引用本文： 諶金金, 唐成, 袁進, 嚴濤. 不同血糖控制水平2型糖尿病患者脂代謝特征與視網膜病變的關系. 中華眼底病雜志, 2024, 40(11): 840-847. doi: 10.3760/cma.j.cn511434-20240507-00186 復制
版權信息： ?四川大學華西醫院華西期刊社《中華眼底病雜志》版權所有，未經授權不得轉載、改編
糖尿病視網膜病變（DR）是糖尿病最常見的微血管病變之一，其發生發展除與血糖控制情況、病程有關外，還與血脂代謝紊亂有關[1]。血脂代謝紊亂可導致脂質過氧化產物不斷積累，當血管壁發生脂質過氧化反應時，可造成內皮細胞功能障礙，導致視網膜脂質滲出，加劇DR發展[2]。有研究表明，血脂相關指標有助于糖尿病患者病情評估[3]。總膽固醇（TC）、三酰甘油（TG）、低密度脂蛋白膽固醇（LDL-C）、高密度脂蛋白膽固醇（HDL-C）均是脂質代謝過程中的關鍵物質，且與DR有一定相關性[4-5]。本研究檢測了一組糖尿病患者血清中血脂水平，探討糖尿病不同血糖控制水平患者脂代謝特征及其與DR發生風險的關系，以期為臨床診治提供參考。現將結果報道如下。
1 對象和方法
回顧性臨床研究。本研究經宜昌市中心人民醫院醫學倫理委員會審批（批準號：20231104）。遵循《赫爾辛基宣言》原則，患者及家屬均知情同意并簽署書面知情同意書。
2021年1月至2024年1月于宜昌市中心人民醫院眼科行眼底檢查的2型糖尿病（T2DM）患者232例納入本研究。其中，男性129例，女性103例；年齡（57.16±10.43）（25～85）歲；糖尿病病程（9.22±2.01）（1～18）年。選取同期健康體檢者100名作為對照組。其中，男性58名，女性42名；年齡（56.03±9.51）（27～84）歲。
納入標準：（1）符合T2DM診斷標準[6]；（2）糖化血紅蛋白（HbA1c）測定次數≥1次/年；（3）臨床資料完整。排除標準：（1）1型糖尿病或其他類型糖尿病；（2）妊娠期及哺乳期；（3）高血壓病≥2級；（4）心、肺、腎、腦等重要臟器功能異常；（5）光相干斷層掃描血管成像（OCTA）圖像信號強度＜6；（6）存在熒光素眼底血管造影（FFA）禁忌證。
患者均行最佳矯正視力（BCVA）、裂隙燈顯微鏡、眼底彩色照相、FFA檢查以及實驗室HbA1c、TC、TG、LDL-C、HDL-C檢查。伴DR者同時行OCTA檢查。詳細記錄患者糖尿病病程、飲酒史、吸煙史、高血壓病史；測量身高、體重，計算體重指數（BMI）。高血壓：既往有高血壓病史且正在服用降血壓藥物或未服用降血壓藥物情況下，收縮壓≥140 mm Hg（1 mm Hg=0.133 kPa）和（或）舒張壓≥90 mm Hg。BCVA檢查采用國際標準對數視力表進行，統計時轉換為最小分辨角對數（logMAR）視力。根據FFA檢查結果，以《我國糖尿病視網膜病變臨床診療指南（2022年）——基于循證醫學修訂》標準[7]為DR診斷依據，評估有無DR。
采用美國Optovue公司的RTVue XR Avanti型OCTA儀行視盤和黃斑區掃描。選取HD Angio-Disc模式，掃描范圍：以視盤為中心4.5 mm×4.5 mm，以黃斑中心凹為中心6.0 mm×6.0 mm。設備自帶軟件（版本AngioVue Software 2.0）測量視盤周圍視網膜神經纖維層（pRNFL）厚度、視盤周圍放射狀毛細血管網（RPC）血流密度以及視盤上半部、下半部和黃斑區神經節細胞復合體（GCC）厚度。pRNFL厚度、RPC血流密度均包括整體、上半部、下半部。GCC：內界膜至內叢狀層邊界之間的所有黃斑各層的總平均厚度。視盤上半部、下半部：將視盤周圍2～4 mm環行區域分為上半部、下半部；視盤周圍：視盤直徑2 mm向外延伸2 mm寬環形區域。
