Characteristics of Refractive Development Parameters and Their Effects on Refractive Status in Children Aged 7～12 Years
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摘要:
目的 调查7～12岁小学生眼屈光发育参数情况，分析其与等效球镜度的关系并评价屈光参数在近视中的监测作用。 方法 选取云南省楚雄市北浦中学 1463 名7～12岁小学生，通过电脑验光仪获得球镜度数（DS）、柱镜度数（DC）、等效球镜度（SE），使用生物测量仪获得眼轴长度（AL）、角膜曲率（K1，K2）、中央前房深度（ACD）、中央角膜厚度（CCT）、晶状体厚度（LT）、玻璃体深度（VD），并计算角膜曲率半径（CR）、眼轴长度与角膜曲率半径比值（AL/CR）和晶状体度数（LP）。按年龄分为7～8岁组（n = 518）、9～10岁组（n = 547），11～12岁组（n = 398）；按屈光状态分为近视组（n = 647）、正视组（n = 532）、远视组（n = 284），分析不同年龄段、不同屈光组之间屈光参数的特点和对屈光状态的影响。结果 （1）SE、DS、LT、LP随年龄增长逐渐变小（P < 0.05）；（2）AL、AL/CR、ACD、VD随年龄增长逐渐增大（P < 0.05）；（3）K、CR、CCT随年龄增长无变化（P > 0.05）；（4）在近视组和远视组中，AL均与SE呈负相关（rs = -0.617；rs = -0.318，P < 0.05），AL/CR均与SE呈负相关（rs = -0.737；rs = -0.406，P < 0.05），LP与SE均呈正相关（rs = 0.412；rs = 0.182，P < 0.05），CR与SE无相关性（P > 0.05）。 结论 7～12岁小学生的屈光发育参数AL、AL/CR、ACD、VD随年龄增长而增大，而SE、DS、LT、LP随年龄增长而变小，K、CR和CCT无显著变化。AL/CR和AL可以作为近视的监测指标，AL/CR较AL与SE的相关性更高。 Abstract:Objective To investigate the refractive development parameters of primary school students aged 7 to 12 years in Chuxiong City, Yunnan Province, analyze their relationship with equivalent spherical power （SE）, and evaluate the monitoring role of refractive parameters in myopia. Methods A total of 1463 primary school students aged 7-12 from Beipu Primary School in Chuxiong City, Yunnan Province were selected. Spherical degree （DS）, cylindrical degree （DC）, and equivalent spherical degree（SE） were obtained using a computer autorefractor. Axial length （AL）, corneal curvature （K1, K2）, anterior chamber depth （ACD）, central corneal thickness （CCT）, lens thickness （LT）, and vitreous depth （VD） were measured using a biometer. The corneal curvature radius （CR）, the ratio of axial length to corneal curvature radius （AL/CR）, and lens power （LP） were calculated. Participants were divided into 7～8 years old group （n = 518）, 9～10 years old group （n = 547）, and 11～12 years old group （n = 398） according to age; and categorized into myopic group （n = 647）, emmetropic group （n = 532）, and hyperopic group （n = 284） based on refractive status to analyze the characteristics of refractive parameters and their impact across different age groups and refractive categories.Results （1）SE, DS, LT, and LP decreased with age （P < 0.05）; （2）AL, AL/CR, ACD, and VD increased with age （P < 0.05）; （3）K, CR and CCT showed no significant change with age （P > 0.05）; （4）In both myopic and hyperopic groups, AL was negatively correlated with SE （rs = -0.617, rs = -0.318, both P < 0.05）, AL/CR was negatively correlated with SE （rs = -0.737, rs = -0.406, both P < 0.05）, LP was positively correlated with SE （rs = 0.412, rs = 0.182, both P < 0.05）, while CR showed no correlation with SE （P > 0.05）. Conclusion The refractive development parameters AL, AL/CR, ACD, and VD increased with age in primary school students aged 7 to 12, while SE, DS, LT, and LP decreased with age, and K, CR, and CCT showed no significant changes. AL/CR and AL can serve as monitoring indicators for myopia, with AL/CR demonstrating a higher correlation with SE than AL. -
Key words:
- Refractive development /
- Refractive error /
- Axial length /
- Myopia /
- AL/CR /
- Children
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非小细胞肺癌（non-small cell lung cancer，NSCLC）是起源于肺部的恶性肿瘤 [1]，约75%的患者发现时已处于中晚期，5年生存率较低[2−3]。随着精准医学的发展，NSCLC的治疗策略正在向靶向治疗和靶向药物研发的方向转变，EGFR、ALK、ROS1、RET、BRAF V600E、MET和NTRK等重要基因均可作为NSCLC患者的分子靶向治疗靶点和预后预测生物标志物[4−5]。KIAA1199基因在脑、肺、胰腺和睾丸等多个组织中表达，并具备降解透明质酸的功能，该基因的表达水平与多种癌症患者的预后存在相关性[6−7]，但KIAA1199基因在晚期NSCLC化疗效果预测中的作用尚不清晰。Linc00673基因是一种长链非编码RNA，在肺癌、乳腺癌等多种癌症中发挥调控作用[8]。研究[9]表明，Linc00673基因通过调控miR-150-5p表达在NSCLC的增殖、迁移、侵袭和上皮-间充质转化中发挥调控作用，也可以通过激活WNT/β-连环蛋白信号通路促进肺腺癌的侵袭性，但Linc00673基因是否可以作为预测晚期NSCLC化疗疗效的生物标志物尚有待研究[10]。因此，本研究通过分析晚期NSCLC患者化疗前后KIAA1199基因和Linc00673基因表达水平的变化，探究KIAA1199基因和Linc00673基因是否可以作为预测NSCLC化疗疗效的生物标志物，以期为临床治疗方案确定和患者预后预测提供理论基础和分子依据。
1. 资料与方法
1.1 一般资料
选取2019年8月至2021年8月石家庄市第三医院和华北医疗健康集团峰峰总医院收治的58 例Ⅲ-Ⅳ期NSCLC患者，纳入标准[11]：（1）临床诊断为NSCLC，临床分期为Ⅲ-Ⅳ期；（2）符合化疗适应证；（3）体力活动状态（performance status，PS） 评分≤2分；（4）血常规检测正常；（5）肝肾功能检测正常；（6）临床资料齐全、完整。排除标准：（1）感染较为严重的患者；（2）伴有心血管疾病患者；（3）伴有肝肾疾病的患者。患者均知情同意，本研究与赫尔辛基宣言相符，并经石家庄市第三医院医学伦理委员会批准通过（201907025）。
1.2 外周血采集
所有患者均于清晨09:00采集静脉外周血5 mL。采样时间点为化疗前2 d和所有患者均完成化疗两个周期后，采血后血液立刻放入冰盒，送实验室分离细胞并提取RNA。
1.3 疗效评价及分组
将疗效分为：完全缓解 （complete remission，CR），部分缓解（ partial remission，PR），病变稳定 （ stable disease，SD），病变进展 （ progressive disease，PD）。患者分组：未进展组为CR患者+PR患者+SD患者，共38例；进展组为PD患者，共20例。
1.4 研究方法
1.4.1 实验设备及试剂
Ficoll分离液购于美国Sigma公司，超高速4 ℃离心机购买于美国Sigma公司；
7500 荧光实时定量qPCR仪购于美国ABI公司。KIAA1199和Linc00673基因引物由金斯瑞引物公司设计并合成。1.4.2 外周血PBMC分离
取5 mL新鲜血液，采用1∶1磷酸盐缓冲液稀释血液。严格按照Ficoll说明书进行血液PBMC分离，
