文章亮点

1.已知与关键发现

· 已知晶状体在原发性闭角型青光眼的发病机制中具有重要作用，但具体影响因素和相关性仍需深入研究。
· 本研究通过横断面研究揭示了性别、腰围和眼轴是晶状体相对位置的独立预测因子，且年龄越大晶状体越厚，70岁前晶状体厚度与眼轴呈正相关，这些发现为进一步理解晶状体在原发性闭角型青光眼发病机制中的作用提供了新证据。
· 眼生物参数中眼轴、晶状体厚度（lens thickness, LT）和晶状体相对位置（relative lens position, RLP）是眼前房角巩膜突前 500 μm 开放距离（AOD500）的独立预测因子，表明晶状体参数与房角结构紧密相关。

2.意义与改变

· 该研究通过分析60岁以上我国新疆喀什地区人群晶状体的参数变化和影响因素以及对房角的影响，为理解晶状体改变在房角狭窄和关闭中的作用以及原发性闭角型青光眼的预防和治疗提供了理论依据。
· 研究结果对临床实践具有指导意义，提示医生在评估原发性闭角型青光眼风险时，应综合考虑晶状体厚度、相对位置及眼轴等因素。
       
        原发性闭角型青光眼（primary angle-closure glaucoma, PACG）是我国最常见的青光眼类型，其主要病理改变为眼前房角发生关闭造成房水外排受阻，继而导致眼内压升高和视神经损伤^[1]。该病常见于50岁以上人群，按照疾病的自然进程，可分为可疑房角关闭、原发性房角关闭和PACG^[2-3] 。房角从狭窄到关闭，一方面与患者既有的前房结构狭窄有关，另一方面也与年龄增长造成的眼结构变化相关。研究表明，晶状体在PACG发病中扮演重要角色，其厚度增加和位置异常可导致瞳孔阻滞、房角关闭和眼压升高^[4]。但自然人群中，尤其是60岁以上人群，随着白内障的发生、发展，晶状体参数变化的危险因素以及对眼前房角的影响仍不清晰。
        随着年龄增长，眼前房角的变化并非全周同步，常以鼻侧房角最先出现狭窄和关闭，这也造成一直以来眼前节影像研究的局限性，即试图用单一钟点位房角参数来代表整个眼前房角的结构。近年来，飞速发展的眼前节成像技术解决了该问题，该技术可以在0.3 s内完成全周每隔10°共36个钟点位的扫描，从而实现更全面的结构评估和描述^[5]，并且凭借高分辨率、深度成像、非接触、亚毫米级可重复性及三维重建等优势成为人群筛查的首要选择，显著提升了闭角型青光眼筛查和测量的准确性^[6–8]。
        我国地域广阔，人口基数大，人群的眼部结构存在地域差异。研究显示，云南局部人群显示出更深的眼前房和更厚的晶状体^[9]，中国西北克拉玛依地区人群的眼轴长度与前房深度更低^[10]。研究不同地区的眼部结构特征，对有针对性的公共卫生政策的制定，如PACG的防治策略有重要意义。本研究以中国西北地区60岁以上人群为研究对象，旨在探讨晶状体参数的生物学影响因素以及对房角结构的影响，为中国西北地区PACG的早期筛查和治疗提供地域性依据。

1. 对象与方法

1.1 研究对象

        本研究为单中心横断面研究。纳入了2024年4—6月中国新疆喀什地区英吉沙县社区眼科筛查的60岁以上患者356例。其中男性194例，女性162例，平均年龄为（68.86±6.47）岁。
        本研究纳入受检者右眼，纳入标准：1）年龄60~90岁；2）无眼部外伤史、手术史和其他眼疾病史；3）无角膜浑浊、胬肉等影响眼前节相干断层扫描仪(anterior segment optical coherence tomography,AS-OCT) 眼前节成像的因素。排除标准：1）高度近视（等效球镜≤-6.0 D）或高度远视（等效球镜≥+5.0 D）；2）检查不配合或者无法对眼全周眼前节进行扫描；3）眼前节图像不清晰，无法进行测量。本研究已通过中山大学中山眼科中心伦理委员会审批（批件号：2024KYPJ009-2 ）。参与者对本研究目的知情并自愿签署了知情同意书。

