Для просмотра этого контента требуется подписка на JoVE. Войдите или начните свой бесплатный пробный период.

Исследовательская статья

Причинное влияние диетических макронутриентов и микроэлементов на миопию и другие серьёзные глазные расстройства: исследование рандомизации Менделя

138 просмотров

⸱

DOI:

10.3791/70258

⸱

26 мая 2026 г.

 , 
1School of Stomatology and Optometry, Hubei University of Science and Technology

В этой статье

Краткое содержание

Этот протокол описывает метод изучения причинного влияния пищевых питательных веществ на заболевания глаз с использованием менделевского рандомизационного анализа. Такой подход позволяет выявлять потенциальные факторы питательного риска и защитные факторы при основных заболеваниях глаз.

Аннотация

Миопия и другие серьёзные глазные заболевания, такие как катаракта, глаукома и возрастная макулярная дегенерация (ВМД), вызывают растущие проблемы общественного здравоохранения по всему миру. Хотя считается, что питание влияет на развитие и дегенерацию глаз, причинные доказательства остаются ограниченными. Был проведён двухвыборный менделевский рандомизационный анализ (MR) с использованием крупномасштабных обобщающих данных общего геномного ассоциативного исследования (GWAS) для оценки причинного влияния потребления пищевых макронутриентов и микроэлементов на риск миопии и других заболеваний глаз. Метод обратного взвешенного по дисперсии (IVW) использовался в качестве первичного анализа, поддерживаемый взвешенной медианой, MR-Egger и MR-PRESSO для тестирования чувствительности. Для учёта множественных сравнений была применена коррекция коэффициента ложного обнаружения (FDR). После корректировки FDR более высокие генетически предсказанные уровни витамина C оставались существенно связаны с повышенным риском ВМД (отношение шансов [OR] = 1,324, 95% доверительный интервал [CI]: 1,133–1,546). Были обнаружены дополнительные ассоциации при номинальных уровнях значимости (P < 0,05), включая более высокое относительное потребление пищевого жира с повышенным риском миопии (OR = 1,033, 95% ДИ: 1,003–1,063), потребление сахара при снижении риска катаракты (OR = 0,746, 95% ДИ: 0,561–0,993), железо с более низким риском миопии (OR = 0,995, 95% ДИ: 0,991–0,999), витамин D с повышенным риском катаракты (OR = 1,256, 95% ДИ: 1,062–1,487), фолиевая кислота с пониженным риском катаракты (OR = 0,843, 95% CI: 0,724–0,981) и фосфор с пониженным риском глаукомы (OR = 0,727, 95% CI: 0,554–0,953). Не было обнаружено признаков горизонтальной плейотропии или гетерогенности. Эти результаты указывают на потенциальную причинную роль определённых питательных веществ в риске заболеваний глаз, хотя большинство ассоциаций не остались значимыми после многократной коррекции тестирования, поэтому их следует интерпретировать с осторожностью. Необходимы дальнейшие исследования для подтверждения этих результатов и изучения лежащих в основе биологических механизмов.

Введение

Нарушения зрения, вызванные расстройствами глаз, представляют собой растущую глобальную проблему общественного здравоохранения с существенными социально-экономическими и качественными последствиями 1,2,3. Среди этих состояний рефракционная ошибка стала одной из ведущих причин потери зрения, особенно в Восточной и Юго-Восточной Азии, где её распространённость среди молодых взрослых достигает 80–90%, а высокая миопия затрагивает до 20% населения4. Более современные эпидемиологические данные свидетельствуют о том, что распространённость миопии продолжает расти во всём мире, и новые исследования подчеркнули вклад современных изменений в образ жизни, особенно увеличения цифрового экрана и снижения активности на улице, в этутенденцию 5. Прогнозы оценивают, что к 2050 году почти половина мирового населения может страдать от близорукости, причём примерно 10% страдают от высокой близорукости и связанных с этим осложнений, угрожающихзрению 4. Помимо миопии, другие серьёзные заболевания глаза, такие как возрастная макулярная дегенерация (ВМД), катаракта и глаукома, также существенно способствуют глобальной потере зрения 6,7,8. Учитывая отсутствие универсально эффективных вмешательств для остановки прогрессирования потери зрения, выявление изменяемых факторов окружающей среды и образа жизни имеет решающее значение для разработки эффективных профилактических стратегий.