2000 r/min离心20 min。离心后去掉血清及下层红细胞，保留中间的白细胞层。加入磷酸缓冲液清洗两次，每次1500 r/min离心10 min，收集细胞沉淀。1.4.3 qPCR检测组织中KIAA1199基因和Linc00673基因表达
收集通过密度梯度离心法分离的患者血浆白细胞，加入1 mL Trizol提取总mRNA，严格按照反转录试剂盒Universal RT-PCR Kit （M-MLV，free Taq polymerase）进行反转录并通过qPCR仪进行表达水平检测，所有操作在冰上进行并避免RNA酶污染。
7500 Fast系统进行实时荧光定量PCR，反应条件为：95 ℃ 10 min，95 ℃ 15 s，62 ℃ 35 s，72 ℃ 30 s，38个循环，使用GAPDH作为内参，以2-△△Ct计算KIAA1199基因和Linc00673基因相对表达量，引物序列见表1。表 1 qPCR检测中不同基因的引物序列Table 1. The primer sequences of different genes in qPCR detection基因名 引物序列（5'-3'） KIAA1199 正向序列：5′-GCCTGTGGCCTATGCAGTCA-3′ 反向序列：5′-TGCTGTGGCCTGTTCCCACTGCTTAC-3' Linc00673 正向序列: 5′-AATATTAAACGGTCCAGTCCTACAA-3′ 反向序列: 5′-TAGGACTGCCCATTACAGAGGA-3′ GAPDH 正向序列: 5′-CGACTTATACATGGCCTTA-3′ 反向序列: 5′-TTCCGATCACTGTTGGAAT-3′ 1.5 统计学分析
应用SPSS25.0 软件进行统计分析，以均数±标准差（$ \bar x \pm s $）表示计量资料，两组间符合正态分布并且满足方差齐性数据采用双尾独立样本t-test，以频数（n）、百分比（%）表示计数资料，采用χ2检验。应用ROC表征目标基因单独及联合（并联）对化疗疗效的评估价值。采用Graphpad v9.2软件进行绘图。P < 0.05为差异有统计学意义。
2. 结果
2.1 两组患者的一般资料比较
比较两组患者的一般资料，差异无统计学意义（P > 0.05），见表2。
表 2 患者一般资料比较Table 2. Comparison of general data of patients临床病理特征 无进展组
（n = 38）进展组
（n = 20）χ2 P 年龄（岁） 1.277 0.258 < 65 15（39.47） 11（55.00） ≥ 65 23（60.53） 9（45.00） 性别 0.043 0.836 男 32（84.21） 18（90.00） 女 6（15.79） 2（10.00） 吸烟史 0.547 0.460 有 27（71.05） 16（80.00） 无 11（28.95） 4（20.00） TNM分期 3.471 0.062 Ⅲ期 21（55.26） 11（55.00） Ⅳ期 17（44.74） 9（45.00） 病理类型 鳞癌 18（47.37） 10（50.00） 0.036 0.849 腺癌 17（44.74） 9（45.00） 0.000 0.985 其他 3（7.89） 1（5.00） 0.017 0.895 2.2 两组患者化疗疗效比较
经过两个周期化疗治疗，CR患者为0例，PR患者为13例，SD患者为25例，PD患者为20例，因此无进展组患者为38例（65.52%），进展组患者为20例（34.48%），见表3。
表 3 患者化疗疗效分析Table 3. Analysis of the efficacy of chemotherapy in patients临床病理特征 n 百分比（%） CR 0 0 PR 13 22.4 SD 25 43.1 PD 20 34.4 2.3 化疗前后两组患者外周血KIAA1199基因和Linc00673基因相对表达量分析
通过qPCR检测两组患者外周血中KIAA1199基因和Linc00673基因的相对表达量，结果显示，治疗前两组患者KIAA1199基因和Linc00673基因的表达量比较，差异无统计学意义（P > 0.05）；而治疗后未进展的患者中KIAA1199基因和Linc00673基因表达量显著降低（P < 0.01），见图1。
图 1 化疗前后两组患者外周血KIAA1199基因和Linc00673基因相对表达量分析A：治疗前后进展组和未进展组KIAA1199相对表达量比较；B：治疗前后进展组和未进展组Linc00673相对表达量比较；与进展组比较，**P < 0.01。Figure 1. Analysis of the relative expression levels of KIAA1199 and Linc00673 in the peripheral blood of the two groups of patients before and after chemotherapy2.4 ROC曲线分析KIAA1199基因和Linc00673基因作为分子标志物的预测效果
ROC曲线分析显示，外周血细胞KIAA1199基因、Linc00673基因表达和联合检测预测NSCLC化疗疗效的AUC分别为0.829（95%CI：0.726～0.932）、0.758（95%CI：0.637～0.878）和0.880（95%CI：0.793～0.966），联合检测的AUC均显著高于KIAA1199基因和Linc00673基因（Z = 3.054、5.178，P < 0.05），见表4、图2。
