关键要点
- 眼科成像技术的突破显著提升了疾病诊断精度和治疗效果评估能力
- 人工智能正通过增强图像分析能力，揭示以往无法检测的视网膜特征
- 诱导多能干细胞技术深化了疾病机制研究，为视网膜疾病提供新见解
- 视网膜色素变性、地图样萎缩等多种视网膜疾病仍缺乏有效疗法，亟需进一步研究
在纪念《眼科时报》创刊50周年之际，领域专家正反思科学与研究对眼健康发展的变革作用。加利福尼亚州帕萨迪纳市Doheny眼科研究所首席科学官、Stephen J. Ryan–Arnold and Mabel Beckman基金会冠名主席、加州大学洛杉矶分校David Geffen医学院常驻教授Deborah A. Ferrington博士指出，成像技术、人工智能（AI）和干细胞研究的突破已成为重新定义眼科诊断、治疗与发现的里程碑。
《眼科时报》采访了Ferrington博士，探讨她认为最具影响力的创新及对未来视力研究的展望。
注：本访谈记录经轻微编辑以提升清晰度与简洁性。
回顾过去数十年，您认为眼科领域哪些突破或创新最具价值？
Deborah A. Ferrington博士
有三点尤为突出。首先是眼科成像技术的飞速发展。我初涉眼科研究时，光学相干断层扫描几乎是唯一的高级成像手段。而近十年来涌现的多种新技术，使我们得以更精准地诊断疾病并评估治疗效果，这点至关重要。
其次是近期蓬勃发展的AI在眼科的应用。它能深度分析医学影像，识别以往人眼无法察觉的视网膜特征，从而实现更精细的疾病诊断。
最后对基础科学家而言，诱导多能干细胞在眼科研究中的应用极大推动了领域发展。
您观察到该领域发生了哪些变化？
Ferrington
职业生涯早期，我使用人类供体组织的原代视网膜色素上皮细胞进行培养。这种方法成本高昂且局限性明显，常导致研究无法完成。如今实验室采用诱导多能干细胞分化为视网膜色素上皮细胞的技术，极大助力了疾病机制的深入研究。
展望未来，哪些进展最令您对视网膜疾病的诊疗前景充满希望？
Ferrington
许多视网膜疾病仍无有效疗法。例如遗传性视网膜疾病视网膜色素变性，我们仅触及致病机制的表层——同名疾病可能对应不同病理机制，需大量研究突破。
以年龄相关性黄斑变性的地图样萎缩为例，FDA虽已批准两种靶向补体通路蛋白的药物，但临床数据显示其改善效果具有统计学意义却未惠及所有患者。我们必须拓展对致病机制的认知，开发更多元化的药物。
糖尿病视网膜病变等其他视网膜疾病同样如此。未来工作的核心是先厘清机制，再针对性开发治疗靶点。
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