Studio e sviluppo di un codice per la stimolazione ottica di fibre resilienti del nervo ottico = Study and development of a code for optical stimulation of the optic nerve's resilient fibers

Il glaucoma rappresenta una delle patologie visive più diffuse a livello mondiale e si caratterizza per un danno progressivo e irreversibile al nervo ottico, spesso associato a un aumento della pressione intraoculare. Tale degenerazione comporta una compromissione graduale del campo visivo, che può condurre, nei casi più gravi, alla cecità. In questo contesto, il presente lavoro di tesi si propone di sviluppare una terapia luminosa innovativa, volta a stimolare le fibre resilienti del nervo ottico, con l'obiettivo di rallentare l’avanzamento della malattia e preservare il più a lungo possibile la funzione visiva residua. In particolare, la terapia si focalizza sulla stimolazione delle cellule gangliari retiniche (RCG) che non risultano completamente danneggiate, sfruttando la loro potenziale risposta agli stimoli luminosi. A tal fine, è stato realizzato un algoritmo in Python in grado di analizzare i dati ottenuti tramite campimetria ottica, uno degli esami principali per la valutazione del campo visivo. Il software elabora tali dati al fine di individuare le aree parzialmente compromesse e ne evidenzia i contorni. Sulla base di queste informazioni, il codice genera automaticamente un video personalizzato in cui vengono proiettati stimoli luminosi mirati lungo i contorni identificati, con l’intento di sollecitare l’attività delle RCG ancora funzionanti. La terapia proposta consiste nella ripetuta esposizione a questo video, da eseguire più volte al giorno, secondo un protocollo temporale definito in funzione dell’entità e della localizzazione del danno visivo. Si ipotizza che tale stimolazione regolare e mirata possa favorire il mantenimento dell’attività neuronale residua e contribuire a rallentare la progressione della patologia.