编者按：青光眼，这一视神经病变的“大家族”，以其视野缺损和视网膜神经纤维层变薄为特征，已成为全球首位不可逆致盲性眼病。据世界卫生组织（WHO）统计，2020年全球青光眼患者达到7600万，预计2040年将高达1.118亿。更为严峻的是，由于青光眼早期症状隐匿，许多患者在视力严重受损时才得以确诊。虽然眼压升高是青光眼的一个重要风险因素，但仍有25%至50%的患者眼压正常，这表明青光眼发病机理可能更为复杂。近期，Investigative Ophthalmology & Visual Science（IOVS）期刊发表的一项研究，揭示了肺功能与青光眼风险之间出乎意料的关联，为人们探索青光眼发病机制提供了新的视角。

提到肺功能，人们往往会联想到呼吸系统的健康状况。那么，肺功能是如何与青光眼扯上关系的呢？尽管其确切机制尚待进一步研究，但以下几个理论方向为人们提供了思考的线索。一方面，慢性阻塞性肺疾病（COPD）等呼吸系统疾病可能导致长期缺氧状态，这种缺氧环境可能对视网膜和视神经的血液循环产生不利影响，进而加速青光眼的发展进程。另一方面，COPD与血流动力学异常及氧化应激状态之间存在着紧密的关联，而这些病理过程同样在青光眼的发病机理中发挥着重要作用。此外，阻塞性睡眠呼吸暂停（OSA）这一与肺部疾病密切相关的睡眠障碍，也被视为青光眼的一个已知风险因素。OSA所引发的间歇性缺氧和视神经血液灌注不足，可能进一步加剧了青光眼的发生风险。

肺功能——不只是呼吸那么简单

为深入探究肺功能与青光眼及其相关特征之间的潜在联系，并分析青光眼遗传风险因素与肺功能之间的相互作用，研究人员采用了横断面研究方法。他们选取了为来自英国生物银行的85369名受试者作为研究对象，这些受试者在基线时均接受了肺功能测量。通过运用多变量逻辑回归和线性回归分析方法，研究人员对肺功能参数与青光眼及其相关特征之间的关联性进行了细致探究。同时，他们还充分利用了大型遗传数据集的汇总统计数据，进行了两样本孟德尔随机化分析，以进一步评估两者之间的潜在因果关系。

研究结果显示，用力肺活量（FVC）、第一秒用力呼气量（FEV1）以及FEV1/FVC比值均与青光眼风险呈现出显著的负相关关系。FVC的优势比（OR）为0.86（95%CI：0.81–0.91），FEV1的OR为0.81（95%CI：0.75–0.87），FEV1/FVC的OR为0.49（95%CI：0.29–0.84），全球肺功能倡议（GLI）预测的FEV1的OR为0.994（95%CI：0.992–0.996），所有P值均小于0.05。与肺功能指标的最高四分位数相比，最低四分位数的OR分别为1.51(FVC,95%CI：1.31–1.74;P=7.6×10-8)，1.58(FEV1,95%CI：1.37–1.81;P=4.7×10-10)，1.20(FEV1/FVC,95%CI：1.08–1.34;P=0.002)，1.30(GLI预测的FEV1,95%CI：1.17–1.44;P=8.8×10-7)。对于肺功能受损的个体，即FEV1<80%GLI预测的FEV1（OR，1.22，95%CI，1.11–1.33；P=1.2×10-5）或FEV1/FVC<0.7（OR，1.13，95%CI，1.03–1.24；P=0.01），同样观察到了类似的关联趋势。

此外，研究还发现，肺功能降低与眼压降低、黄斑视网膜神经纤维层厚度变薄以及神经节细胞-内丛状层厚度变薄等青光眼相关特征之间存在相关性。然而，研究并未观察到青光眼遗传风险与肺功能之间存在相互作用关系。孟德尔随机化分析也未提示两者之间存在明确的因果关系。

该研究表明，较低的FVC、FEV1、FEV1/FVC比值以及肺功能受损可能是青光眼风险的潜在生物标志物。

小结：该研究对于青光眼管理的临床策略具有重要的启示意义。特别是对于那些肺功能受损的个体而言，他们可能需要更加关注自身的青光眼风险状况。未来的研究可进一步探究肺功能与青光眼之间的具体作用机制，并基于这些发现制定更为精准有效的青光眼预防和治疗策略。

参考文献：Yu J, Zhang Y, Kam KW, Ho M, Young AL, Pang CP, Tham CC, Yam JC, Chen LJ. Lung Function as a Biomarker for Glaucoma: The UK Biobank Study. Invest Ophthalmol Vis Sci. 2025 Feb 3;66(2):48. doi: 10.1167/iovs.66.2.48. PMID: 39964321.

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