随着全球化进程加深，青少年高度近视已成为跨越国界的公共卫生挑战。据世界卫生组织预测，到2050年全球近视人口将达50亿，其中高度近视（≤-5.00D）占比约10%，其并发的黄斑变性、视网膜脱离等已成为不可逆致盲主因。在此背景下，跨国科研协作与技术创新正重塑高度近视的防控范式。
近期，国际近视研究联盟（IMI）发布《高度近视管理与病理性近视防治白皮书》，汇聚全球12个国家眼科中心的队列数据，首次提出高度近视的“分级预警-分层干预”框架。该框架整合基因风险评分、眼轴增长速率与眼底影像特征，将患者分为低、中、高风险组，分别推荐光学矫正、药物干预或手术评估。白皮书强调，环境因素（如户外活动时长、教育强度）与遗传易感性的交互作用在东亚人群中尤为突出，呼吁建立跨种族的大规模纵向队列。
在治疗前沿，基因疗法为高度近视并发症带来曙光。美国哈佛医学院团队利用AAV载体递送抗血管内皮生长因子（anti-VEGF）基因至视网膜色素上皮细胞，在动物模型中成功抑制脉络膜新生血管，且单次注射效果持续超过一年。中国中山眼科中心则聚焦于近视相关基因——如ZNF644、SCO2的突变修复，通过CRISPR-Cas9技术在诱导多能干细胞模型中纠正突变，并分化为视网膜类器官进行功能验证。尽管离临床应用尚有距离，但跨国合作的管线推进（如Spark Therapeutics与日本RIKEN的合作）正在加速。
数字化工具在高度近视管理中亦不可或缺。新加坡国立眼科中心开发的深度学习模型，仅凭眼底照片即可预测5年内高度近视患者发生近视性黄斑病变的风险，AUC达0.93。该模型已部署于东南亚多国的基层筛查车，通过远程云平台实现“拍摄-分析-转诊”闭环。与此同时，欧洲多中心联合的“Myopia-X”项目正整合可穿戴设备（如智能眼镜监测用眼距离、光照强度）与环境数据，构建个性化风险预测引擎，并计划向全球开源部分算法。
然而，全球协作仍面临数据主权、伦理规范与支付体系差异等挑战。例如，欧盟《通用数据保护条例》与中国的《个人信息保护法》对健康数据跨境流动设置了不同门槛，跨国队列研究需采用联邦学习、差分隐私等技术实现“数据不动模型动”。此外，基因治疗的高昂成本与保险覆盖空白，可能加剧地区间的不平等。
全球化视野下，高度近视管理正从“单点突破”走向“生态协同”。世界卫生组织已将高度近视纳入《重点眼病防治全球行动计划（2026-2030）》，倡导建立跨国转诊网络与创新药械的快速审评通道。可以预见，随着跨国队列数据的持续积累、基因编辑与递送技术的迭代，以及AI驱动的精准分层，高度近视的致盲风险将得到有效遏制，而全球视光产业的协作模式也将从产品输出升级为知识共创与标准共建。
