眼部瘙痒是眼表疾病的常见症状之一,人们对眼部瘙痒发生机制了解甚少,临床上往往只能通过使用滴眼液来暂缓眼部不适,眼部瘙痒常常令患者感到无比痛苦和不适。瘙痒感由初级神经元传入,主要是小直径无髓鞘的传入神经元纤维,其胞体位于背根神经节或三叉神经节,这些神经元将瘙痒感从皮肤传递到中枢神经系统。在脊髓中,这些传入神经与背角中的次级神经元突触相连并向大脑发出信号。瘙痒感觉神经元通常被认为是痛觉神经元的一个亚群。强度编码理论认为,在低发射率下,神经元的活动会导致瘙痒的感觉。随着分子生物学和神经科学技术的进步,发现Mas相关G蛋白偶联受体(Mrgpr)蛋白的一个主要功能是瘙痒,并且多数Mrgprs(所有MrgprA、MrgprB和MrgprC亚家族成员、MrgprD)几乎是排他的表达于特定的背根和三叉神经节神经元。本综述将介绍眼部瘙痒的发生机制及信号通路、Mrgpr蛋白在眼部瘙痒方面的作用,并为眼部瘙痒的治疗提供参考。 相似文献
随着基因工程技术的不断成熟,现有多种针对脉络膜新生血管(CNV)发展的关键因素和过程的基因工程小鼠模型,以适应针对CNV过程不同研究要点的需求。例如针对CNV过程中关键因素血管内皮生长因子(VEGF)的VEGF164 RPE65转基因、Tet/VMD2/VEGF等; ApoE过表达小鼠是年龄相关性黄斑病变中自发性CNV形成机制的重要模型; 与视网膜色素上皮(RPE)变化相关的Ccl2/Cx3cr1缺陷小鼠; 脉络膜新生血管与视网膜新生血管吻合过程可见于SOD1-/ -老化、Vldlr -/-定向突变等; 继发于脉络膜新生血管的视网膜新生血管可见于Cp-/-Heph-/Y敲除小鼠等。这些基因工程小鼠的主要优点为诱导快,发生时间短; 与CNV病理生理学关联强,可比较CNV各种生物学成分,便于对其发生机制的研究; 与人类CNV关联密切,为人类CNV治疗评估提供研究手段等。但其也有不足,如诱导率低、发生CNV眼的百分率低、面积小; 常发视网膜增生性瘤性病变,对CNV研究造成了一定干扰。研究者可根据自己的需求选择适合的模型并适当修改相应实验参数。 相似文献
目的:探讨“多元化二段式”教学模式在眼科学专业硕士研究生培养中的应用效果。
方法:选取32名2017届、2018届和2019届的眼科学专业硕士研究生,将每届研究生都随机均分为研究组和对照组(各16人)。研究组采用“多元化二段式”教学模式进行教学; 对照组采用传统教学模式进行教学。同组不同届研究生的教学内容相同,教学老师相同,教学时间为33mo的临床实践期,研究时间为2014~2019年,通过对研究组和对照组的眼科学专业硕士研究生的临床实践进行对比,从临床专业考核、科研能力考核、综合考核成绩、学生满意度及梦焦虑自评分数来分析“多元化二段式”教学模式与传统教学模式的不同。考试内容相同,评分标准统一。
结果:研究组满意度评分为101.38±6.29分,综合成绩84.22±4.58分,梦焦虑评分17.31±5.20分; 对照组满意度评分为59.13±9.61分,综合成绩75.72±5.14分,梦焦虑评分25.75±3.32分。研究组临床技能、科研创新、综合成绩的评分均高于对照组,而梦焦虑评分低于对照组(均P<0.05)。梦焦虑评分与教学模式满意度评分、学生满意度评分呈负相关(r=-0.746、-0.618,均P<0.05)。
结论:“多元化二段式”教学模式相较于传统教学模式提高了眼科学专业硕士研究生理论知识、科研创新、身心健康等的综合素质,是目前眼科学专业硕士研究生教学的最佳模式。 相似文献
目的:通过光学相干断层扫描血管造影,对小鼠角膜上皮和角膜全层厚度进行检测并分析埃罗替尼对其的影响。
方法:随机均分20只小鼠为埃罗替尼组和PBS组,制备埃罗替尼滴眼液,分别应用埃罗替尼滴眼液和PBS,于每日8:00、12:00、16:00和20:00对2组小鼠点眼。在点眼前、点眼后1、2、3wk应用OCTA测量角膜17个区域的上皮和角膜全层厚度。
结果:点眼前埃罗替尼组与PBS组各区域角膜上皮和角膜全层厚度比较无差异(均P>0.05); 点眼后第2wk,埃罗替尼组小鼠角膜上皮和角膜全层的17个区域中M、T5、IT5、I5、IN5、N5、T6、IT6、I6、IN6、N6区域与PBS组相比均明显增厚(均P<0.05)。第3wk,埃罗替尼组小鼠角膜上皮和角膜全层厚度的17个区域与PBS组相比均明显增厚(均P<0.05); 埃罗替尼组和PBS组经处理2、3wk后,各组间角膜上皮厚度和角膜全层厚度平均值相比有差异(均P<0.05); 通过角膜上皮和角膜全层厚度平均值变化趋势分析,埃罗替尼组与PBS组均有差异(均P<0.05)。
结论:利用OCTA可以发现埃罗替尼具有使角膜上皮和角膜全层增厚的作用,且随着应用次数的增多,其效果越明显。 相似文献
近年来人工智能(artificial intelligence,AI)技术发展迅猛,在医学领域的实践与应用为医疗行业的发展带来新可能。在普通眼科领域,基于机器学习(machine learning,ML)的人工智能技术极大提高了诊断效率,但在小儿眼科方面取得的进展较少。目前人工智能技术已运用于自动检测早产儿视网膜病变(retinopathy of prematurity,ROP)、儿童白内障,检测斜视和屈光不正,预测未来高度近视,通过眼动追踪诊断阅读障碍以及对眼科图像的研究等方面。本文对人工智能在小儿眼科的应用现状、进展与未来发展做一综述。 相似文献