特约综述 | 中枢神经系统免疫性疾病相关视网膜损伤研究进展

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摘 要 中枢神经系统免疫性疾病，包括多发性硬化、视神经脊髓炎谱系疾病、抗髓鞘少突胶质细胞糖蛋白抗体相关疾病及自身免疫性脑炎等，其发病机制涉及免疫紊乱导致的中枢与外周神经系统组织损伤。视网膜作为中枢神经系统的直接延伸及眼-脑轴的关键组成部分，其结构与功能的改变为研究此类疾病提供了独特的“窗口”。本文系统综述了常见中枢神经系统免疫性疾病中视网膜损伤的临床与影像学研究现状，发现不同疾病下视网膜结构和微血管变化的特征及严重程度存在差异，重点探讨视网膜结构（如视网膜神经纤维层、神经节细胞层）与微血管变化在疾病诊断、鉴别、疗效监测及预后评估中的潜在价值，并对未来研究方向进行展望。

关键词 自身免疫疾病；中枢神经系统疾病；视网膜；生物标志物；光学相干断层扫描

中枢神经系统（central nervous system, CNS）免疫性疾病，是一类由自身免疫反应介导、导致CNS功能障碍的疾病群，可累及髓鞘（多发性硬化、抗髓鞘少突胶质细胞糖蛋白抗体相关疾病）、星形胶质细胞（视神经脊髓炎谱系疾病）及神经元（自身免疫性脑炎）等不同组织。物种演化过程中，视网膜细胞的功能和分子特征存在保守性^[1]，而视网膜在胚胎起源、组织结构和免疫特性上与脑组织高度同源，被视为“外延的脑组织”。首先，在胚胎学上，视网膜与大脑均起源于神经管。其次，在组织结构上，视网膜拥有与脑内相似的神经元、胶质细胞、神经递质系统及血-视网膜屏障。近年研究揭示，视网膜与视神经共享一套类似于脑膜淋巴系统的淋巴引流网络，构成了眼与CNS间重要的免疫调控通道^[2]。因此，CNS的免疫性病变可累及视网膜及视神经。

随着视网膜成像技术的飞速发展，尤其是光学相干断层扫描及其血管成像技术的普及，以及扫描式激光眼底镜检查，自适应光学眼底成像等新技术的发展^[3]，视网膜已成为在体研究CNS疾病极佳的生物标志物来源^[4]。本综述旨在系统阐述临床常见CNS免疫性疾病中视网膜损伤的研究进展，评估视网膜标志物的临床应用潜力，并探讨该领域未来的发展方向。

1 多发性硬化（multiple sclerosis， MS）中的视网膜损伤

MS是一种主要由T细胞介导，B细胞、胶质细胞等参与的原因未明的CNS炎性脱髓鞘疾病。自身免疫性炎症引起的轴索变性、视网膜微血管低灌注及胶质细胞激活被认为是导致视网膜改变的原因。MS相关视神经炎（multiple sclerosis-associated optic neuritis，MS-ON）及其亚临床改变均可导致视网膜神经节细胞（retinal ganglion cells, RGCs）及其轴突的丢失。

1.1 视网膜结构变化 光学相干断层扫描（optical coherence tomography, OCT）研究一致显示，无论有无视神经炎（optic neuritis，ON）病史，MS患者（成人及儿童），均存在视网膜神经纤维层（the retinal nerve fiber layer，RNFL）和黄斑区神经节细胞-内丛状层（macular ganglion cell-inner plexiform layer，GCIPL）变薄，且伴有ON者损伤更为显著^[5-6]。此外，内核层（inner nuclear layer，INL），外核层（outer nuclear layer，ONL）和内层光感受器（inner segment，IS）变薄亦有报告^[7]。约5%的MS患者可在INL观察到微囊样黄斑水肿，可能与视神经损伤较严重时Müller细胞的继发损伤凋亡有关^[8]。利用自适应光学光学相干断层扫描（adaptive optics optical coherence tomography，AO-OCT）技术能够在活体内可视化单个视网膜细胞，一项研究观察到MS-ON患者的参数结果比MS-nonON患者更差，其中包括神经纤维层轴突束体积，RGC密度和直径，及巨噬细胞样细胞密度，且AO-OCT测量指标与MS群体中的视觉和身体残疾相关^[9]。针对MS机制中不同靶点的临床试验结果显示，苯妥英钠，醋酸格拉替雷，及奥克雷利珠单抗均有利于减少视网膜层损伤^[10-12]。