Эти состояния имеют сложную этиологию, включающую как генетическую предрасположенность, так и воздействие окружающей среды. Новые данные свидетельствуют о том, что питание может играть критическую роль в развитии глаз, метаболизме сетчатки, модуляции окислительного стресса и поддержании структурной целостности различных тканей глаз 9,10,11. Несколько микроэлементов, включая витамин A, витамин D, цинк и железо, участвуют в поддержании здоровья глаз через поддержку функции фоторецепторов, регуляции сосудов и антиоксидантнойзащиты 12,13,14,15. Например, считается, что витамин D влияет на раст глаз и воспалительные пути, железо играет важную роль в метаболизме сетчатки и регуляции окислительного стресса, а цинк участвует в антиоксидантной защите и функции пигмента сетчатки. Кроме того, пищевые макроэлементы, такие как жиры и углеводы, могут влиять на здоровье глаз через системные метаболические пути, включая липидный метаболизм, инсулиновую сигнализацию и воспалительныереакции 16,17. Однако большинство предыдущих исследований этих питательных веществ опирались на наблюдательные структуры, которые подвержены путанию и обратной причинности, что затрудняет определение причинно-следственных связей.

Однако результаты наблюдательных исследований, изучающих связь между пищевым питанием и глазными заболеваниями, оказались непоследовательными: одни сообщали о значимых ассоциациях, другие — с нулевойрезультатами 17,18,19. Эти расхождения, вероятно, отражают такие ограничения, как малые размеры выборки, остаточная путаница, смещение воспоминаний в диетических оценках и возможность обратной причинности. Для устранения этих пробелов менделевская рандомизация (MR) предлагает мощный эпидемиологический инструмент, используя генетические варианты как инструментальные переменные для вывода причинности между воздействием иисходами 20. Поскольку генетические варианты случайно распределены при зачатии и в значительной степени не подвержены влиянию окружающих или поведенческих факторов, МР снижает предвзятость и позволяет делать более достоверные причинно-следственные выводы, чем традиционныенаблюдательные модели 21. Недавние крупномасштабные исследования ассоциаций по всему геному (GWAS) выявили генетические инструменты для широкого спектра диетических макронутриентов и микронутриентов22,23, а также для глазных фенотипов, включая миопию, ВМД, катаракту и глаукому, что позволило провести комплексную оценку взаимосвязи диеты и глазных расстройств на основе МРТ.

Таким образом, основной целью этого исследования было систематически оценить потенциальные причинно-следственные эффекты приема макронутриентов и микронутриентов в рационе на риск основных заболеваний глаз с использованием двухобразной менделевской рандомизации. В частности, исследование изучало, связаны ли генетически предсказанные уровни диетических макроэлементов (таких как жиры и углеводы) и микроэлементов (включая витамины и минералы) с риском миопии, катаракты, глаукомы и возрастной макулярной дегенерации (ВМД). Результаты предоставляют новые доказательства для формирования будущих рекомендаций по питанию и профилактических стратегий, направленных на здоровье глаз.

Доступ ограничен. Войдите в систему или начните пробный период, чтобы просмотреть этот контент.

Протокол

Анализ менделевской рандомизации (MR) использовал данные из общедоступного GWAS (https://gwas.mrcieu.ac.uk/), который уже получил необходимые этические и информированные одобрения согласия при первоначальном сборе данных. В результате для проведения исследования не требовалось дополнительное этическое или информированное согласие. Программное обеспечение и используемые базы данных перечислены в Таблице материалов.