1.2 方法

    1.2.1 一般资料采集
        收集患者基本生物信息如年龄、性别、身高、体质量、腰围等。
    1.2.2 眼部生物学参数采集
        采用AS-OCT（CASIA-2,日本Tomey公司）测量受检者双眼生物学参数，包括前房深度（anterior chamber depth, ACD）、虹膜小梁网接触指数（trabecular-iris contact index, ITC Index）、虹膜小梁网接触面积（iris trabecular meshwork contact area, ITC Area）、前房容积（anterior chamber, AC）、晶状体厚度（lens thickness,LT）、前房宽度（anterior chamber width, ACW）、500μm处房角开放距离（angle opening distance, AOD500）、500 μm处房角隐窝面积（anterior chamber angle , ARA500）、500 μm处小梁网虹膜空间面积（trabecular iris space area,TISA500）、500 μm处小梁网虹膜夹角（trabecular iris angle, TIA500）。采用IOL-master测量受检者眼轴。研究统一纳入患者右眼。RLP=（ACD+1/2 LT）/AL。

1.3 统计学处理

        应用R 4.4.2软件进行数据分析，所有计数资料缺失率均小于5%，符合正态分布的计量资料由均数±标准差（x±s）描述，不符合正态分布的计量资料以中位数和四分位数描述，使用"mice"R包对缺失值进行多重插补。
        利用相关性分析探究房角参数与晶体参数的相关性，对于正态分布的连续变量，采用Pearson线性相关方法；对于非正态分布数据，采用Spearman秩相关方法。利用单因素线性回归探究患者生物学参数与其他眼球参数对晶体参数RLP、LT的影响。利用多元线性回归模型分析RLP、LT及AOD500的影响因素组成。 P<0.05提示差异有统计学意义。

2 结果

2.1 一般临床资料

        纳入受检者356人的356只眼（仅纳入右眼），其中男性194眼（54.49%），女性162眼（45.51%），年龄60~87岁[平均（68.86±6.47）岁]。依据受检者年龄分为60~69岁组和70岁及以上组两个年龄段组。各数据的统计描述见表1。

2.2 RLP与房角参数的相关性分析与生物学影响因素

        为探讨房角结构与RLP的相关性，应用Pearson线性相关与Spearman秩相关对不同年龄组数据分析后发现：对于总体、60~69岁组和70岁及以上组，AOD500、ARA250、ARA500、TISA500、TIA500均与RLP正相关，其相关性均有统计学意义（P<0.05）。见表2。
        为探究中国西北地区60岁以上人群RLP的生物学影响因素，对样本总体和各年龄组分别以RLP为因变量进行单因素线性回归分析。结果发现，对于样本总体，性别、腰围和AL对RLP的单因素线性回归有统计学意义（P<0.05）。亚组分析结果显示，60~69岁组中腰围（β=0.000 2, P=0.025 1）、70岁及以上组中AL（β=-0.003 8, P<0.01）对RLP的单因素线性回归有统计学意义。将上述单因素回归结果中具有统计学意义的变量纳入多因素线性回归方程。多因素回归结果表明：性别（β=-0.004 1, RI=0.309 3）、腰围（β=0.000 1，RI=0.218 6）和AL（β=-0.0030 0，RI=0.472 0）为独立预测因子（P<0.05）。多元线性回归方程：RLP=0.284 1-0.004 1性别+0.000 1腰围-0.0030 0 AL。见表3。