视网膜结构变化具有重要的临床意义：①辅助早期诊断与预后预测：在放射学孤立综合征患者中，RNFL变薄程度可能预测其向临床确诊MS转化的风险^[13]。在复发缓解型MS患者中，基线RNFL或GCIPL厚度变薄与未来肢体残疾进展相关^[14-15]。②评估疾病分型与活动性：进展型MS患者视网膜萎缩速率更快、程度更重，INL和ONL厚度可能成为其特有的生物标志物^[16]。③监测治疗反应：研究表明，疾病修正治疗（disease-modifying therapy，DMT）可减缓视网膜层萎缩速率，其中高效DMT（如那他珠单抗、奥瑞珠单抗）效果更为显著。视网膜层变薄可能提示治疗失败风险增高^[17]，RNFL厚度、黄斑体积或厚度可用于指导评估治疗效果并优化治疗方案。

1.2 视网膜微血管异常 MS不仅存在神经变性，也伴发微血管功能障碍。浅层血管丛（superficial capillary plexus，SCP）是供应RNFL和GCIPL的血管网络（小静脉、毛细血管、小动脉）。光学相干断层扫描血管成像（optical coherence tomography angiography，OCTA）研究发现，MS患者，无论是否合并视神经炎（MS-ON及MS-nonON），视网膜浅层血管丛（superficial capillary plexus，SCP）、深层血管丛（deep capillary plexus，DCP）及视盘周围放射状毛细血管（radial peripapillary capillary，RPC）密度，及血流速度均降低，且与疾病活动性和残疾程度相关^[18-21]。但是MS患者黄斑中心无血管区面积未受影响。说明MS患者视网膜血流灌注减少，其中MSON患者减少更显著。这可能主要继发于神经轴索变性和pRFNL和GCIPL萎缩导致对氧气和代谢物的需求减少，有研究显示与健康人相比，MS患者SCP血管密度与GCIPL厚度有很强的相关性，尤其是在MSON眼。MS视网膜血管改变也可能不只是继发反应，而是MS本身合并存在视网膜血管内皮炎症。OCTA探测的视网膜血管异常有可能作为MS的神经血管病理和病情进展生物标志物。

人工智能（AI）技术，特别是深度学习算法，已被应用于分析OCT/OCTA图像，能够精准识别MS相关的细微视网膜改变（如小血管密度降低），在MS分类及疾病严重程度预测中展现出高精度与潜力^[22-24]。

1.3 视网膜标志物与认知障碍 MS患者的认知障碍与视网膜结构变化存在关联。研究发现，RNFL和GCIPL厚度变薄与全脑容量、丘脑及海马体积减小相关，并与符号数字模态测验评分正相关^[25] 。此外，神经节细胞层与内丛状层厚度的比值（GCL/IPL）可能成为预测MS相关认知障碍的新型生物标志物^[26]。这表明视网膜成像有望作为评估和监测MS认知功能的无创工具。

2 视神经脊髓炎谱系疾病（neuromyelitis optica spectrum disorders， NMOSD）中的视网膜损伤

与MS不同，NMOSD是一种由自身抗体介导的靶向星形胶质细胞水通道蛋白4（aquaporin-4，AQP4），导致CNS炎性脱髓鞘性疾病。在视网膜中，血清中的AQP4-IgG抗体穿透受损的血-视网膜屏障，与视网膜内表达高浓度AQP4的Müller细胞特异性结合，激活补体，后者依赖细胞毒作用，导致视网膜中 Müller细胞破坏及继发性RGCs凋亡。ON是其核心临床表现之一，且结构性损伤往往不可逆，在临床预后上通常比MS更为严重。