采用CA1500全自動生化分析儀檢測外周血TC、TG、LDL-C、HDL-C、HbA1c水平。
參照文獻[8]的標準，將患者分為血糖達標組（HbA1c≤7%）、血糖未達標組（HbA1c＞7%），分別為100、132例。根據是否有DR，將患者分為DR組、無DR（NDR）組，分別為143、89例。
對照組、血糖達標組、血糖未達標組之間以及對照組、DR組、NDR組之間受試者年齡、性別構成比、BMI、收縮壓、舒張壓、吸煙、飲酒以及高血壓占比比較，差異均無統計學意義（P＞0.05）；對照組、NDR組、DR組受試者logMAR BCVA比較，差異有統計學意義（P＜0.05）。血糖未達標組患者DR占比較血糖達標組更高（χ2=15.927），NDR組患者BCVA較DR組更好（t=21.068），差異均有統計學意義（P＜0.05）；DR組、NDR組患者糖尿病病程比較，差異無統計學意義（t=1.674，P＞0.05）（表1，2）。
表1
對照組、血糖達標組、血糖未達標組受試者基線資料比較
表2
對照組、NDR組、DR組受試者基線資料比較
采用SPSS23.0軟件行統計學分析。符合正態分布的計量資料以均數±標準差（x±s）表示；組間比較采用單因素方差分析或獨立樣本t檢驗。計數資料以百分率（%）表示；組間比較采用χ2檢驗。調整混雜因素后，采用多元線性回歸模型分析相關性。將單因素分析中P＜0.05的變量納入多因素logistic回歸模型，分析血脂TG、LDL-C、HDL-C與DR發生風險的相關性，計算比值比（OR）。P＜0.05為差異有統計學意義。
2 結果
與對照組比較，血糖達標組、血糖未達標組患者HbA1c、TC、TG、LDL-C水平更高，HDL-C水平更低，差異均有統計學意義（P＜0.05）；與血糖達標組比較，血糖未達標組患者HbA1c、TC、TG、LDL-C水平更高，HDL-C水平更低，差異均有統計學意義（t=3.531、2.561、6.418、7.880、5.152，P＜0.05）（表3）。
表3
對照組、血糖達標組、血糖未達標組受試者HbA1c及血脂指標比較（x±s）
相關性分析結果顯示，HbA1c與TC、TG、LDL-C均呈正相關（P＜0.05），與HDL-C呈負相關（P＜0.05）。調整混雜因素后，HbA1c與TC、TG、LDL-C、HDL-C仍顯著相關（P＜0.05）（表4）。
表4
HbA1c與血脂的多重線性回歸分析
對照組、DR組、NDR組受試者TC水平比較，差異無統計學意義（P＞0.05）；HbA1c、TC、TG、LDL-C、HDL-C水平比較，差異均有統計學意義（P＜0.05）。與NDR組比較，DR組患者HbA1c、TG水平更高，HDL-C水平更低，差異均有統計學意義（t=5.961、6.388、2.222，P＜0.05）（表5）。
表5
對照組、NDR組、DR組受試者HbA1c及血脂指標比較（x±s）
將單因素分析中P＜0.1或P＜0.05的變量納入logistic回歸模型，逐步排除存在共線性的混雜因素。相關性分析結果顯示，TG、LDL-C、HDL-C仍是DR發生的獨立危險因素（P＜0.05）。按平均值將TG、LDL-C、HDL-C轉化為二分類變量，與較低值比較，TG、LDL-C較高值是DR發生的獨立危險因素（P＜0.05）；與較高值比較，HDL-C較低值是DR發生的獨立危險因素（P＜0.05）（表6）。趨勢性檢驗均存在統計學意義（P趨勢＜0.05）。