 2.3 LT 与房角参数的相关性分析与生物学影响因素

        为探讨房角结构与LT的相关性，应用Pearson线性相关与Spearman秩相关对不同年龄组数据分析后发现：对于总体、60~69岁组和70岁及以上组，AOD500、ARA250、ARA500、TISA500、TIA500均与LT呈负相关，其相关性均有统计学意义（P<0.05）。见表4。   
        为探究LT的生物学影响因素，对样本总体和各年龄组分别以LT为因变量进行单因素线性回归分析。结果发现，对于样本总体，年龄对LT的单因素线性回归有统计学意义（P<0.05）。亚组分析结果显示，60~69岁组中AL对LT的单因素线性回归有统计学意义（P<0.05），70岁及以上组未发现因素对LT有影响。见表5。    

2.5房角开放距离500（AOD500）影响因素构成

        本研究选择AOD500作为房角结构代表参数，为进一步探究AOD500的影响因素组成，以AOD500为因变量应用单因素线性回归。对于样本总体，AOD500对于不同个体身高、性别、AL、ACD、LV、ACW、LT、RLP的单因素回归具有统计学意义（P<0.05）。亚组分析结果显示，60~69岁组与样本总体对于AOD500的单因素线性回归影响因素相同，即身高、性别、AL、ACD、LV、ACW、LT、RLP（P<0.05）。70岁及以上组除身高未检出与AOD500单因素回归相关外，其余影响因素与样本总体以及60~69岁组保持一致。
        将上述单因素回归结果中具有统计学意义的变量纳入多因素线性回归方程。多因素回归结果表明，AL（β=0.083 3, RI=0.338 0）、LT（β=-0.115 7, RI=0.120 7）和RLP（β=7.021 1, RI=0.480 7）为AOD的独立影响因素（多因素回归方程中，将P＜0.05的变量视为独立影响因素）。多元线性回归方程：AOD500=-2.501 4+0.083 3 AL-0.115 7 LT+7.021 1 RLP-0.002 6 性别-0.001 0身高。见表6。    