2.1 视网膜结构变化 NMOSD-ON后会出现显著的RNFL和GCIPL变薄（图1A，B），其程度通常较MS-ON更为严重^[27-28]。关于不伴ON临床发作的NMOSD（NMOSD-nonON）眼是否存在“亚临床”视网膜损伤，目前仍有争议，NMOSD未受累眼可基本正常（见表1）。部分研究显示其存在轻微的RNFL和GCIPL变薄，甚至光感受器层改变，提示可能存在前视觉通路的亚临床病理进程^[29]。然而，关于NMOSD是否存在独立于临床复发的进行性“阴燃病灶”，近期研究结论不一。一项2025年的Meta分析显示，临床稳定的NMOSD患者其GCIPL厚度和黄斑区血管密度仍以每年一定速率下降，且与基线视力、ON发作频率及残疾程度相关，这挑战了NMOSD无阴燃病灶的传统观点^[30]。

图1   NMOSD-ON OCT及OCTA 检测结果 图中右列为NMOSD-ON的左眼检查所见，与左列非ON的右眼相比，左眼表现为视盘周围 RNFL 明显变薄（A），GCIPL 明显弥漫性萎缩（B），黄斑区浅层及深层毛细血管丛稀疏（C），黄斑/视盘周围微血管灌注减少（D）。Fig.1   NMOSD-ON OCT and OCTA testing results

表1   MS、 NMOSD与MOGAD视网膜改变特征概要Tab.1   Summary of rentinal characteristics in MS, NMOSD and MOGAD

注：+ 表示轻度，++ 表示中度，+++ 表示重度，++++ 表示非常重度；- 表示无显著变化；+/- 表示研究结果不一致。HC：健康对照组；ON：视神经炎；non-ON: 不伴视神经炎。

2.2 视网膜微血管异常 OCTA研究显示，NMOSD患者，尤其是ON受累眼，SCP、DCP及RPC血管密度显著降低^[31] （图1C，D）。这种微血管损伤与视网膜结构变薄及视力损害程度密切相关，可能与AQP4抗体攻击位于视网膜Müller细胞终足和血管周围的AQP4蛋白，引发血管炎和闭塞有关。

3 MOG抗体相关疾病（myelin oligodendrocyte glycoprotein antibody disease，MOGAD）中的视网膜损伤

与NMOSD类似，MOGAD是另一种由自身抗体介导的靶向髓鞘少突胶质细胞糖蛋白的CNS炎性脱髓鞘疾病。但与NMOSD的星形胶质细胞毒性不同，MOGAD以MOG-IgG与少突胶质细胞表面的MOG抗原特异性结合，通过补体依赖性及细胞毒性作用直接破坏CNS的髓鞘，且T细胞和巨噬细胞大量浸润，形成以髓鞘脱失和轴索损伤为核心的局灶性炎症病灶。视网膜损伤多为继发性，且具备急性期可逆与慢性期累积的特点。

3.1 视网膜结构变化 MOGAD的炎症极易累及视神经近端及鞘膜，导致视神经周围炎与严重的视盘水肿。这种机械性压迫及局部微血管回流障碍，致使pRNFL在急性期可显著增厚，而非像NMOSD那样直接发生萎缩。在慢性期，MOGAD-ON可导致严重的RNFL和GCIPL变薄，其萎缩模式与NMOSD-ON有相似之处，但部分研究指出MOGAD-ON在颞侧象限的RNFL损失可能更显著^[32]。MOGAD-nonON眼也可能出现类似NMOSD-nonON和MS-nonON的轻度视网膜层变薄^[28, 33]。在没有临床视神经炎的眼睛中，也可存在GCIPL变薄。这提示MOG抗体可能直接靶向轴突髓鞘，引发亚临床的轴索损伤（表1）。研究表明，在MOGAD、AQP4-NMOSD和MS中，均存在独立于临床复发的视网膜内层进行性变薄^[33]。

3.2 视网膜微血管异常 MOGAD-ON患眼也表现出视网膜血管密度的降低^[31]。与AQP4-NMOSD相似，其微血管损伤可能源于抗体介导的血管周围炎症。但前段视神经的严重水肿可机械性压迫视网膜血管，导致DCP的灌注不足，是MOGAD区别于NMOSD（主要影响脉络膜毛细血管）的独特微血管病理特征。MOGAD的血-视网膜屏障破坏程度通常较NMOSD轻，且病理改变中巨噬细胞和T细胞浸润更为显著。这使得MOGAD患者对激素治疗反应良好，急性期视网膜结构损伤的恢复潜力较大。

