIO. Con una muestra de 228 ojos sometidos a extracción de cataratas con implantes de LIO de diseños monofocales, trifocales o tóricos, los resultados se evaluaron un mes posterior al procedimiento. Con lo anterior se determinó el error de predicción medio y la proporción de ojos que alcanzaron un equivalente esférico dentro de 0.50 dioptrías de diferencia con respecto al objetivo refractivo de la cirugía.2
Los resultados mostraron que tanto la AI como las fórmulas biométricas preoperatorias tuvieron resultados similares, con errores de predicción medios comparables entre sí. Las fórmulas Hill-RBF, Barrett Universal II y la AI tuvieron un mayor grado de precisión, con aproximadamente el 82 % de logro del objetivo refractivo. Los autores concluyen que, en ojos normales, la AI no ofrece un beneficio adicional significativo en comparación con las fórmulas preoperatorias modernas para la predicción de la potencia del LIO.2,3,4,5
En contraste, Page (2021), en una aplicación más profunda de la AI, presentó una técnica innovadora en la cual realizó mediciones secuenciales de AI con el fin de establecer el punto final de neutralización del astigmatismo en LIOs acomodativos. Según el autor, la medición precisa de la inclinación de los LIOs es fundamental para garantizar resultados exitosos en el control del astigmatismo. En este sentido, evoca que, para la Academia Americana de Oftalmología, la inclinación del LIO se define como la angulación horizontal y vertical respecto al eje visual. Por esto, la AI de frente de onda representa una herramienta prometedora que permite medir el astigmatismo inducido por la inclinación del LIO de manera más precisa, lo que podría mejorar los resultados de los pacientes, especialmente en casos de LIOs acomodativos.6
El autor también indica que, una vez que se reposiciona el LIO, es importante determinar si está en una posición planar correcta. Este aspecto se considera un indicador importante en el éxito predictivo de la cirugía. Por tal motivo, la AI no solo ofrece un factor de anticipación del error refractivo total del ojo, sino que también ayuda a evaluar la contribución corneal al astigmatismo general. Esta información es vital, ya que la inclinación óptica del LIO puede afectar la visión del paciente. Con la medición adecuada, el cirujano puede identificar y abordar el grado de inclinación del LIO, permitiendo una reducción efectiva de este problema, y su consecuencia en la aberración resultante con su correspondiente efecto en la visión y en la sensibilidad al contraste.6 Ver Figura 1.
Figura 1. Uso de la AI para medir el astigmatismo lenticular inducido por la inclinación del LIO (flecha roja), correlacionándose con el error refractivo.6
En otro estudio, Khokhar y colaboradores (2020) usaron la AI desde un contexto de análisis basado en la anestesia aplicada, debido a que la anestesia local es un factor limitante para ejecutar adecuadamente la AI, porque es fundamental la fijación del paciente para que la captura de los datos provenga de un frente de onda correcto emanado desde el paciente. La dificultad radica para aquellos pacientes en los cuales es contraindicada la anestesia tópica por factores como el rechazo a este tipo de anestesia, poca colaboración, dificultad para fijar la mirada en el período intraoperatorio, deficiencia auditiva en términos de poder seguir instrucciones, dificultad en el control del movimiento del cráneo, ansiedad por parte del paciente, etc. Por lo anterior, los autores quisieron determinar si la AI es útil en pacientes operados bajo anestesia peribulbar.7 Para tal efecto, el estudio de diseño prospectivo no aleatorizado incluyó una muestra de 178 pacientes con cataratas de origen senil. Los participantes se dividieron en dos grupos: el grupo 1 recibió anestesia peribulbar (xilocaína 2% + adrenalina + hialuronidasa), al grupo 2 se le administró anestesia tópica (proparacaína al 0.05 %). Se realizaron mediciones intraoperatorias de pacientes áfacos y, con base en esos datos, se calculó la potencia del LIO derivada de los algoritmos y análisis de la AI.7 Ver Figura 2.
Figura 2. Imágenes de AI que ilustran la captura de datos aberrométricos cuando cuatro puntos corneales están alineados en el centro de fijación de la cámara de enfoque y la luz roja (a) observación de cambio a luz verde (b), centralización del objetivo de cruz verde (c) se pide al paciente que se concentre en la observación del centro de la luz de fijación, en los casos de anestesia tópica. Para el caso de la anestesia local, se posicionó manualmente la cabeza del paciente.7
Los resultados de la investigación mostraron que las longitudes axiales y las medidas queratométricas fueron comparables entre ambos grupos, sin existir diferencias significativas. Además, la calidad de los datos de frente de onda capturados fue muy similar. Lo mismo aplica para los equivalentes esféricos refractivos medios posoperatorios al mes del procedimiento. Los autores finalmente concluyen que la AI puede ser efectiva para cirugías de catarata realizadas bajo anestesia local, siempre que se mantenga una correcta alineación del ojo con la luz de fijación del aberrómetro.7
Finalmente, Kaufman y Pineda (2023), reflexionan sobre la necesidad de más estudios prospectivos para una mayor comprensión del impacto de la AI en la cirugía de catarata. Además, plantean que la combinación de la AI con la inteligencia artificial, que abarca el aprendizaje automático y las redes neuronales, determinará el futuro en este campo. Los autores concluyen que, la AI es una herramienta de gran utilidad para los cirujanos especializados en cirugía de cataratas. Esta técnica brinda la posibilidad de validar o realizar ajustes en el plan quirúrgico, lo que contribuye a incrementar el criterio sobre el LIO a implantar.1
REFERENCIAS
- Kaufman AR, Pineda R. Intraoperative aberrometry: An update on applications and outcomes. Vol. 34, Current Opinion in Ophthalmology. Lippincott Williams and Wilkins; 2023. p. 48–57.
- Ma J, El-Defrawy S, Lloyd J, Rai A. Prediction accuracy of intraoperative aberrometry compared with preoperative biometry formulae for intraocular lens power selection. Canadian Journal of Ophthalmology. el 1 de febrero de 2023;58(1):2–10.
- Kane JX, Chang DF. Intraocular Lens Power Formulas, Biometry, and Intraoperative Aberrometry: A Review. Ophthalmology. el 1 de noviembre de 2021;128(11):e94–114.
- Mukhija R, Vanathi M, Verma M, Raj N, Gupta N, Tandon R. Comparative evaluation of intraoperative aberrometry and Barrett’s toric calculator in toric intraocular lens implantation. Indian J Ophthalmol. el 1 de mayo de 2023;71(5):1918–23.
- Gasparian SA, Nassiri S, You H, Vercio A, Hwang FS. Intraoperative aberrometry compared to preoperative Barrett True-K formula for intraocular lens power selection in eyes with prior refractive surgery. Sci Rep. el 1 de diciembre de 2022;12(1).
- Page TP. Intraoperative wavefront aberrometry to determine planar endpoint for the repositioning of vaulted accommodative IOLs. J Cataract Refract Surg. el 1 de abril de 2021;47(4):542–6.
- Khokhar S, Gupta Y, Dhull C, Singh V. Intraoperative aberrometry in cataract surgery with topical versus peribulbar anesthesia. Indian J Ophthalmol. 2020;68(5):776–9.