表6
血脂TG、LDL-C、HDL-C與DR發生風險的獨立相關性分析
NDR組、DR組患者黃斑區、視盤下半部GCC厚度以及周圍整體、上半部、下半部、pRNFL厚度和下半部RPC血流密度比較，差異均無統計學意義（P＞0.05）；視盤上半部GCC厚度以及視盤周圍整體、上半部RPC血流密度比較，差異均有統計學意義（P＜0.05）（表7）。
表7
NDR組、DR組患者GCC、pRNFL厚度及RPC血流密度比較（x±s）
以NDR組為參照，多因素logistic回歸分析結果顯示，TG、LDL-C、HDL-C、HbA1c均與GCC、pRNFL厚度和RPC血流密度相關（P＜0.05）（表8）。
表8
血脂、血糖指標與GCC、pRNFL厚度和PRC血流密度的多因素logistic回歸分析
3 討論
糖尿病作為一種以胰島素抵抗為核心并影響全身多系統的復雜代謝性疾病，隨病程進展會對心血管、神經、腎臟、眼等多個系統造成不同程度損害[9]。HbA1c是血紅蛋白與糖類在紅細胞內經過非酶促反應結合而成的產物，能夠準確反映患者近2～3個月平均血糖水平，對于T2DM患者而言，是一個重要的評估指標[10]。異常血糖代謝可導致血脂代謝紊亂。本研究結果顯示，與對照組比較，血糖達標組患者HbA1c、TC、TG、LDL-C水平均顯著升高，HDL-C水平降低；而與血糖達標組比較，血糖未達標組患者HbA1c、TC、TG、LDL-C水平均更高，HDL-C水平更低。這提示T2DM患者血糖、血脂水平存在明顯異常。本研究還發現，HbA1c與TC、TG以及LDL-C均呈正相關，與HDL-C呈負相關，調整混雜因素后仍具有顯著相關性。這提示HbA1c與T2DM機體血脂水平具有顯著相關性。其原因可能與T2DM患者的病理生理特點密切相關[11]。TC代表血液中膽固醇與脂蛋白總量；TG則是機體內含量較多的脂類，廣泛存在于脂肪組織中；LDL-C主要在血管內合成，負責從肝臟運送膽固醇；HDL-C則是一種有益脂蛋白，可幫助將血液中的膽固醇運回肝臟進行代謝。在長期胰島素缺乏及胰島素抵抗狀態下，機體糖代謝紊亂不僅促進HbA1c生成，同時也降低脂蛋白活性，導致膽固醇轉運及TG儲存利用出現異常，使得LDL-C水平升高，而HDL-C則被大量水解而呈現下降趨勢[12]。
糖尿病慢性并發癥發病具有隱匿性，其中DR約為25.2%[13]。因此，對DR的預測、早期篩查、診斷和及時治療尤為重要。有研究表明，高血糖狀態在DR發展中扮演關鍵角色，其通過誘發多元醇-肌醇代謝途徑的異常、加劇氧化應激反應、促進炎癥反應等多種機制，推動DR的發生、發展[14]。本研究發現，血脂指標中TG、LDL-C、HDL-C均是T2DM患者發生DR的獨立影響因素。Kowluru[15]研究發現，高血脂能加速高血糖誘導的線粒體損傷，進而加速DR發生和發展。此外，通過非酶促糖基化多元醇通路，血脂異常升高還會導致組織過氧化，進一步加劇細胞損傷，并直接或間接損傷血管壁，進而引發內皮功能紊亂，最終可能形成微血栓，破壞視網膜屏障，導致DR發生。