3.3 视网膜指标在鉴别诊断中的价值 视网膜OCT/OCTA参数有助于鉴别MS、NMOSD和MOGAD，且OCTA有着更佳的鉴别效能^[34-36]。总体而言，两种抗体介导的疾病（NMOSD和MOGAD）的视网膜结构损伤（尤其是GCIPL变薄）和微血管损伤通常比MS更严重^{[27, 30, 37]}。OCTA指标，如特定区域血管密度和中心凹无血管区面积，在区分这些疾病方面展现出潜力^[30, 38]。

4 自身免疫性脑炎（autoimmune encephalitis，AE）与感染相关脑炎中的视网膜损伤

与经典的脱髓鞘疾病相比，关于AE视网膜损伤的系统性研究较少。抗N-甲基-D-天冬氨酸受体脑炎患者虽常有视觉症状，但OCT常未发现显著结构性萎缩，提示其功能障碍可能源于突触水平而非不可逆的神经元丢失^[39]。

一些特殊案例揭示了视网膜与脑炎之间的免疫关联。例如，有病例报告显示，视网膜色素变性患者因视网膜抗原（如烯醇化酶）暴露，引发全身性自身免疫反应，最终导致抗烯醇化酶抗体相关的自身免疫性脑炎^[40]。这提示视网膜变性可能作为自身抗原库，通过分子模拟等机制诱发远隔的CNS自身免疫。

在感染性脑炎中，诸如寨卡病毒、东方马脑炎病毒等可直接侵犯视网膜神经细胞或引发免疫应答，导致脉络膜视网膜炎、视网膜变薄等病变^[41-43]，进一步证明了眼-脑轴的紧密联系。

5 动物模型研究

实验性自身免疫性脑脊髓炎（experimental autoimmune encephalomyelitis，EAE）模型，特别是MOG35-55诱导的小鼠模型，是研究神经免疫性疾病相关视神经炎的重要工具。在这些模型中可观察到类似人类的视力下降、RNFL变薄、RGC丢失以及视网膜微血管改变^[44-46]。新近发展的自发MOGAD小鼠模型能更好地模拟人类MOGAD的病理过程，为研究疾病机制和评估治疗策略提供了宝贵平台^[47, 48]。多种EAE动物模型（AQP4-Ab或MO-Ab诱导）研究证实，视网膜成像指标（如OCT测得的GCIPL厚度）与运动功能障碍程度相关，可作为神经损伤的有效标志物^[49]。针对不同疾病构建视神经炎的动物模型，将为探讨不同疾病机制、临床特征观察、治疗药物开发提供思路。比如对不同疾病中的星形胶质细胞炎症轴，T细胞/少突胶质细胞损伤的研究，神经退行性变下的神经保护与代谢通用机制的探索，提升动物研究的连贯性与临床转化价值。

6 总结与展望

视网膜作为CNS的“窗口”，在CNS免疫性疾病的诊疗中展现出巨大的生物标志物潜力。OCT与OCTA等技术可无创、定量地监测视网膜神经变性与微血管变化，为MS、NMOSD、MOGAD等疾病的早期诊断、鉴别、预后评估及治疗监测提供重要信息。未来研究方向应聚焦于：①机制深化：进一步阐明不同抗体（如AQP4-IgG, MOG-IgG）导致视网膜结构及微血管变化的具体细胞与分子机制，利用AO-SLO与AO-OCT对CNS免疫性疾病视网膜细胞更高分辨率的检测及病理微观变化过程分析。②纵向与标准化研究：开展大规模、多中心、长期纵向研究，明确视网膜指标的正常演变轨迹及其在疾病各阶段的变化规律。推动OCT/OCTA图像采集与分析的标准化。③AI与多模态整合：深化AI在视网膜图像自动分析、疾病亚型分类及预后预测中的应用。结合多模态影像（如MRI，OCT OCTA等）与液体活检，构建更精准的疾病评估模型。④临床转化：前瞻性验证特定视网膜标志物（如GCIPL变薄速率、特定血管密度）指导临床决策（如治疗升级）的价值，推动其纳入临床实践指南。

