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针对眼部疾病的体内 CRISPR 基因编辑疗法
BCVA：最佳矫正视力；CVFQ：儿童视觉功能问卷；FST：全视野光敏感度阈值；NEI VFQ：美国国家眼科研究所视觉功能问卷-25；NHS：自然史研究；OCI：眼球运动控制和不稳定性；OCT：光学相干断层扫描；ONL：外核层；Ora-VNC：Ora 视觉导航挑战
眼部靶向药物输送系统的新方法
当今药理学家和配方科学家面临的主要挑战是眼部药物输送。局部滴眼液是最方便和患者依从的给药途径，尤其是用于治疗前段疾病。药物输送到目标眼组织受到各种角膜前、动态和静态眼部屏障的限制。此外，治疗药物水平不能在目标组织中维持较长时间。在过去的二十年里，眼部药物输送研究加速发展，致力于开发新颖、安全、患者依从的配方和药物输送设备/技术，这些设备/技术可能会超越这些障碍并维持组织中的药物水平。前段药物输送的进展见证了传统局部溶液与渗透和粘度增强剂的调节。此外，它还包括开发传统局部制剂，如悬浮液、乳剂和软膏。各种纳米制剂也已被引入用于前段眼部药物输送。另一方面，对于后眼给药，研究主要集中在开发用于治疗慢性玻璃体视网膜疾病的药物释放装置和纳米制剂。这些新型装置和/或制剂可能有助于克服传统局部滴眼液的眼部障碍和相关副作用。
用贝叶斯定理方法诊断频繁使用电脑引起的眼部疾病的专家系统
频繁使用电脑导致的眼疾是危害健康的疾病之一，因为如果不及时治疗，会导致失明。这些眼疾可以通过人类出现的症状或临床表现来诊断，通过这些症状，专家系统可以做出诊断。专家系统是一种试图将人类知识应用到计算机中的系统，该系统旨在像专家一样解决问题。在进行诊断时，专家系统使用贝叶斯定理方法，根据从观察结果和专家那里获得的影响来计算事件发生的概率。该系统是使用 PHP 和 MySQL 编程作为数据库构建的。用于跟踪的方法是贝叶斯定理。而诊断结果将告知有关诊断结果的信息，其中包含输入的症状列表、有关所患眼疾规则结果的信息以及有关可以进行的可能治疗以及治疗解决方案的信息。
人工智能和深度学习对眼部疾病的影响：综述
在不久的将来，由于人口老龄化，预计患眼疾的患者数量将急剧增加。在这种情况下，及早发现和正确治疗眼疾是保护视力和提高生活质量的主要目标。人工智能 (AI) 与眼科的深度融合可能有助于实现这一目标，它有可能加快诊断过程并减少所需的人力资源。人工智能是计算机科学的一个子集，它涉及使用计算机开发试图模拟人类智能的算法。人工智能的概念于 1956 年首次提出 ( 1 )。从那时起，该领域取得了令人瞩目的进步，以至于它被定义为“人类历史上的第四次工业革命” ( 2 )。人工智能、机器学习和深度学习 (DL) 这三个术语有时被用作同义词；然而，区分这三个术语很重要 ( 图 1 )。人工智能是最通用的术语，指的是“开发能够通过模仿人类智能执行任务的计算机系统，例如视觉感知、决策和语音识别”（3）。机器学习出现于 20 世纪 80 年代，是人工智能的一个子领域，它允许计算机通过经验提高执行任务的能力，或“无需明确编程即可自行学习”（4）。最后，深度学习是指“机器学习的一个子领域，由使用多层人工神经网络级联进行特征提取和转换的算法组成”（5、6）。“深度”一词指的是神经网络中的许多深层隐藏层：拥有更多分析层的好处是能够分析更复杂的输入，包括整幅图像。换句话说，深度学习使用具有多层抽象的表示学习方法来阐述和处理输入数据并生成输出，而无需手动进行特征工程，从而自动识别高维数据中嵌入的复杂结构（7）（图 2）。
人工智能减少眼部健康差异
青光眼和白内障。然而，在每一种情况下，眼科护理的不平等导致世界各地低收入、医疗服务不足和农村社区的失明患病率更高。人工智能 (AI) 在医学领域的出现让人们希望，这项技术已经证明了能够根据图像进行医学诊断，可能会减少眼科诊断和最终护理方面的不平等。3 虽然人工智能在眼科领域的应用多种多样，但这里的激励用例是作为失明的二级预防，作为一种力量倍增器，使眼科医生级别的诊断能够到达卫生系统无法使用现有资源满足临床需求的地方。次要目标可能是提高高收入和低收入地区的医疗服务效率。实现这一目标的一种方法是将成像系统的物理位置以辐条和中心模型分布到初级卫生诊所或当地验光诊所，只有检查结果呈阳性的人才会被转诊进行面对面护理。通过减少临床医生对不需要治疗的患者的筛查负担，低收入和高收入地区的资源可能会得到更好的利用，以最大限度地发挥现有临床医生对人口的影响。此外，在 COVID-19 时代，人们重新关注利用远程医疗来最大限度地减少不必要的医疗机构就诊的医疗服务模式。3、4