3 讨论

        PACG是我国重要的青光眼类型和致盲眼病^[1]。晶状体在房角狭窄和房角关闭的发生中有着重要作用，尤其在60岁以后人群，随着白内障的发生、发展以及晶状体悬韧带结构和功能的改变，晶状体的厚度和相对位置悄然变化，成为房角关闭的重要原因^[11]。晶体摘除也因此成为预防和治疗PACG的重要手段^[12]。然而，如何在人群中确定房角关闭的高危人群和选择晶体摘除的手术时机仍有争议，尽管已有研究提示透明晶体摘除在治疗中晚期PACG具有更高的性价比，但尚需更多的研究进一步明确手术指征^[13–15]。因此，探寻人群60岁后晶状体的变化和对房角结构的影响有重要的临床意义。
        本研究基于最新眼前节OCT技术，测量并提取了356例中国西北60岁以上人群的眼部数据，包括全周360°的平均晶状体与房角参数，揭示了人群晶状体和房角结构的相关性，并探讨了房角开放距离AOD500的影响因素。但中国各个不同地区眼部参数差异也明显^[9,16]，本研究针对西北地区老年人群的前房角结构展开。既往研究发现，年龄增长与晶状体厚度增加呈正相关，与前房深度负相关，对于60岁以上人群更显著^[17-18]。RLP可描述晶状体在眼球中相对位置，较小的RLP提示晶状体在眼中位置靠前。RLP降低对于黑暗条件下的窄房角眼发生接触性房角关闭有预测作用^[19]，这提示晶状体的位置前移可能通过较窄的房角导致PACG。大量研究已经表明，女性罹患PACG的风险更高^[20]。在本研究的人群中也有类似发现，并证实女性的RLP更靠前，这也是女性更易患PACG的机制之一。本研究显示，长AL使RLP相对靠前，既往研究同样揭示了PACG人群中更长的AL会使RLP显著减少。但同时，在轴向近视人群中，长AL被认为是PACG的保护因素，这提示了房角关闭的发生受AL和RLP共同影响的复杂性^[21]。既往一些研究探讨了腰围、BMI、腰臀比等体型参数对RLP和眼部疾病的影响，然而其作用机制尚未明确，且在不同研究中报告了不同的作用方向^[22-23]。最新研究显示，在BMI≥30 kg/m2的人群中，腰围等肥胖参数可以显著增加青光眼等眼部疾病的患病风险，而在BMI<30 kg/m2的人群中，这种作用并不明显^[24]。但本研究（平均BMI<30 kg/m2）仍发现腰围增大是RLP减小的影响因素，考虑跟研究人群不同有关。较浅的ACD，较厚的LT和较短的AL在既往研究中被认为是造成房角关闭的风险因素^[25]。我们的研究发现LT增加与年龄正相关，与AC、AOD500、ARA500、TISA500、TIA500负相关。这显示LT随年龄增长而增加，与既往研究结果相符^[26]。另有研究显示LT与ACD呈负相关，LT的增加使ACD、减小，使房角开放程度减小^[27]。因此，老年人群年龄增加导致的晶状体形态改变及LT增加，同时ACD、AC和房角参数减小，成为PACG发病风险升高的潜在机制。在本研究中，基于单因素回归结果将AL、LT、RLP、性别和身高被纳入了AOD500的多因素回归模型，其中AL、LT和RLP是AOD500的独立预测因子，RLP和AL对多因素回归方程的解释度较高。基于前面的分析，本研究显示RLP受性别影响，女性RLP更加靠前，进而影响AOD500减少，增加PACG患病风险。身高在单因素回归中表现出了可能存在的回归效应，然而在多因素模型中并未表现为独立影响因素，既往有研究显示，身高的生长与AL的变化在不同屈光状态下存在复杂的关联效应，这提示身高对于整个眼球结构的生长可能存在更为复杂的影响机制^[28]。
        本研究存在一些局限，本研究为单中心研究，人群取自单一乡镇，考虑到中国西北地区多民族混居的特点，后续可进一步扩大研究范围；同时，本研究样本量较小，无法对性别、年龄和BMI充分分组，因此分析特征人群的变化趋势时，可能未能充分体现不同性别和年龄群体间的差异。
        综上所述，本研究通过AS-OCT系统分析中国西北老年人群晶状体参数与房角结构的相关性，解释了晶状体前移与晶状体增厚对房角狭窄的独立影响机制，为该地区PACG精准筛查和预防治疗提供了重要解剖学依据。

表3 样本总体和各年龄组分别以RLP为因变量进行单因素线性回归分析

  Table 3 Univariate linear regression analysis of RLP as the dependent variable for the overall sample and each age group

	年龄<70岁组			年龄≥70岁组			总体
Variable	β（95%CI）	P		β（95%CI）	P		β（95%CI）	P
性别	-0.003 1(-0.006 2,0.000 1)	0.058		-0.002 2(-0.005 8,0.001 4)	0.222		-0.002 7(-0.005 1,-0.000 4)	0.023
年龄	-0.000 1(-0.000 7,0.000 4)	0.602		-0.000 4(-0.000 9,0)	0.057		2.38E-05(-0.000 2,0.000 2)	0.798
BMI/(kg/m2)	0.000 2(-0.000 1,0.000 5)	0.262		7.49E-05(-0.000 4,0.000 5)	0.754		0.000 1(-0.000 1,0.000 4)	0.380
腰围/cm	0.000 2(0,0.000 3)	0.025		8.54E-05(-6.14E-05,0.000 2)	0.252		0.000 1(1.43E-05,0.000 2)	0.024
AL/mm	-0.000 1(-0.003 0,0.001 0)	0.334		-0.003 8(-0.005 8,-0.001 7)	<0.001		-0.002 2(-0.003 7,-0.000 8)	0.002
BMI：身体质量指数  BMI: body mass index

表4 受检者房角参数与晶状体厚度（LT）的相关性分析

Table 4 Correlation analysis between anterior chamber angle parameters and lens thickness (LT)