1. Данные о воздействии

Сводная информация GWAS о относительном поступлении макронутриентов жиров, белков, углеводов и сахара была получена более чем от 235 000 человек европейскогопроисхождения 23. Питание за предыдущий день (UKB) или привычное (все остальные когорты) фиксировалось с помощью комплексных анкет по продуктам питания. Относительный поступление каждого макронутриента корректировался за счет общего потребления энергии, что позволяло создавать нелинейные эффекты. Следуя строгим процедурам контроля качества, итоговый агрегированный размер выборки составляет 235 391 для сахара и 268 922 для жиров, белков иуглеводов 23. Основные характеристики участников, включённых в GWAS, относительно относительного потребления макронутриентов в рационе, изложены в таблице 1.

Данные о генетических ассоциациях микронутриентов были получены на основе всестороннего обзора существующей литературы и доступности надёжных GWASs в европейских популяциях. Кратко, сводные статистические данные GWAS были включены по семи ключевым минералам: сывороточному кальию, меди, железу, магнию, фосфору, селену (измеряемому в образцах крови или ногтей на ногах) ицинка 24, 25, 26, 27, 28, 29, 30, 31, а также семь витаминов, включая 25-гидроксивитамин D, витамин A1 (ретинол), витамин B6, витамин B9 (фолиевая кислота), витамин B12, витамин C и витаминE 32,33,34,35,36,37. Основные характеристики участников, включённых в GWAS микроэлементов, обобщены в Таблице 1.

2. Данные о результатах

Данные результатов были получены в рамках проекта IEU GWAS (https://gwas.mrcieu.ac.uk/), разработанного в Интегративном эпидемиологическом подразделении MRC Университета Бристоля. В частности, миопия рассматривалась как результат с использованием данных из источника: ukb-b-6353 (n = 460 536), катаракта от источника: ebi-a-GCST90018814 (n = 491 877), глаукома из источника: ebi-a-GCST90013865 (n = 406 927) и ранняя возрастная макулярная дегенерация от источника: ebi-a-GCST010723 (n = 105 248). Основные характеристики участников, включённых в GWAS, по миопии и другим серьёзным глазным расстройствам, изложены в таблице 2. Определения фенотипов заболеваний глаз были основаны на исходных наборах данных GWAS. Миопия (ukb-b-6353) была получена в Британском биобанке и определена на основе собственного использования очков или контактных линз, в основном для дальнего наблюдения (близорукость). Результаты катаракты и глаукомы были получены на основе крупных мета-анализов GWAS, основанных на клинически диагностированных случаях, выявленных по медицинским записям или статистике больничных эпизодов. Ранняя возрастная макулярная дегенерация (ВМД) была определена согласно стандартизированным диагностическим критериям, использовавшимся в оригинальных исследованиях консорциума GWAS. Различия в определениях фенотипов между исследованиями могут вводить некоторую гетерогенность и должны учитываться при интерпретации результатов.

3. Выбор инструментальных переменных

В качестве инструментальных переменных были выбраны однонуклеотидные полиморфизмы (SNP), связанные с воздействием на уровне геномной значимости (P < 5 × 10⁻8). Независимые SNP были выбраны в качестве инструментальных переменных с порогом r2 < 0,001, исходя из их расстояния в пределах 10 000 кб в данных по Европе 1000G, с использованием пакета R "TwoSampleMR". Прочность выбранных приборов оценивалась с помощью статистикиF 38. Статистика F больше 10 обычно считается показателем сильных инструментальныхпеременных 39. Все анализы были гармонизированы для обеспечения согласования аллелей эффекта между наборами данных по воздействию и результатам.