DR神經病變是一種復雜的生物過程，其源于代謝異常所引發的組織損傷，進而促使視網膜發生退行性改變，而其中最顯著的特征就是視網膜神經節細胞（RGC）凋亡以及膠質細胞反應性增生[16]。此外，高血糖對視網膜微環境的破壞以及氧化應激、炎癥反應等均直接影響正常RGC生理功能[17]。GCC作為視網膜的重要組成部分，由視網膜神經纖維層（RNFL）、RGC層、內叢狀層等共同構成。本研究結果顯示，與NDR組比較，DR組患者視盤周圍上半部GCC厚度更薄，提示糖尿病異常代謝對GCC厚度具有顯著影響。RNFL作為神經組織的關鍵組成部分，包括RGC的軸突、傳出纖維等；在神經組織病變進展過程中，由于RGC的凋亡，RNFL逐漸變薄。本研究結果顯示，與NDR組相比，DR組患者pRNFL厚度明顯變薄，提示DR患者視網膜神經組織己受損。RPC是視盤區域內特殊的血管結構，其解剖特點使其在觀察視網膜神經上皮層的血流灌注時具有特殊意義。一方面，RPC的血管形態顯著，相對較長且直，其分支與吻合較少[18]，這種結構特點使得在血管代償能力上RPC相對較弱。因此，對于高血糖狀態導致的微循環發生一系列變化，RPC更易受到影響，從而導致其功能受損。另一方面，由視網膜中央動脈供血的內層視網膜，其毛細血管呈板層分布，而RPC位于這些毛細血管的供血上游[19]。本研究發現，與NDR組比較，DR組患者整體視盤周圍和上半部RPC血流密度均更低，提示DR患者的RPC血流灌注已受到顯著影響。此外，相關性分析發現，TG、LDL-C、HDL-C、HbA1c均與GCC厚度、pRNFL厚度、RPC血流密度相關。其原因可能是由于糖尿病患者脂代謝異常導致一系列代謝途徑改變，直接對視網膜血管、神經以及細胞造成損害，從而影響視網膜的正常生理功能，但其具體機制仍需要進一步深入研究。高血糖狀態可能通過氧化應激、炎癥反應等途徑損傷RGC、神經纖維、微血管內皮細胞，導致其結構和功能異常，從而影響GCC、pRNFL厚度和RPC血流密度。王海燕和張永紅[20]研究表明，血糖波動與糖尿病微血管病變密切相關；路艷艷等[21]發現，良好的血糖控制可以使RNFL厚度變薄的趨勢變小。這說明維持穩定的血糖水平對于預防和管理DR至關重要。
本研究的局限性在于其單中心設計和較小的樣本量。為了增強研究結果的普遍性和可靠性，未來需要通過更大規模的多中心研究來進行驗證。此類研究將有助于更全面地理解DR的影響機制，并為制定更為有效的臨床干預措施提供科學依據
糖尿病視網膜病變（DR）是糖尿病最常見的微血管病變之一，其發生發展除與血糖控制情況、病程有關外，還與血脂代謝紊亂有關[1]。血脂代謝紊亂可導致脂質過氧化產物不斷積累，當血管壁發生脂質過氧化反應時，可造成內皮細胞功能障礙，導致視網膜脂質滲出，加劇DR發展[2]。有研究表明，血脂相關指標有助于糖尿病患者病情評估[3]。總膽固醇（TC）、三酰甘油（TG）、低密度脂蛋白膽固醇（LDL-C）、高密度脂蛋白膽固醇（HDL-C）均是脂質代謝過程中的關鍵物質，且與DR有一定相關性[4-5]。本研究檢測了一組糖尿病患者血清中血脂水平，探討糖尿病不同血糖控制水平患者脂代謝特征及其與DR發生風險的關系，以期為臨床診治提供參考。現將結果報道如下。
1 對象和方法
回顧性臨床研究。本研究經宜昌市中心人民醫院醫學倫理委員會審批（批準號：20231104）。遵循《赫爾辛基宣言》原則，患者及家屬均知情同意并簽署書面知情同意書。
2021年1月至2024年1月于宜昌市中心人民醫院眼科行眼底檢查的2型糖尿病（T2DM）患者232例納入本研究。其中，男性129例，女性103例；年齡（57.16±10.43）（25～85）歲；糖尿病病程（9.22±2.01）（1～18）年。選取同期健康體檢者100名作為對照組。其中，男性58名，女性42名；年齡（56.03±9.51）（27～84）歲。
