近期在西班牙举办的2025年国际近视研究大会（IMC）上，来自全球的顶尖眼科学者分享了近视机制与干预的最新研究成果。本次大会的核心议题聚焦于多学科交叉：从遗传学、环境因素到人工智能与光学工程，共同描绘了未来近视精准防控的蓝图。
**遗传与环境交互作用的新发现**
大会首日的主题报告由澳大利亚国立大学的Ian Morgan教授主持。Morgan教授团队发布了一项涉及20万东亚儿童的GWAS研究，发现了7个新的近视易感基因位点，其中两个与视网膜多巴胺信号通路相关。这一发现佐证了环境光照影响近视进展的分子机制，并提示基因-环境交互作用在高度近视发展中的重要性。值得一提的是，来自中国温州医科大学的团队报告了基于中国儿童近视大队列的基因风险评分（GRS）模型，该模型结合户外活动时间与近距离用眼强度，可预测儿童10年内发展为高度近视的风险，AUC达0.86。这一成果已开始转化为临床风险分层工具，将在国内多家视光中心试点应用。
**光学干预的精准化与联合方案**
在光学干预专场，多项临床研究结果引人注目。一项来自中国的多中心随机对照试验比较了高非球面微透镜框架眼镜与角膜塑形镜（OK镜）在8-12岁儿童中的近视控制效果，结果显示两组在2年内的眼轴增长无显著差异，但联合低浓度阿托品后，两组眼轴增长均进一步减缓30%以上。另一项来自西班牙的长期队列研究评估了多焦软镜（MiSight）连续佩戴6年的安全性，未发现严重角膜感染，但轻度角膜染色发生率约为12%，提示需要定期随访。
此外，来自日本的研究团队展示了基于人工智能的角膜塑形镜验配系统，该系统利用患者角膜地形图和眼轴数据，可预测镜片配适状态和离焦环位置，将首次验配成功率从75%提升至93%。这一技术有望简化OK镜验配流程，提高基层视光中心的服务能力。
**人工智能在近视预测与管理中的应用**
AI专场是本次大会的亮点之一。多家机构展示了基于深度学习模型的近视预测系统。其中，新加坡眼科研究所开发的“MyopiaAI”模型整合了眼底图像、OCT和屈光数据，可提前5年预测高度近视风险，准确率达89%。该模型已在多个亚洲国家进行验证，并计划集成到移动端视力筛查工具中。
来自美国加州大学伯克利分校的团队展示了一种利用智能手机拍摄眼底照片进行近视筛查的AI算法，在社区筛查中表现出与专业眼底相机相当的敏感性和特异性（均超过90%），有望在资源匮乏地区推广。
**基础研究向临床转化的突破**
在基础研究方面，一项来自德国图宾根大学的研究引起广泛关注。研究团队利用光遗传学技术激活小鼠视网膜特定细胞，成功抑制了形觉剥夺性近视的进展，为未来非药物、非光学干预提供了新思路。此外，数个研究组报告了利用视网膜类器官模型筛选近视相关药物的工作，其中一种靶向巩膜成纤维细胞胶原交联的小分子化合物在动物模型中有效减缓了眼轴增长，目前正筹备I期临床试验。
**小结与展望**
本次IMC大会展示了近视研究从单一机制探索向多学科融合、从群体防控向个体化精准干预的转型趋势。遗传风险分层的临床应用、光学与药物联合方案的优化、AI辅助的筛查与预测，以及新型干预靶点的发现，共同塑造了未来近视防控的格局。尤其值得关注的是，中国学者在多项大型队列和临床试验中贡献显著，反映了我国在近视研究领域的实力和担当。
随着这些研究成果逐步转化，我们有理由期待未来儿童青少年近视防控将更加精准、安全、有效。