眼部护理和视力战略重点和目标
3. 我们将继续与 NHSE 合作，并在必要时游说建立一个新的全国性专业社区初级眼保健服务框架，以便有学习障碍的人能够长期获得全科医生的年度健康检查、特殊学校服务和医院眼保健服务。
炎症性眼部疾病和自身免疫性疾病患者的共同疫苗接种的眼科考虑
2019年冠状病毒病（COVID-19）造成的全球影响很快就可以通过引入和全世界的安全性和有效的疫苗来减轻。这一迅速开发和批准Covid-19疫苗的时间表是科学界的前所未有的非凡，一致的成就。随着全球疫苗的未决推出，每种疫苗都具有不同的作用机制，各种专业的医生将需要确定可忍受的患者群体以进行特殊考虑或建议。在本评论中，我们分析了炎症性眼部疾病患者的COVID-19疫苗的重要考虑因素。对免疫原性和不良反应的审查，尤其是抗体 - 依赖抗体的增强，将更好地有助于为接受疫苗接种的这些患者提供帮助。有关药物守护的更多研究将
眼部恶性黑色素瘤的靶向治疗
CM 是发生在眼表的恶性黑色素细胞病变，发病率较低，但近几十年来在欧洲和美国的发病率有所上升（4-8）。据估计，其在美国和欧洲的发病率约为每百万 0.5 至 1.0 人（4）。手术切除后，CM 经常局部复发，复发率估计在 30% 至 60% 之间，并可导致致命的转移（9-13）。肿瘤远处转移的全身治疗选择有限，在 10 年随访中，约 10% 至 35% 的患者因转移而死亡（9-13）。CM 与皮肤黑色素瘤有许多相似之处，包括淋巴转移、临床特征和分子遗传模式。与皮肤黑色素瘤一样，CM 中的突变负荷很高，整个基因组中约有 90,000 个突变，CM 中的大多数突变是胞嘧啶到胸腺嘧啶的转变，可能是紫外线诱导损伤的后遗症 (14-16)。UM 通常表现出明显较低的突变负荷，也涉及不同的突变，UM 的临床特征与 CM 有很大不同。CM 和 UM 已被讨论为代表不同类型的癌症 (17)。作为推论，在皮肤黑色素瘤中常见的突变，如 BRAF 外显子 15 中的 V600E、NRAS 外显子 3 中的 Q61L 或 NF1 突变，也在 CM 中检测到。在 CM 中，BRAF 突变占 29% 至 35%，NRAS 突变占 18%，NF1 突变占 33%
用于眼部血管生成的 CRISPR 技术
在基因组工程工具中，基于成簇规律间隔短回文重复序列 (CRISPR) 的方法因其稳健性、精确性和易用性而被广泛用于转化研究。当使用病毒载体（如腺相关病毒）将 CRISPR 递送至患病组织时，可以有效地在体内实现直接基因组编辑，以治疗不同的眼科疾病。尽管 CRISPR 已被积极探索作为治疗遗传性视网膜疾病的策略，并且最近启动了首次人体试验，但它在眼部血管生成等复杂、多因素疾病中的应用相对有限。目前，新生血管性视网膜疾病（如早产儿视网膜病变、增生性糖尿病视网膜病变和新生血管性年龄相关性黄斑变性）共同构成了发达国家失明的大多数，通过频繁且昂贵的抗血管内皮生长因子 (anti-VEGF) 药物进行治疗，这些药物的疗效短暂且给患者带来负担。相比之下，CRISPR 技术有可能永久抑制血管生成，同时还具有靶向细胞内信号或调节元件、细胞特异性传递和多路复用以同时破坏不同促血管生成因子的额外优势。然而，永久抑制生理途径的前景、基因编辑效率的不可预测性以及对脱靶效应的担忧限制了人们对这些方法的热情。在这里，我们回顾了基因治疗的发展和采用 CRISPR 平台抑制视网膜血管生成的进展。我们讨论了不同的 Cas9 直系同源物、传递策略和不同的基因组靶点，包括 VEGF、VEGF 受体和 HIF-1 α，以及基因组编辑与传统基因疗法相比在多因素疾病过程和单基因遗传性视网膜疾病方面的优缺点。最后，我们描述了必须克服的障碍，以便有效采用基于 CRISPR 的策略来管理眼部血管生成。