4. Менделевские оценки рандомизации

Для оценки причинно-следственной связи между пищевыми макронутриентами и микроэлементами, а также миопия и другие серьёзные глазные расстройства для МР-анализа был применён пакет R «TwoSampleMR». Генетические варианты, связанные с каждым из диетических макронутриентов и микроэлементов, использовались в качестве инструментальных переменных для изучения их причинной связи с миопиями и другими серьёзными глазными заболеваниями. МР-анализ основывается на трёх ключевых предположениях: (1) предположении релевантности, при котором генетические варианты тесно связаны с воздействием; (2) предположение независимости, при котором варианты независимы от конфузионеров; и (3) предположение ограничения на исключение, при котором варианты влияют на результат только через интересующее воздействие. Были реализованы различные методы МР, включая взвешенное с обратной дисперсией (IVW), взвешенную медиану, взвешенный режим и MR-Egger, при этом основным подходом служил IVW, а другие методы — для оценки надёжности результатов. Метод IVW обеспечивает наиболее точную причинную оценку, когда все инструментальные переменные валидны или когда горизонтальная плейотропия сбалансирована между вариантами. Взвешенный медианный оценщик может давать последовательные оценки даже при недействительности до 50% генетических инструментов. Метод регрессии MR-Эггера позволяет обнаруживать направленную плейотропию, оценивая термин перехвата, отражающий средний плейотропный эффект между генетическими вариантами. Изначально причинные оценки рассчитывались с использованием моделей IVW с фиксированными эффектами, а при обнаружении значимой гетерогенности применялись модели случайных эффектов IVW (p < 0,05). Для учёта множественных сравнений при различных воздействиях и результатах была применена коррекция коэффициента ложного обнаружения (FDR) с помощью метода Бенджамини–Хохберга. Статистическая значимость определялась как скорректированное по FDR P < 0,05, тогда как P < 0,05 считалось номинально значимым. Все анализы проводились в R (версия 4.1.2). Для уточнения аналитической структуры схематическое представление MR-дизайна и предположений показано на рисунке 1.

5. Анализ гетерогенности и чувствительности

Для оценки надёжности результатов МРТ были проведены тесты на гетерогенность для выявления возможных несоответствий между инструментальными переменными. Гетерогенность оценивалась с помощью статистики Cochran Q, где значение P < 0,05 указывало на значимую гетерогенность40. Дополнительно проводились анализы чувствительности для оценки потенциальной плейотропии, при которой генетические варианты могут влиять на исход через биологические пути, отличные от интересующего воздействия. Направленная плейотропия оценивалась с помощью регрессионного перехватного тестаMR-Egger 41. Кроме того, для выявления и удаления потенциальных плейотропных выбросов (p < 0,05) и для предоставления скорректированных причинных оценок при необходимости применялся метод менделевской рандомизации плейотропных выбросов (p 0,05) и скорректированных причинных оценокпри необходимости 41.

Доступ ограничен. Войдите в систему или начните пробный период, чтобы просмотреть этот контент.

Результаты

Значимые причинно-следственные эффекты приема пищевых макронутриентов и микроэлементов на миопию и другие серьёзные офтальмические заболевания, выявленные методом IVW, обобщены в таблице 3 и представлены на рисунке 2. Для учёта множественных сравнений при различных воздействиях и результатах была применена коррекция FDR. После корректировки по FDR статистически значимой оставалась только связь между генетически предсказанными уровнями витами...

Доступ ограничен. Войдите в систему или начните пробный период, чтобы просмотреть этот контент.

Обсуждение

В данном исследовании были систематически оценены потенциальные причинные эффекты приема макронутриентов и микроэлементов на риск миопии и других серьёзных глазных заболеваний, включая катаракту, глаукому и ВМД. После коррекции множественных сравнений с использованием метода частоты ложного обнаружения (FDR) статистически значимой осталась только связь между генетически предсказанным уровнем витамина C и повышенным риском ВМД. Наблюдалось несколько дополнительных ассоциаций при номинальн...

Доступ ограничен. Войдите в систему или начните пробный период, чтобы просмотреть этот контент.

Раскрытие информации

Авторы заявляют, что у них нет конкурирующих интересов.

Благодарности

Это исследование было поддержано Специальным научно-исследовательским фондом Медицинского колледжа черт лица Университета науки и технологий Хубэй (No 2020XZ43) и учебным исследовательским проектом Университета науки и технологий Хубэй (No 2023XY052).

Доступ ограничен. Войдите в систему или начните пробный период, чтобы просмотреть этот контент.