图 2 ROC曲线分析KIAA1199基因和Linc00673基因作为分子标志物的预测效果Figure 2. ROC curve analysis of the predictive effects of KIAA1199 and Linc00673 as molecular markers表 4 ROC曲线分析KIAA1199基因和Linc00673基因对化疗疗效的预测价值Table 4. ROC curve analysis of the predictive value of KIAA1199 gene and Linc00673 gene for chemotherapy efficacy指标 曲线下面积（95%CI） 敏感度（%） 特异度（%） 截断值 约登指数 KIAA1199基因 0.829（0.726～0.932） 90.0（18/20） 31.6（12/38） > 1.270 0.584 Linc00673基因 0.758（0.637～0.878） 100.0（20/20） 52.6（20/38） > 0.955 0.474 联合检测 0.880（0.793～0.966） 100.0（20/20） 26.3（10/38） − 0.737 3. 讨论
3.1 生物标志物在NSCLC放疗疗效评估中的作用
放疗是NSCLC治疗的重要手段之一，但患者对放疗的反应存在个体差异。生物标志物为临床医生提供了一个强有力的工具，以预测治疗反应、监测疾病进展，从而为患者提供更为个性化的治疗方案，并最终改善患者预后[12]。具体而言，生物标志物可以帮助预测患者对放疗的敏感性，从而在治疗前识别出可能受益最大的患者群体，基于生物标志物的检测结果，可以定制个性化的放疗方案，以提高治疗效果，同时通过监测治疗过程中生物标志物的变化，可以早期判断放疗的疗效，及时调整治疗策略[13]。在众多生物标志物中，KIAA1199基因和Linc00673基因是近年来研究较多的两个与NSCLC治疗反应相关的基因[14]。KIAA1199基因在多种癌症中过表达，且与肿瘤的侵袭性和不良预后相关[15]。Linc00673基因是一种长链非编码RNA，其在NSCLC中的异常表达与肿瘤的生长、侵袭和转移有关[16]。对KIAA1199基因、Linc00673基因的研究为NSCLC的治疗提供了新的视角，这些基因作为潜在的生物标志物，对于预测化疗和放疗的疗效具有重大意义。
3.2 KIAA1199基因和Linc00673基因在NSCLC化疗患者中的表达差异
本研究结果显示，治疗后，未进展的患者中KIAA1199基因、Linc00673基因表达量显著降低，提示KIAA1199基因、Linc00673基因的表达可能与化疗疗效显著相关，并可能是患者化疗疗效的生物标志物。分析其可能的原因：（1）肿瘤细胞增殖和生存的抑制：KIAA1199基因可能与细胞增殖和生存信号通路相关，治疗后表达量降低可能表明这些通路被抑制，导致肿瘤细胞生长受阻；作为长基因间非编码RNA，Linc00673可能通过调节相关编码基因的表达来影响细胞增殖，其表达降低可能减少了促生长信号的传递[17]；（2）细胞凋亡的诱导：KIAA1199和Linc00673基因的表达降低可能促进了肿瘤细胞的凋亡，这些基因可能参与调控细胞凋亡相关的信号通路，其下调可能解除对凋亡途径的抑制[18]；（3） DNA损伤修复通路的改变：化疗可能通过损伤DNA来杀死癌细胞，KIAA1199和Linc00673基因的表达降低可能影响了DNA损伤修复能力，使得肿瘤细胞在DNA损伤后无法修复而死亡[19]；（4）肿瘤微环境的改变：KIAA1199和Linc00673基因表达降低可能改变了肿瘤微环境，例如减少了肿瘤相关巨噬细胞的招募或改变了免疫细胞的活性，从而不利于肿瘤细胞的生存[20]；（5）信号传导通路的调节：KIAA1199和Linc00673基因可能参与调节细胞信号传导通路，如PI3K/AKT、MAPK等，其表达降低可能导致这些通路的功能受损，进而抑制肿瘤生长[21]；（6）表观遗传学改变：治疗可能引起表观遗传学变化，如DNA甲基化或组蛋白修饰，这些变化可能导致KIAA1199和Linc00673基因的表达降低[22]。
3.3 KIAA1199基因和Linc00673基因预测NSCLC化疗疗效的价值
基于上述结果，本研究推测KIAA1199基因和Linc00673基因可能作为生物标志物对NSCLC患者化疗疗效进行预测。通过ROC曲线证实，KIAA1199基因、Linc00673基因均是NSCLC化疗疗效的有效预测因子，KIAA1199基因预测NSCLC化疗疗效的AUC大于Linc00673，提示KIAA1199基因在预测NSCLC患者对化疗反应方面具有更高的准确性。因此，通过KIAA1199基因的表达水平，可能可以更有效地筛选出可能从化疗中获益的患者，这有助于避免对那些不太可能响应化疗的患者进行无效治疗。同时，临床医生可以利用KIAA1199基因的表达水平来评估患者对化疗的潜在反应，从而制定更合适的治疗方案[23]。此外，基于KIAA1199基因的预测能力，可进一步探索其在NSCLC化疗中的作用机制，从而开发新的治疗策略或改进现有治疗方法[24]。