总之，对视网膜损伤的深入研究不仅深化了我们对CNS免疫性疾病“眼-脑共病”机制的理解，也正在催生一系列实用的临床评估工具，有望在未来实现更早期、更个体化的精准诊疗。

附录

1. Li Z, Yan C, Lu Y, et al. Cross-species single-cell transcriptomic atlas of retinal photoreceptors reveals molecular signatures underlying color vision adaptation[J]. Cell Rep, 2025, 44(9): 116164.

2. Yin X, Zhang S, Lee J H, et al. Compartmentalized ocular lymphatic system mediates eye-brain immunity[J]. Nature, 2024, 628(8006): 204-211.

3. Cheng J, Paracha S S, Agrawal S, et al. Recent Advances in Visual Dysfunction and Ocular Biomarkers in Neurological Disorders[J]. Eye Brain, 2025, 17: 49-67.

4. 陶锐, 陈志斌, 周育, 等. 阿尔茨海默病视网膜相关研究进展[J]. 中国神经精神疾病杂志, 2023, 49(6): 375-379.

5. Dulger S C, Bagci F, Solmaz I, et al. Optical coherence tomography and angiography reveal early retinal alterations in pediatric-onset multiple sclerosis[J]. Eur J Pediatr, 2025, 184(7): 398.

6. Pietroboni A M, Carandini T, Dell’Arti L, et al. Evidence of retinal anterograde neurodegeneration in the very early stages of multiple sclerosis: a longitudinal OCT study[J]. Neurol Sci, 2020, 41(11): 3175-3183.

7. Hanson J V M, Ng M Y, Hayward-Koennecke H K, et al. A three-year longitudinal study of retinal function and structure in patients with multiple sclerosis[J]. Doc Ophthalmol, 2022, 144(1): 3-16.

8. Gelfand J M, Nolan R, Schwartz D M, et al. Microcystic macular oedema in multiple sclerosis is associated with disease severity[J]. Brain, 2012, 135(Pt 6): 1786-1793.

9. Hammer D X, Kovalick K, Liu Z, et al. Cellular-Level Visualization of Retinal Pathology in Multiple Sclerosis With Adaptive Optics[J]. Invest Ophthalmol Vis Sci, 2023, 64(14): 21.

10. Hauser S L, Bar-Or A, Cohen J A, et al. Ofatumumab versus Teriflunomide in Multiple Sclerosis[J]. N Engl J Med, 2020, 383(6): 546-557.

11. Raftopoulos R, Hickman S J, Toosy A, et al. Phenytoin for neuroprotection in patients with acute optic neuritis: A randomised, placebo-controlled, phase 2 trial[J]. Lancet Neurol, 2016, 15(3): 259-269.

12. Garcia-Martin E, Pueyo V, Martin J, et al. Progressive changes in the retinal nerve fiber layer in patients with multiple sclerosis[J]. Eur J Ophthalmol, 2010, 20(1): 167-173.

13. Aly L, Havla J, Lepennetier G, et al. Inner retinal layer thinning in radiologically isolated syndrome predicts conversion to multiple sclerosis[J]. Eur J Neurol, 2020, 27(11): 2217-2224.

14. Wauschkuhn J, Solorza Buenrostro G, Aly L, et al. Retinal ganglion cell loss is associated with future disability worsening in early relapsing-remitting multiple sclerosis[J]. Eur J Neurol, 2023, 30(4): 982-990.

15. Bsteh G, Hegen H, Altmann P, et al. Retinal layer thickness predicts disability accumulation in early relapsing multiple sclerosis[J]. Eur J Neurol, 2023, 30(4): 1025-1034.

16. Sotirchos E S, Gonzalez Caldito N, Filippatou A, et al. Progressive Multiple Sclerosis Is Associated with Faster and Specific Retinal Layer Atrophy[J]. Ann Neurol, 2020, 87(6): 885-896.

