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Einleitung: Die intravitreale operative Medikamentenapplikation (IVOM) ist der Goldstandard in der Therapie der neovaskulären altersabhängigen Makuladegeneration (nAMD) und des diabetischen Makulaödems (DME). Dennoch zeigt sich in der klinischen Praxis ein hochgradig heterogenes Therapieansprechen. Während einige Patienten signifikante Visusgewinne erzielen, stagniert der Erfolg bei anderen trotz anatomischer Ödemregredienz. Ziel dieses Beitrags ist es, aktuelle optische Kohärenztomographie (OCT)-Biomarker zu evaluieren, die eine verlässliche Prognose des funktionellen Outcomes ermöglichen.

Methodik: Anhand aktueller Evidenz (u. a. Nanji et al. 2026) und klinischer Fallbeispiele werden morphologische Parameter der Netzhautstruktur auf ihre prädiktive Wertigkeit untersucht. Im Fokus stehen die Integrität der äußeren Netzhautschichten, neuronale Verschaltungsmuster sowie spezifische Flüssigkeitskompartimente.

Ergebnisse: Die Analyse identifiziert die „funktionelle Decke“ des Therapieerfolgs durch strukturelle Grenzen:

Photorezeptorintegrität: Die Disruption der Ellipsoidzone (EZ) und der External Limiting Membrane (ELM) ist der stärkste negative Prädiktor für den Visus (bis zu −9,7 ETDRS-Buchstaben).

Neuronale Verschaltung: Das Vorliegen von DRIL (Disorganization of the Retinal Inner Layers) korreliert mit gestörter Signalübertragung und kapillärer Non-Perfusion.

Flüssigkeitsmuster: Während subretinale Flüssigkeit (SRF) bei nAMD teilweise toleriert werden kann, ist intraretinale Flüssigkeit (IRF) ein negativer Marker.

Switch-Prädiktoren: Beim DME weisen die Kombination aus Baseline-SRF, hyperreflektiven Zystenwänden (HCW) und vitreomakulären Anomalien (VMI) mit einer Odds Ratio von 49 auf ein Versagen der Anti-VEGF-Therapie hin.

Therapiedynamik: Eine frühe Fluid-Resolution und niedrige Volatilität unter Therapie sind wesentliche Biomarker für die Langzeitstabilität (Durability).

Schlussfolgerung: Moderne OCT-Biomarker erlauben bereits bei Baseline eine realistische Einschätzung des maximal erreichbaren Visus. Die Integration dieser Marker in klinische Algorithmen ermöglicht ein proaktives Management, wie den frühzeitigen Switch auf Steroid-Implantate bei inflammatorischen Phänotypen oder die individuelle Intervallplanung basierend auf der frühen Therapieantwort. Zukünftig wird die KI-gestützte Multi-Biomarker-Integration die Präzision dieser Vorhersagen weiter erhöhen.