眼中洞见:人工智能解码全身健康

人工智能(artificial intelligence,AI)在医学领域的广泛应用为探索眼部与全身健康的关系提供了新的机遇。文章回顾了眼科AI在心血管健康、神经系统健康、肾脏健康和衰老过程中的应用。在心血管健康方面,AI能够通过分析眼底图像预测心血管疾病风险因素和未来心血管事件,并提供了简便、有效的风险分层方法。在神经系统健康方面,眼科AI在阿尔茨海默病早期诊断和帕金森病识别方面显示出潜力,尽管对未来事件预测仍具挑战性。针对多发性硬化,眼科AI在诊断和预测残疾进程上展现了良好效果。在肾脏健康中,眼科AI技术通过分析视网膜图像可预测肾功能相关指标、直接检测肾病事件,展示了其在改善肾病筛查方式和减轻医疗负担方面的潜力。在衰老过程中,AI能够利用眼部图像预测生物年龄、视网膜年龄差和晶状体年龄等参数提供了生物衰老指标,为理解衰老与眼部健康的关联提供了新视角。

细胞重编程技术和诱导性多能干细胞治疗视网膜疾病研究现状

随着细胞重编程技术的发展,如今我们可以通过转录因子来重编程转录组,从而使一种细胞类型转化为另一种细胞类型。值得注意的是,这种方法实现了将体细胞转化为诱导性多能干细胞(iPSCs),为获得患者特异性多功能干细胞提供了可能。Shinya Yamanaka及其研究小组于2006年首次发现了这项技术,最开始的iPSCs是由小鼠成纤维细胞在转录因子Oct4、Sox2、Klf4和c-Myc的作用下诱导去分化而形成。这项技术在医疗领域具有巨大的潜力,为研究和发展治疗眼部疾病方法开创了新纪元。本文将对患者特异性iPSCs在建造三维疾病模型以及各型视网膜疾病模型,细胞替代治疗及临床试验,药物高通量筛选试验及毒性检验方面的运用进行综述,并论述直接重编程技术的进展,以及利用iPSCs和细胞重编程技术进行眼科研究的未来方向。

武汉市确诊COVID-19眼科医务人员的眼部症状调查研究

目的调查武汉眼科医务人员确诊COVID-19的眼部症状情况。设计横断面问卷调查。研究对象2020年2月26日至3月20日武汉确诊COVID-19的28例眼科医务人员为病例组,根据1:3~4的比例随机抽取病例组所在医院未感染的96例眼科医务人员作为对照组。方法使用“问卷网”进行问卷调查。主要指标被调查者的基本信息、新冠病毒核酸检查结果、眼部症状。结果病例组26例(92.9%)及对照组96例(100%)完成问卷调查。病例组平均年龄(41.9±11.7)岁,分布在武汉10所综合性及眼科专科医院,确诊时间为2020年1月16日至2月29日;对照组平均年龄(35.1±5.5)岁。感染组中女性19例(67.9%);医生14例(50%),护士12例(42.9%),技师2例(7.1%);感染时从事眼科临床工作者19例(67.9%),从事抗疫一线工作者9例(32.1%)。病例组重症8例(28.6%)(包括死亡3例,危重症1例),咽拭子核酸检测阳性15例(53.6%)。病例组中25.7%的人认为工作环境通风条件较差。病例组11例(42.3%)有眼部症状,显著高于对照组(15.6%)(P=0.003)。其中,眼痒10例(90.9%)显著高于对照组(73.3%)(P=0.001),流泪4例(36.4%)显著高于对照组(13.3%)(P=0.02);病例组异物感7例(63.6%),眼红2例(18.2%),视物模糊2例(18.2%)。4例行结膜囊核酸检测的患者中1例阳性。轻症20例中9例(45%)有眼部症状,重症6例中2例(33.3%)有眼部症状。结论武汉眼科医务人员COVID-19患者中约40%存在眼部症状。尽管结膜囊新冠病毒核酸检测样本量少,但证实结膜囊中确实存在新冠病毒。

关注低强度红光重复照射对近视进展防控的新方法

我国近视呈现高发病率、低龄化的严峻形势,儿童和青少年近视防控问题已上升为国家战略。近年来相关研究已提供了多种儿童近视进展防控措施和方法,如低浓度阿托品滴眼液点眼、角膜塑形镜配戴等,但均存在操作不便和一定的不良反应。大量证据已经表明,增加户外活动时间可有效降低儿童近视的发病率,其效应与光照量有关。然而,在实际工作和实践中,切实有效增加或控制儿童每天的户外活动时间存在各种困难,因此难以有效指导相关人群实施近视防控措施。一项由中山大学中山眼科中心主持的多中心随机临床试验(RCT)采用低强度红光重复照射(RLRL)对学龄儿童进行重复、短时、直接的视网膜照射,评估RLRL控制近视进展的疗效和安全性,证实了该疗法对学龄儿童轻中度近视进展有较好的防控作用,为RLRL安全、有效防控近视进展提供了高等级循证证据。本文对这项RCT研究的主要结果和可推广性进行解读,并提出了进一步探讨RLRL在近视防控中的实践要点,建议眼科工作者关注RLRL对近视防控的研究进展。