	年龄<70岁组			年龄≥70岁组			总体
Variable	r	P		r	P		r	P
AC/mm3	-0.327	<0.001		-0.374	<0.001		-0.340	<0.001
LV/mm	0.534	<0.001		0.596	<0.001		0.549	<0.001
ACW/mm	-0.081	0.257		-0.122	0.130		-0.100	0.061
AOD500/mm	-0.256	<0.001		-0.266	<0.001		-0.251	<0.001
ARA500/mm2	-0.226	<0.001		-0.210	0.008		-0.206	<0.001
TISA500/mm2	-0.239	<0.001		-0.219	0.006		-0.218	<0.001
TIA500/(°)	-0.302	<0.001		-0.305	<0.001		-0.294	<0.001

表5 样本总体和各年龄组分别以晶体厚度LT为因变量进行单因素线性回归分析

 Table 5 Univariate linear regression analysis of lens thickness (LT) as the dependent variable in the overall sample and each age group

	年龄<70岁组			年龄≥70岁组			总体
Variable	β(95%CI)	P		β(95%CI)	P		β(95%CI)	P
性别	-0.041 3(-0.123 1,0.040 4)	0.320		-0.060 7(-0.167 0,0.046 7)	0.268		-0.053 0(-0.118 4,0.012 5)	0.113
年龄	0.006 6(-0.007 8,0.020 9)	0.366		0.002 1(-0.011 6,0.015 9)	0.758		0.005 8(0.000 7,0.010 7)	0.027
身高/cm	-0.000 1(-0.005 2,0.004 9)	0.959		-0.003 9(-0.010 2,0.002 3)	0.213		-0.002 3(-0.006 2,0.001 7)	0.261
体重/kg	0.001 2(-0.001 8,0.004 3)	0.432		0.000 8(-0.004 1,0.005 8)	0.740		0.000 3(-0.002 3,0.002 9)	0.825
BMI/(kg/m2)	0.003 2(-0.005 5,0.012 0)	0.466		0.008 7(-0.005 3,0.022 7)	0.222		0.002 9(-0.004 5,0.010 2)	0.444
腰围/cm	0.001 6(-0.001 9,0.005 0)	0.374		0.000 8(-0.003 6,0.005 2)	0.725		0.000 6(-0.002 1,0.003 3)	0.641
AL/mm	-0.051 2(-0.101 8,-0.000 6)	0.047		-0.020 2(-0.083 9,0.043 4)	0.531		-0.033 8(-0.073 7,0.006 1)	0.097

表6 样本总体和各年龄组分别以房角开放距离AOD500为因变量进行单因素线性回归分析 

Table 6 Univariate linear regression analysis of anterior chamber angle open distance (AOD500) as the dependent variable in the overall sample and each age group

	年龄<70岁组			年龄≥70岁组			总体
Variable	β（95%CI)	P		β（95%CI)	P		β（95%CI)	P
性别	-0.068 4(-0.107 0,-0.029 9)	<0.001		-0.061 2(-0.108 9,-0.013 4)	0.012		-0.066 1(-0.096 0,-0.036 1)	<0.001
年龄	0.006 2(-0.000 7,0.013 1)	0.078		0.000 4(-0.005 9,0.006 6)	0.909		0.002 0(-0.000 4,0.004 3)	0.098
身高/cm	0.003 0(0.000 6,0.005 4)	0.014		0.001 8(-0.001 1,0.004 5)	0.218		0.002 3(0.000 5,0.004 2)	0.013
BMI/(kg/m2)	-0.001 3(-0.005 5,0.003 0)	0.555		-0.002 4(-0.008 8,0.003 9)	0.452		-0.002 1(-0.005 6,0.001 4)	0.234
腰围/cm	-0.000 3(-0.002 0,0.001 4)	0.709		-0.000 2(-0.002 2,0.001 8)	0.863		-0.000 4(-0.001 7,0.000 8)	0.544
AL/mm	0.084 7(0.063 0,0.106 5)	<0.001		0.058 7(0.031 3,0.086 1)	<0.001		0.073 2(0.056 1,0.090 3)	<0.001
LV/mm	-0.362 0(-0.419 1,-0.304 9)	<0.001		-0.378 6(-0.451 3,-0.306 0)	<0.001		-0.370 0(-0.414 9,-0.325 2)	<0.001
ACW/mm	0.117 6(0.068 7,0.166 5)	<0.001		0.081 8(0.019 2,0.144 5)	0.011		0.102 1(-0.063 9,0.140 8)	<0.001
LT/mm	-0.124 2(-0.190 1,-0.058 3)	<0.001		-0.120 6(-0.190 1,-0.051 2)	<0.001		-0.117 5(-0.164 8,-0.070 2)	<0.001
RLP	5.989 4(4.460 5,7.518 4)	<0.001		6.033 5(4.114 4,7.952 7)	<0.001		6.033 0(4.838 1,7.227 8)	<0.001