17. Adibi A, Adibi I, Javidan M. Effect of Different Treatments on Retinal Thickness Changes in Patients With Multiple Sclerosis: A Review[J]. CNS Neurosci Ther, 2025, 31(1): e70225.

18. Szilasi J, Vitkova M, Gdovinova Z, et al. Optical Coherence Tomography Angiography Is Associated with Disease Activity Expressed by NEDA-3 Status in Patients with Relapsing Multiple Sclerosis[J]. J Clin Med, 2025, 14(20): 7370.

19. Mohammadi S, Gouravani M, Salehi M A, et al. Optical coherence tomography angiography measurements in multiple sclerosis: A systematic review and meta-analysis[J]. J Neuroinflammation, 2023, 20(1): 85.

20. Noll C, Hiltensperger M, Aly L, et al. Association of the retinal vasculature, intrathecal immunity, and disability in multiple sclerosis[J]. Front Immunol, 2022, 13: 997043.

21. Feucht N, Maier M, Lepennetier G, et al. Optical coherence tomography angiography indicates associations of the retinal vascular network and disease activity in multiple sclerosis[J]. Mult Scler, 2019, 25(2): 224-234.

22. Wicklein R, Kreitner L, Wild A, et al. Retinal small vessel pathology is associated with disease burden in multiple sclerosis[J]. Mult Scler, 2024, 30(7): 812-819.

23. Farabi Maleki S, Yousefi M, Afshar S, et al. Artificial Intelligence for Multiple Sclerosis Management Using Retinal Images: Pearl, Peaks, and Pitfalls[J]. Semin Ophthalmol, 2024, 39(4): 271-288.

24. Aghababaei A, Arian R, Soltanipour A, et al. Discrimination of multiple sclerosis using scanning laser ophthalmoscopy images with autoencoder-based feature extraction[J]. Mult Scler Relat Disord, 2024, 88: 105743.

25. Cagol A, Fuertes N C, Stoessel M, et al. Optical coherence tomography reflects clinically relevant gray matter damage in patients with multiple sclerosis[J]. J Neurol, 2023, 270(4): 2139-2148.

26. Cilingir V, Seven E. Retinal clues for selective neuronal loss in multiple sclerosis[J]. Neurol Sci, 2024, 45(3): 1163-1171.

27. Lang Y, Kwapong W R, Kong L, et al. Retinal structural and microvascular changes in myelin oligodendrocyte glycoprotein antibody disease and neuromyelitis optica spectrum disorder: An OCT/OCTA study[J]. Front Immunol, 2023, 14: 1029124.

28. Huang L, Wang Y, Zhang R. Retina thickness in clinically affected and unaffected eyes in patients with aquaporin-4 immunoglobulin G antibody seropositive neuromyelitis optica spectrum disorders: a systematic review and meta-analysis[J]. J Neurol, 2023, 270(2): 759-768.

29. Filippatou A G, Vasileiou E S, He Y, et al. Evidence of subclinical quantitative retinal layer abnormalities in AQP4-IgG seropositive NMOSD[J]. Mult Scler, 2021, 27(11): 1738-1748.

30. Mirmosayyeb O, Yazdan Panah M, Kord R, et al. Optical coherence tomography angiography biomarkers in multiple sclerosis and neuromyelitis optica spectrum disorders: A systematic review[J]. Int J Retina Vitreous, 2025, 11(1): 71.

31. Amanollahi M, Mozafar M, Rezaei S, et al. Optical coherence tomography angiography measurements in neuromyelitis optica spectrum disorder and myelin oligodendrocyte glycoprotein antibody disease: A systematic review and meta-analysis[J]. Mult Scler Relat Disord, 2024, 91: 105864.

32. Chen J J, Sotirchos E S, Henderson A D, et al. OCT retinal nerve fiber layer thickness differentiates acute optic neuritis from MOG antibody-associated disease and Multiple Sclerosis: RNFL thickening in acute optic neuritis from MOGAD vs MS[J]. Mult Scler Relat Disord, 2022, 58: 103525.