納入標準：（1）符合T2DM診斷標準[6]；（2）糖化血紅蛋白（HbA1c）測定次數≥1次/年；（3）臨床資料完整。排除標準：（1）1型糖尿病或其他類型糖尿病；（2）妊娠期及哺乳期；（3）高血壓病≥2級；（4）心、肺、腎、腦等重要臟器功能異常；（5）光相干斷層掃描血管成像（OCTA）圖像信號強度＜6；（6）存在熒光素眼底血管造影（FFA）禁忌證。
患者均行最佳矯正視力（BCVA）、裂隙燈顯微鏡、眼底彩色照相、FFA檢查以及實驗室HbA1c、TC、TG、LDL-C、HDL-C檢查。伴DR者同時行OCTA檢查。詳細記錄患者糖尿病病程、飲酒史、吸煙史、高血壓病史；測量身高、體重，計算體重指數（BMI）。高血壓：既往有高血壓病史且正在服用降血壓藥物或未服用降血壓藥物情況下，收縮壓≥140 mm Hg（1 mm Hg=0.133 kPa）和（或）舒張壓≥90 mm Hg。BCVA檢查采用國際標準對數視力表進行，統計時轉換為最小分辨角對數（logMAR）視力。根據FFA檢查結果，以《我國糖尿病視網膜病變臨床診療指南（2022年）——基于循證醫學修訂》標準[7]為DR診斷依據，評估有無DR。
采用美國Optovue公司的RTVue XR Avanti型OCTA儀行視盤和黃斑區掃描。選取HD Angio-Disc模式，掃描范圍：以視盤為中心4.5 mm×4.5 mm，以黃斑中心凹為中心6.0 mm×6.0 mm。設備自帶軟件（版本AngioVue Software 2.0）測量視盤周圍視網膜神經纖維層（pRNFL）厚度、視盤周圍放射狀毛細血管網（RPC）血流密度以及視盤上半部、下半部和黃斑區神經節細胞復合體（GCC）厚度。pRNFL厚度、RPC血流密度均包括整體、上半部、下半部。GCC：內界膜至內叢狀層邊界之間的所有黃斑各層的總平均厚度。視盤上半部、下半部：將視盤周圍2～4 mm環行區域分為上半部、下半部；視盤周圍：視盤直徑2 mm向外延伸2 mm寬環形區域。
采用CA1500全自動生化分析儀檢測外周血TC、TG、LDL-C、HDL-C、HbA1c水平。
參照文獻[8]的標準，將患者分為血糖達標組（HbA1c≤7%）、血糖未達標組（HbA1c＞7%），分別為100、132例。根據是否有DR，將患者分為DR組、無DR（NDR）組，分別為143、89例。
對照組、血糖達標組、血糖未達標組之間以及對照組、DR組、NDR組之間受試者年齡、性別構成比、BMI、收縮壓、舒張壓、吸煙、飲酒以及高血壓占比比較，差異均無統計學意義（P＞0.05）；對照組、NDR組、DR組受試者logMAR BCVA比較，差異有統計學意義（P＜0.05）。血糖未達標組患者DR占比較血糖達標組更高（χ2=15.927），NDR組患者BCVA較DR組更好（t=21.068），差異均有統計學意義（P＜0.05）；DR組、NDR組患者糖尿病病程比較，差異無統計學意義（t=1.674，P＞0.05）（表1，2）。
表1
對照組、血糖達標組、血糖未達標組受試者基線資料比較
表2
對照組、NDR組、DR組受試者基線資料比較
采用SPSS23.0軟件行統計學分析。符合正態分布的計量資料以均數±標準差（x±s）表示；組間比較采用單因素方差分析或獨立樣本t檢驗。計數資料以百分率（%）表示；組間比較采用χ2檢驗。調整混雜因素后，采用多元線性回歸模型分析相關性。將單因素分析中P＜0.05的變量納入多因素logistic回歸模型，分析血脂TG、LDL-C、HDL-C與DR發生風險的相關性，計算比值比（OR）。P＜0.05為差異有統計學意義。