Материалы

Список материалов, использованных в этой статье
ИмяКомпанияКаталожный номерКомментарии
База данных IEU GWASИнтегративное эпидемиологическое подразделение MRC, Университет Бристоляwww.gwas.mrcieu.ac.ukИсточник сводной статистики GWAS
Пакет MR-PRESSO RGitHub (разработчики MR-PRESSO)www.github.com/rondolab/MR-PRESSOИспользуется для обнаружения плейотропии и выбросов
R (версия 4.1.2)Фонд Rwww.r-project.orgИспользуется для всех статистических анализов и менделевской рандомизации
Пакет TwoSampleMR RИнтегративное эпидемиологическое подразделение MRCwww.mrcieu.github.io/TwoSampleMRИспользуется для менделевского рандомизационного анализа

Ссылки

  1. Bourne, R. R., et al. Causes of vision loss worldwide, 1990-2010: A systematic analysis. Lancet Glob Health. 1 (6), e339-e349 (2013).
  2. Sherief, S. T., Muhe, L. M., Mekasha, A., Demtse, A., Ali, A. Prevalence and causes of ocular disorders and visual impairment among preterm children in Ethiopia. BMJ Paediatr Open. 8 (1), e002317(2024).
  3. Xu, T., et al. Prevalence and causes of vision loss in China from 1990 to 2019: Findings from the global burden of disease study 2019. Lancet Public Health. 5 (12), e682-e691 (2020).
  4. Holden, B. A., et al. Global prevalence of myopia and high myopia and temporal trends from 2000 through 2050. Ophthalmology. 123 (5), 1036-1042 (2016).
  5. Zhu, Z., et al. Interventions recommended for myopia prevention and control among children and adolescents in China: A systematic review. Br J Ophthalmol. 107 (2), 160-166 (2023).
  6. Cicinelli, M. V., Buchan, J. C., Nicholson, M., Varadaraj, V., Khanna, R. C. Cataracts. Lancet. 401 (10374), 377-389 (2023).
  7. Fleckenstein, M., et al. Age-related macular degeneration. Nat Rev Dis Primers. 7 (1), 31(2021).
  8. Jayaram, H., Kolko, M., Friedman, D. S., Gazzard, G. Glaucoma: Now and beyond. Lancet. 402 (10414), 1788-1801 (2023).
  9. Braakhuis, A. J., Donaldson, C. I., Lim, J. C., Donaldson, P. J. Nutritional strategies to prevent lens cataract: Current status and future strategies. Nutrients. 11 (5), 1186(2019).
  10. Edwards, G., Olson, C. G., Euritt, C. P., Koulen, P. Molecular mechanisms underlying the therapeutic role of vitamin E in age-related macular degeneration. Front Neurosci. 16, 890021(2022).
  11. Saccà, S. C., Cutolo, C. A., Ferrari, D., Corazza, P., Traverso, C. E. The eye, oxidative damage and polyunsaturated fatty acids. Nutrients. 10 (6), 668(2018).
  12. Guo, M., et al. Inhibition of ferroptosis promotes retinal ganglion cell survival in experimental optic neuropathies. Redox Biol. 58, 102541(2022).
  13. Reins, R. Y., McDermott, A. M. Vitamin D: Implications for ocular disease and therapeutic potential. Exp Eye Res. 134, 101-110 (2015).
  14. Ripps, H., Chappell, R. L. Review: Zinc's functional significance in the vertebrate retina. Mol Vis. 20, 1067-1074 (2014).
  15. Thirunavukarasu, A. J., Ross, A. C., Gilbert, R. M. Vitamin A, systemic T-cells, and the eye: Focus on degenerative retinal disease. Front Nutr. 9, 914457(2022).
  16. Cheong, K. X., et al. Diet and myopic macular degeneration in the Aier-Seri High Myopia Adult Cohort Study. Acta Ophthalmol. , (2025).
  17. Massoudi, S., et al. The association between macronutrients intake and myopia risk: A systematic review and meta-analysis. BMC Ophthalmology. 24 (1), 472(2024).
  18. Clarkson-Townsend, D. A., et al. Impacts of high fat diet on ocular outcomes in rodent models of visual disease. Exp Eye Res. 204, 108440(2021).