33. Oertel F C, Sotirchos E S, Zimmermann H G, et al. Longitudinal Retinal Changes in MOGAD[J]. Ann Neurol, 2022, 92(3): 476-485.

34. Akaishi T, Takahashi T, Misu T, et al. Progressive patterns of neurological disability in multiple sclerosis and neuromyelitis optica spectrum disorders[J]. Sci Rep, 2020, 10(1): 13890.

35. Liu C, Xiao H, Zhang X, et al. Optical coherence tomography angiography helps distinguish multiple sclerosis from AQP4-IgG-seropositive neuromyelitis optica spectrum disorder[J]. Brain Behav, 2021, 11(5): e02125.

36. Pache F, Zimmermann H, Mikolajczak J, et al. MOG-IgG in NMO and related disorders: a multicenter study of 50 patients. Part 4: Afferent visual system damage after optic neuritis in MOG-IgG-seropositive versus AQP4-IgG-seropositive patients[J]. J Neuroinflammation, 2016, 13(1): 282.

37. Cortese R, Prados Carrasco F, Tur C, et al. Differentiating Multiple Sclerosis From AQP4-Neuromyelitis Optica Spectrum Disorder and MOG-Antibody Disease With Imaging[J]. Neurology, 2023, 100(3): e308-e323.

38. Tiftikcioglu B I, Emre S, Idiman F, et al. Optical coherence tomography angiography (OCTA) in differential diagnosis of aquaporin-4 antibody seronegative NMOSD and multiple sclerosis[J]. Mult Scler Relat Disord, 2022, 58: 103503.

39. Kalaitzidis G, Filippatou A, Fioravante N, et al. Visual Pathway Involvement in NMDA Receptor Encephalitis: A Clinical, Optical Coherence Tomography, and 18-Fluorodeoxyglucose PET/CT Approach[J]. J Neuroophthalmol, 2023, 43(2): 220-226.

40. Zeng Q, Lin J M, Syrrou A, et al. Autoimmune encephalitis associated with antibodies against alpha-enolase sequestrated from degenerating retina in retinitis pigmentosa[J]. BMC Ophthalmol, 2025, 25(1): 456.

41. Maleski A L A, Rosa J G S, Bernardo J T G, et al. Recapitulation of Retinal Damage in Zebrafish Larvae Infected with Zika Virus[J]. Cells, 2022, 11(9): 1467.

42. Manangeeswaran M, Kielczewski J L, Sen H N, et al. ZIKA virus infection causes persistent chorioretinal lesions[J]. Emerg Microbes Infect, 2018, 7(1): 96.

43. Lad E M, Ong S S, Proia A D. Ocular histopathology in Eastern equine encephalitis: A case report[J]. Am J Ophthalmol Case Rep, 2017, 5: 99-102.

44. Capper E N, Linton E F, Anders J J, et al. MOG(35 - 55)-induced EAE model of optic nerve inflammation compared to MS, MOGAD and NMOSD related subtypes of human optic neuritis[J]. J Neuroinflammation, 2025, 22(1): 102.

45. Godwin C R, Anders J J, Cheng L, et al. Targeting Cholesterol Homeostasis Improves Recovery in Experimental Optic Neuritis[J]. Biomolecules, 2022, 12(10): 1437.

46. Manogaran P, Samardzija M, Schad A N, et al. Retinal pathology in experimental optic neuritis is characterized by retrograde degeneration and gliosis[J]. Acta Neuropathol Commun, 2019, 7(1): 116.

47. Jin J, Shneyderman M, Smith M D, et al. Retinal pathology in spontaneous opticospinal experimental autoimmune encephalitis mice[J]. J Neuroimmunol, 2022, 367: 577859.

48. Petrikowski L, Reinehr S, Haupeltshofer S, et al. Progressive Retinal and Optic Nerve Damage in a Mouse Model of Spontaneous Opticospinal Encephalomyelitis[J]. Front Immunol, 2021, 12: 759389.

49. Elwood B W, Godwin C R, Anders J J, et al. Correlation of Visual System Biomarkers With Motor Deficits in Experimental Autoimmune Encephalomyelitis-Optic Neuritis[J]. Transl Vis Sci Technol, 2024, 13(8): 1.