表7 样本总体中选取单因素回归有统计学意义的变量对RLP多因素回归分析 

Table 7 Multivariate logistic regression analysis of RLP based on statistically significant variables from univariate regression in the overall sample

Variable	β(95%CI)	P	Relative Importance
(Intercept)	0.284 1(0.249 9,0.318 2)	<0.001
AL/mm	-0.003 0(-0.004 4,-0.001 5)	<0.001	0.472 0
性别	-0.004 1(-0.065 1,-0.001 7)	0.001	0.309 3
腰围/cm	0.000 1(2.977 6e-05,0.000 2)	0.010	0.218 6

表8 样本总体中选取单因素回归有统计学意义的变量对AOD500多因素回归分析 

Table 8 Multivariate regression analysis of AOD500 based on statistically significant variables from univariate regression in the overall sample

Variable	β（95%CI)	P	Relative Importance
(Intercept)	-2.501 4(-3.032 0,-1.970 8)	<0.001
AL/mm	0.083 3(0.069 2,0.097 3)	<0.001	0.338
LT/mm	-0.115 7(-0.150 4,-0.080 9)	<0.001	0.121
RLP	7.021 1(6.049 6,7.992 5)	<0.001	0.481
性别	-0.026 0(-0.053 3,0.001 3)	0.062	0.049
身高/cm	-0.001 0(-0.002 6,0.000 6)	0.214	0.012

补充表1 多重插补后受检者一般临床资料;

Supplementary Table 1 General demographic and clinical information of participants after multiple imputation

项目	年龄<70岁组	年龄≥70岁组	P
	(n=199)	(n=157)
性别[n(%)]
男	104 (52.3)	90 (57.3)	0.391
女	95 (47.7)	67 (42.7)
BMI/(kg/m2)
Mean (SD)	27.1 (4.7)	24.9 (3.8)	<0.001
腰围/cm
Mean (SD)	96.5 (11.8)	92.0 (12.1)	0.001
AL/mm
Mean (SD)	22.7 (0.8)	22.8 (0.8)	0.191
AC/mm^3
Mean (SD)	115 (29)	117 (28)	0.412
LV/mm
Mean (SD)	0.519 (0.260)	0.484 (0.256)	0.208
LT/mm
Mean (SD)	4.62 (0.33)	4.69 (0.34)	0.038
RLP
Mean (SD)	0.226 (0.011)	0.227 (0.011)	0.436
ACW/mm
Mean (SD)	11.4 (0.4)	11.4 (0.4)	0.923
AOD500/mm
Mean (SD)	0.261 (0.142)	0.280 (0.152)	0.226
BMI = 体质量/身高²; RLP=（ACD+1/2 LT）/AL。 式中单位：体质量kg、身高m、ACDmm、LTmm、ALmm BMI= Body Mass/Height2: RLP=(ACD+1/2 LT)/AL. Unit in the formula: Body Mass kg, Height m, ACD mm, LT mm, AL mm.

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利益冲突

所有作者均声明不存在利益冲突。

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