综上所述，本研究证实KIAA1199基因和Linc00673基因可以作为预测NSCLC化疗疗效的生物标志物，其中KIAA1199基因更适合作为预测化疗疗效的生物标志物。本研究可以进一步筛选更多的基因，并对相关基因进行联合分析或者多标志物联合预测，以进一步提高预测效果，为临床上NSCLC化疗疗效的预测提供分子基础并指导临床用药。
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表 1 各年龄段近视的患病率比较 [n（%）]
Table 1. Comparison of myopia prevalence by age group [n（%）]
年龄段（岁） 总人数 近视人数 患病率（%） $ {\chi }^{2} $ P 7～8 518 139 26.8 114.13 < 0.001* 9～10 547 268 49.0 11～12 398 243 61.1 *P < 0.05。 
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表 2 不同年龄组屈光度和眼屈光参数的分布[P50（P25，P75）]
Table 2. Distribution of diopter and ocular biological parameters by age group at different ages[P50（P25，P75）]
参数 7～8岁（n = 518） 9～10岁（n = 547） 11～12岁（n = 398） H P DS（D） 0.25（−0.25，0.50） −0.25（−1.25，0.25） −0.75（−2.00，0.25） 148.82 < 0.001* DC（D） 0（−0.50，0） 0（−0.50，0） 0（−0.50，0） 6.874 0.032* SE（D） 0（−0.50，0.50） −0.375（−1.375，0.25） −1.00（−2.25，0.00） 143.105 < 0.001* K（D） 43.25（42.25，44.26） 43.23（42.37，44.23） 43.28（42.28，44.27） 0.163 0.922 AL（mm） 23.01（22.45，23.52） 23.43（22.87，24.05） 23.75（23.08，24.60） 169.651 < 0.001* CR（mm） 7.80（7.63，7.99） 7.81（7.63，7.97） 7.80（7.62，7.98） 0.163 0.922 AL/CR 2.94（2.90，2.99） 3.00（2.94，3.07） 3.04（2.97，3.14） 252.016 < 0.001* LT（mm） 3.60（3.47，3.77） 3.48（3.36，3.62） 3.44（3.32，3.56） 143.49 < 0.001* ACD（mm） 2.87（2.70，3.05） 3.02（2.83，3.18） 3.08（2.89，3.24） 121.416 < 0.001* VD（mm） 15.95（15.44，16.52） 16.43（15.87，16.96） 16.78（16.08，17.51） 174.915 < 0.001* CCT（mm） 537.00（517，560.3） 542（522，562） 543（520，564） 3.186 0.203 LP（D） 25.89（24.61，27.14） 24.51（23.47，25.87） 24.00（22.86，25.13） 208.466 < 0.001* *P < 0.05。
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表 3 不同屈光状态组眼屈光参数的比较[P50（P25，P75）]
Table 3. Comparison of ocular biological parameters in different refractive state groups[P50（P25，P75）]
指标 近视（n = 647） 正视（n = 532） 远视（n = 284） H P SE（D） −1.50（−2.50，−0.75） 0.00（−0.25，0.25） 0.63（0.50，0.75） 1260.078 < 0.001* K（D） 43.31（42.34，44.35） 43.25（42.33，44.18） 43.12（42.13，44.05） 3.214 0.200 AL（mm） 23.88（23.20，24.61） 23.12（22.60，23.60） 22.98（22.45，23.40） 298.07 < 0.001* CR（mm）
AL/CR
LT（mm）
ACD（mm）
VD（mm）
CCT（mm）
LP（D）7.79（7.61，7.97）
3.06（2.98，3.14）
3.44（3.31，3.61）
3.09（2.89，3.25）
16.83（16.17，17.51）
541（519，563）
24.37（23.14，26.09）7.80（7.64，7.97）
2.96（2.92，3.01）
3.54（3.43，3.71）
2.92（2.76，3.09）
16.05（15.59，16.56）
539（521，560）
25.29（24.09，26.64）7.83（7.66，8.01）
2.93（2.89，2.98）
3.57（3.43.3.72）