  19. Mrugacz, M., Pieńczykowska, K., Bryl, A. The role of vitamin D3 in ocular diseases. Nutrients. 16 (12), 1878(2024).
  20. Burgess, S., Timpson, N. J., Ebrahim, S., Davey Smith, G. Mendelian randomization: Where are we now and where are we going? Int J Epidemiol. 44 (2), 379-388 (2015).
  21. Sanderson, E., et al. Mendelian randomization. Nat Rev Method Prim. 2 (1), 6(2022).
  22. Kim, J. Y., et al. An atlas of associations between 14 micronutrients and 22 cancer outcomes: Mendelian randomization analyses. BMC Med. 21 (1), 316(2023).
  23. Meddens, S. F. W., et al. Genomic analysis of diet composition finds novel loci and associations with health and lifestyle. Molecular Psychiatry. 26 (6), 2056-2069 (2021).
  24. O'seaghdha, C. M., et al. Meta-analysis of genome-wide association studies identifies six new loci for serum calcium concentrations. PLoS Genet. 9 (9), e1003796(2013).
  25. Meyer, T. E., et al. Genome-wide association studies of serum magnesium, potassium, and sodium concentrations identify six loci influencing serum magnesium levels. PLoS Genet. 6 (8), e1001045(2010).
  26. Kestenbaum, B., et al. Common genetic variants associate with serum phosphorus concentration. J Am Soc Nephrol. 21 (7), 1223-1232 (2010).
  27. Gill, D., et al. Associations of genetically determined iron status across the phenome: A mendelian randomization study. PLoS Med. 16 (6), e1002833(2019).
  28. Evans, D. M., et al. Genome-wide association study identifies loci affecting blood copper, selenium and zinc. Hum Mol Genet. 22 (19), 3998-4006 (2013).
  29. Dashti, H. S., et al. Meta-analysis of genome-wide association studies for circulating phylloquinone concentrations. Am J Clin Nutr. 100 (6), 1462-1469 (2014).
  30. Cornelis, M. C., et al. Genome-wide association study of selenium concentrations. Hum Mol Genet. 24 (5), 1469-1477 (2015).
  31. Benyamin, B., et al. Novel loci affecting iron homeostasis and their effects in individuals at risk for hemochromatosis. Nat Commun. 5, 4926(2014).
  32. Zheng, J. S., et al. Plasma vitamin C and type 2 diabetes: Genome-wide association study and mendelian randomization analysis in European populations. Diabetes Care. 44 (1), 98-106 (2021).
  33. Mondul, A. M., et al. Genome-wide association study of circulating retinol levels. Hum Mol Genet. 20 (23), 4724-4731 (2011).
  34. Major, J. M., et al. Genome-wide association study identifies common variants associated with circulating vitamin E levels. Hum Mol Genet. 20 (19), 3876-3883 (2011).
  35. Jiang, X., et al. Genome-wide association study in 79,366 European-ancestry individuals informs the genetic architecture of 25-hydroxyvitamin D levels. Nat Commun. 9 (1), 260(2018).
  36. Hazra, A., et al. Genome-wide significant predictors of metabolites in the one-carbon metabolism pathway. Hum Mol Genet. 18 (23), 4677-4687 (2009).
  37. Grarup, N., et al. Genetic architecture of vitamin B12 and folate levels uncovered applying deeply sequenced large datasets. PLoS Genet. 9 (6), e1003530(2013).
  38. Pierce, B. L., Ahsan, H., Vanderweele, T. J. Power and instrument strength requirements for Mendelian randomization studies using multiple genetic variants. Int J Epidemiol. 40 (3), 740-752 (2011).
  39. Brion, M. J., Shakhbazov, K., Visscher, P. M. Calculating statistical power in Mendelian randomization studies. Int J Epidemiol. 42 (5), 1497-1501 (2013).
