其中,何鲜桂教授与印度学者Kaushik Murali共同主持“Myopia Fast Track”专场,徐蔚教授与荷兰学者Natalia Vlasak共同主持“Myopia in Children”分会场,杜林琳医师主持“Myopia Presentation Pods”环节。通过主持、提问及专题互动,积极主导或参与国际近视研究前沿议题交流,也进一步了解不同地区近视防控策略、临床评价体系及真实世界应用进展。
聚焦高度近视,探索机制与干预证据
在基础机制与儿童高度近视管理领域,团队展示了从遗传关联、巩膜重塑到临床干预的系列研究成果。
何鲜桂教授在Society Session作题为《NAT2: A key Regular in Myopia Control- Maintaining Mitochondrial Metabolism in Scleral Fbroblasts to suppress Myopia》的报告。研究基于大样本儿童队列GWAS分析,发现NAT2可能是与眼轴增长相关的重要保护性基因;进一步通过动物模型、细胞实验及转录组研究,揭示低氧—HIF-1α通路可抑制巩膜NAT2表达,并经由线粒体ROS—TGF-β信号轴促进巩膜重塑、脉络膜血管障碍和近视进展。研究还提出,α-酮戊二酸等代谢干预策略可能为近视防控提供新的转化方向。
在Symposium专题中,何鲜桂教授还作《Control of high myopia progression in children》报告,系统介绍上海市眼病防治中心关于儿童高度近视队列建立和相关研究进展,以及牵头的重复低强度红光、不同浓度阿托品干预儿童高度近视两项多中心随机对照研究,两种干预方式均显示出较高的有效性且在观察期内不良反应可接受。报告指出,儿童高度近视管理不能仅关注短期屈光度变化,还应综合评估眼轴进展、眼底安全性、长期依从性及全生命周期风险管理,进一步发展适用于不同风险人群的行为、光学和药物综合干预策略。
徐蔚教授在“Myopia in Children”专场报告《D.O.E Spectacle Lenses for Myopia Prevention and Control: A Randomized Controlled Clinical Trial among Chinese Children》。该研究探索了一种不同于传统周边离焦设计的新型光学干预方式。短期随访结果显示,衍射光学元件镜片组在屈光变化、眼轴增长及脉络膜厚度变化方面呈现积极趋势,且总体佩戴舒适度和安全性良好。研究提示,衍射光学设计可能为低龄儿童近视防控提供新的光学选择,但其长期效应及作用机制仍需进一步验证。
徐蔚教授同时还报告《A machine learning model on orthokeratology lens fitting based on corneal topography data》。研究依托四个中心,5,242只眼数据,构建镜片类型分类和关键参数预测的双阶段机器学习模型,尝试以人工智能辅助临床验配决策,减少传统流程对经验和反复试戴的依赖,为角膜塑形镜验配的标准化、数字化和效率提升提供技术基础。
林秋蓉医师在儿童眼科E-poster专题报告《Characteristics and Related Factors of Optic Disc Configuration in Children with Moderate or High Hyperopia》。研究结合OCT和眼底照相,对中高度远视儿童及年龄、性别匹配的正常儿童进行比较。结果显示,中高度远视儿童具有更小的视盘面积、更小的视盘倾斜角及较少的β区视盘周围萎缩,中央视网膜动脉走行也更趋于居中。该研究有助于认识儿童远视眼底结构的基础特征,为儿童青光眼等相关疾病的影像学判读提供参考。
立足学校场景
展示综合防控与智能预警实践
在学校近视防控研究板块,杜林琳医师在“Myopia Presentation Pods Session ”板块报告《The School-based Myopia Prevention and Control Integrated Study in Shanghai:6 month results》。研究以学校为实施场景,根据儿童不同屈光状态实施分层管理:面向全体学生实施家庭户外活动作业,针对远视储备不足强化户外活动,为近视前期和近视儿童提供离焦镜片等管理方案,同时通过智能镜框记录佩戴时长、户外暴露及近距离用眼行为。6个月阶段性结果显示,干预学校儿童近视发生率和眼轴增长量均显著低于对照学校;智能设备记录进一步提示,离焦镜片佩戴时间越长,眼轴增长控制效果越明显。该研究为构建学校主导、家庭参与、医疗机构支持和数字化监测相结合的近视综合防控模式提供了实践依据。
杨金柳行博士在“Myopia E-poster Presentations Session”板块报告《AI-Based Retinal Quantification in Pediatric High Myopia: Development of a Predictive Model for Fundus Changes》。研究依托SCALE-HM儿童青少年高度近视纵向队列,纳入309名基线未见眼底改变的儿童,随访24个月后有31名出现新发眼底改变。研究融合AI提取的视网膜定量特征与常规眼生物学参数,构建具有可解释性的风险预测模型。结果显示,黄斑6毫米范围豹纹状眼底密度是最重要的预测因素,年龄、视盘旋转角、前房角及眼轴长度等亦具有预测价值,为儿童高度近视眼底病变的早期预警和风险分层随访提供了新的工具支持。