2.87（2.71，3.02）
15.98（15.42，16.43）
541（514，565）
24.83（23.87，26.04）3.214
444.08
99.428
149.686
269.512
0.383
54.4920.200
< 0.001*
< 0.001*
< 0.001*
< 0.001*
0.826
< 0.001**P < 0.05。
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表 4 不同屈光发育参数与SE的相关性分析
Table 4. Correlation analysis between different refractive parameters and SE
组别 AL vs SE AL/CR vs SE CR vs SE LP vs SE rs P rs P rs P rs P 近视组 −0.617 < 0.001* −0.737 < 0.001* 0.044 0.259 0.412 < 0.001* 正视组 −0.056 0.198 −0.134 0.002* 0.021 0.624 −0.069 0.112 远视组 −0.318 < 0.001* −0.406 < 0.001* 0.008 0.888 0.182 0.002* *P < 0.05。
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<thead>
<tr>
<td class="table_top_border table_bottom_border2" align="left" valign="middle">年龄段（岁）</td>
<td class="table_top_border table_bottom_border2" align="center" valign="middle">总人数</td>
<td class="table_top_border table_bottom_border2" align="center" valign="middle">近视人数</td>
<td class="table_top_border table_bottom_border2" align="center" valign="middle">患病率（%）</td>
<td class="table_top_border table_bottom_border2" align="center" valign="middle"><inline-formula><tex-math id="M2">$ {\chi }^{2} $</tex-math></inline-formula></td>
<td class="table_top_border table_bottom_border2" align="center" valign="middle"><i>P</i></td>
</tr>
</thead>
<tbody>
<tr>
<td align="left" valign="middle">7～8</td>
<td align="center" valign="middle">518</td>
<td align="center" valign="middle">139</td>
<td align="center" valign="middle">26.8</td>
<td class=" table_bottom_border" rowspan="3" align="center" valign="middle">114.13</td>
<td class=" table_bottom_border" rowspan="3" align="center" valign="middle"> < 0.001<sup>*</sup></td>
</tr>
<tr>
<td align="left" valign="middle">9～10</td>
<td align="center" valign="middle">547</td>
<td align="center" valign="middle">268</td>
<td align="center" valign="middle">49.0</td>
</tr>
<tr>
<td class="table_bottom_border" align="left" valign="middle">11～12</td>
<td class="table_bottom_border" align="center" valign="middle">398</td>
<td class="table_bottom_border" align="center" valign="middle">243</td>
<td class="table_bottom_border" align="center" valign="middle">61.1</td>
</tr>
</tbody>
<tfoot>
<tr>
<td colspan="6" align="left" valign="middle"> <sup>*</sup><i>P</i> < 0.05。</td>
</tr>
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