  40. Greco, M. F., Minelli, C., Sheehan, N. A., Thompson, J. R. Detecting pleiotropy in Mendelian randomization studies with summary data and a continuous outcome. Stat Med. 34 (21), 2926-2940 (2015).
  41. Verbanck, M., Chen, C. Y., Neale, B., Do, R. Detection of widespread horizontal pleiotropy in causal relationships inferred from Mendelian randomization between complex traits and diseases. Nat Genet. 50 (5), 693-698 (2018).
  42. Age-Related Eye Disease Study Research Group. A randomized, placebo-controlled, clinical trial of high-dose supplementation with vitamins C and E, beta carotene, and zinc for age-related macular degeneration and vision loss: Areds report no. 8. Arch Ophthalmol. 119 (10), 1417-1436 (2001).
  43. Age-Related Eye Disease Study Research Group. Lutein + zeaxanthin and omega-3 fatty acids for age-related macular degeneration: The age-related eye disease study 2 (AREDS2) randomized clinical trial. Jama. 309 (19), 2005-2015 (2013).
  44. Caesar, R., Tremaroli, V., Kovatcheva-Datchary, P., Cani, P. D., Bäckhed, F. Crosstalk between gut microbiota and dietary lipids aggravates wat inflammation through TLR signaling. Cell Metab. 22 (4), 658-668 (2015).
  45. Cani, P. D., et al. Metabolic endotoxemia initiates obesity and insulin resistance. Diabetes. 56 (7), 1761-1772 (2007).
  46. Luukkonen, P. K., et al. Saturated fat is more metabolically harmful for the human liver than unsaturated fat or simple sugars. Diabetes Care. 41 (8), 1732-1739 (2018).
  47. Liu, X., et al. Genetic association study between insulin pathway-related genes and high myopia in a Han Chinese population. Mol Biol Rep. 42 (1), 303-310 (2015).
  48. Galvis, V., et al. Is myopia another clinical manifestation of insulin resistance? Med Hypotheses. 90, 32-40 (2016).
  49. Lim, L. S., et al. Dietary factors, myopia, and axial dimensions in children. Ophthalmology. 117 (5), 993-997.e4 (2010).
  50. Yuan, J., et al. Inflammatory cytokines in highly myopic eyes. Sci Rep. 9 (1), 3517(2019).
  51. Kennedy, A., Martinez, K., Chuang, C. C., Lapoint, K., Mcintosh, M. Saturated fatty acid-mediated inflammation and insulin resistance in adipose tissue: Mechanisms of action and implications. J Nutr. 139 (1), 1-4 (2009).
  52. Edwards, M. H. Do variations in normal nutrition play a role in the development of myopia? Optom Vis Sci. 73 (10), 638-643 (1996).
  53. Kim, J. M., Choi, Y. J. Nutritional intake, environmental factors, and their impact on myopia prevalence in Korean children aged 5–12 years. J Health Popul Nutr. 43 (1), 14(2024).
  54. Liu, H., et al. A putative causality of vitamin D in common diseases: A mendelian randomization study. Front Nutr. 9, 938356(2022).
  55. Ye, Y., Yang, H., Wang, Y., Zhao, H. A comprehensive genetic and epidemiological association analysis of vitamin D with common diseases/traits in the UK Biobank. Genet Epidemiol. 45 (1), 24-35 (2021).
  56. Wang, C. H., Xin, Z. K. Causal association between 25-hydroxyvitamin D status and cataract development: A two-sample Mendelian randomization study. World J Clin Cases. 12 (16), 2789-2795 (2024).

Доступ ограничен. Войдите в систему или начните пробный период, чтобы просмотреть этот контент.

Перепечатки и разрешения

Теги

C
Свяжитесь с нами
Рекомендовать библиотеке

Конфиденциальность

Условия эксплуатации

Политика

Авторские права © 2026 MyJoVE Corporation. Все права защищены.