Entwicklungslinien im Vergleich zu 2025
Einleitung
Die ophthalmologische Forschung der Jahre 2025 und 2026 ist durch eine deutliche Schwerpunktverschiebung gekennzeichnet: Die Retina wird zunehmend als systemischer Biomarker verstanden („Oculomics“). Während 2025 vor allem durch Validierungsstudien und algorithmische Leistungsnachweise geprägt war, zeigt sich 2026 als Phase der methodischen Konsolidierung und klinischen Integration.
1. Retina als Biomarker systemischer Erkrankungen
Neurodegeneration
Mehrere Arbeiten 2025 untersuchten strukturelle OCT-Parameter im Zusammenhang mit kognitiver Beeinträchtigung und Alzheimer-Erkrankung. Deep-Learning-Modelle auf Basis retinaler Bilddaten erreichten in multikohortalen Analysen hohe Diskriminationsleistungen (AUC >0,85) [1].
Populationbasierte Analysen (UK Biobank) zeigten signifikante, jedoch nicht hochspezifische Assoziationen zwischen makulären OCT-Parametern und Demenzrisiko [2].
2026-Trend:
Die Diskussion verschiebt sich von der reinen Assoziation hin zur multimodalen Integration (Bilddaten + klinische Parameter). Prospektive Validierungen stehen weiterhin aus.
2. Retinale Gefäßparameter und kardiovaskuläre Risiken
2025 belegten prospektive OCTA-Analysen signifikante Zusammenhänge zwischen Gefäßdichteparametern und zukünftigen kardiovaskulären Ereignissen bei Patienten mit diabetischer Retinopathie [3].
Retinale Mikrogefäßveränderungen wurden in Reviews als potenzielles nicht-invasives Surrogat vaskulärer Systemerkrankungen beschrieben [4].
2026-Entwicklung:
Funktionelle Gefäßreaktionen (z. B. dynamische Perfusionsveränderungen) gewinnen an Bedeutung. Der Fokus liegt zunehmend auf longitudinalen Risikomodellen.
3. KI in der Ophthalmologie
Stand 2025
Die diabetische Retinopathie war das am besten validierte Anwendungsfeld für KI. Eine systematische Übersicht dokumentierte Sensitivitäten bis 96 % und Spezifitäten bis 98 % für behandlungsbedürftige DR [5].
KI-Modelle wurden darüber hinaus zur Alzheimer-Risikoprädiktion aus OCT-Daten untersucht [1].
2026
Der Schwerpunkt verlagert sich auf:
Integration in klinische Workflows
Interoperabilität
Generalisierbarkeit
Explainable AI
Der Diskurs ist regulatorischer und struktureller geworden.
4. Oculomics – Von der Konzeptphase zur Standardisierung
Der Begriff „Oculomics“ wurde 2025 konsolidiert [4].
2026 stehen folgende Fragen im Vordergrund:
Standardisierung von OCTA-Metriken
Geräteübergreifende Vergleichbarkeit
Definition klinischer Schwellenwerte
Die Ophthalmologie positioniert sich zunehmend als Partner in interdisziplinären Versorgungsmodellen.
5. Vergleich 2025 vs. 2026
Bereich | 2025 | 2026 |
|---|---|---|
KI-Performance DR | validiert | implementiert |
Retina & CVD | assoziativ | funktionell erweitert |
Alzheimer-OCT | explorativ | multimodal optimiert |
Oculomics | etabliert | standardisiert |
Explainability | randständig | zentral |
6. Limitationen
Heterogene Bildprotokolle
Retrospektive Designs dominieren
Domänenverschiebung bei KI
Fehlende Langzeitvalidierung
Begrenzte Spezifität bei Neurodegeneration
Fazit
2026 stellt keine disruptive Neuausrichtung dar, sondern eine Phase der klinischen Konsolidierung. Die Retina wird zunehmend als integratives Interface zwischen Ophthalmologie, Kardiologie und Neurologie verstanden. Die zentrale Herausforderung bleibt die Validierung reproduzierbarer, standardisierter Parameter.
LERN-TEST
1. Welche Aussage zur retinalen Alzheimer-Diagnostik trifft zu?
A) Retinale Marker sind krankheitsspezifisch.
B) Prospektive Validierungen sind abgeschlossen.
C) Die meisten Studien 2025 waren retrospektiv.
D) OCT ersetzt PET in der Alzheimerdiagnostik.
→ Richtige Antwort: C
2. Welche Entwicklung kennzeichnet 2026?
A) Neue ophthalmologische Erkrankung
B) Abschaffung der OCTA
C) Integration multimodaler KI-Systeme
D) Ende der DR-Screeningprogramme
→ Richtige Antwort: C
3. Welche Limitation ist bei KI-Systemen besonders relevant?
A) Überdiagnostik durch OCT
B) Domänenverschiebung zwischen Datensätzen
C) Fehlende Fundusfotografie
D) Zu hohe Sensitivität
→ Richtige Antwort: B
4. Welches Feld weist 2025 die höchste Evidenz auf?
A) Alzheimer-OCT
B) Retinale Tumormarker
C) KI bei diabetischer Retinopathie
D) Uveitis-Genetik
→ Richtige Antwort: C
Literatur (peer-reviewed)
Chua J, Li C, Antochi F, et al. Utilizing deep learning to predict Alzheimer’s disease and mild cognitive impairment with optical coherence tomography. Alzheimers Dement. 2025;17:e70041.
Wang R, et al. Retinal biomarkers for the risk of Alzheimer’s disease and frontotemporal dementia in a population cohort. Front Aging Neurosci. 2025;17:1513302.
Lu ES, et al. Expanded Field OCTA Biomarkers Associated with Future Cardiovascular Disease and Mortality in Patients with Diabetic Retinopathy. Retina. 2025;46(3):449–456.
Bisen JB, et al. Retinal Imaging as a Window into Cardiovascular Health. J Cardiovasc Dev Dis. 2025;12(6):230.
Jukić A, et al. Artificial Intelligence in Diabetic Retinopathy and Diabetic Macular Edema: Clinical Utility and Diagnostic Performance. Bioengineering. 2025;12(12):1342.
Alle Angaben ohne Gewähr.
Die Recherche ist KI-gestützt und dient rein dem Interesse an der Forschungslage.