2 結果
與對照組比較，血糖達標組、血糖未達標組患者HbA1c、TC、TG、LDL-C水平更高，HDL-C水平更低，差異均有統計學意義（P＜0.05）；與血糖達標組比較，血糖未達標組患者HbA1c、TC、TG、LDL-C水平更高，HDL-C水平更低，差異均有統計學意義（t=3.531、2.561、6.418、7.880、5.152，P＜0.05）（表3）。
表3
對照組、血糖達標組、血糖未達標組受試者HbA1c及血脂指標比較（x±s）
相關性分析結果顯示，HbA1c與TC、TG、LDL-C均呈正相關（P＜0.05），與HDL-C呈負相關（P＜0.05）。調整混雜因素后，HbA1c與TC、TG、LDL-C、HDL-C仍顯著相關（P＜0.05）（表4）。
表4
HbA1c與血脂的多重線性回歸分析
對照組、DR組、NDR組受試者TC水平比較，差異無統計學意義（P＞0.05）；HbA1c、TC、TG、LDL-C、HDL-C水平比較，差異均有統計學意義（P＜0.05）。與NDR組比較，DR組患者HbA1c、TG水平更高，HDL-C水平更低，差異均有統計學意義（t=5.961、6.388、2.222，P＜0.05）（表5）。
表5
對照組、NDR組、DR組受試者HbA1c及血脂指標比較（x±s）
將單因素分析中P＜0.1或P＜0.05的變量納入logistic回歸模型，逐步排除存在共線性的混雜因素。相關性分析結果顯示，TG、LDL-C、HDL-C仍是DR發生的獨立危險因素（P＜0.05）。按平均值將TG、LDL-C、HDL-C轉化為二分類變量，與較低值比較，TG、LDL-C較高值是DR發生的獨立危險因素（P＜0.05）；與較高值比較，HDL-C較低值是DR發生的獨立危險因素（P＜0.05）（表6）。趨勢性檢驗均存在統計學意義（P趨勢＜0.05）。
表6
血脂TG、LDL-C、HDL-C與DR發生風險的獨立相關性分析
NDR組、DR組患者黃斑區、視盤下半部GCC厚度以及周圍整體、上半部、下半部、pRNFL厚度和下半部RPC血流密度比較，差異均無統計學意義（P＞0.05）；視盤上半部GCC厚度以及視盤周圍整體、上半部RPC血流密度比較，差異均有統計學意義（P＜0.05）（表7）。
表7
NDR組、DR組患者GCC、pRNFL厚度及RPC血流密度比較（x±s）
以NDR組為參照，多因素logistic回歸分析結果顯示，TG、LDL-C、HDL-C、HbA1c均與GCC、pRNFL厚度和RPC血流密度相關（P＜0.05）（表8）。
表8
血脂、血糖指標與GCC、pRNFL厚度和PRC血流密度的多因素logistic回歸分析
3 討論
糖尿病作為一種以胰島素抵抗為核心并影響全身多系統的復雜代謝性疾病，隨病程進展會對心血管、神經、腎臟、眼等多個系統造成不同程度損害[9]。HbA1c是血紅蛋白與糖類在紅細胞內經過非酶促反應結合而成的產物，能夠準確反映患者近2～3個月平均血糖水平，對于T2DM患者而言，是一個重要的評估指標[10]。異常血糖代謝可導致血脂代謝紊亂。本研究結果顯示，與對照組比較，血糖達標組患者HbA1c、TC、TG、LDL-C水平均顯著升高，HDL-C水平降低；而與血糖達標組比較，血糖未達標組患者HbA1c、TC、TG、LDL-C水平均更高，HDL-C水平更低。這提示T2DM患者血糖、血脂水平存在明顯異常。本研究還發現，HbA1c與TC、TG以及LDL-C均呈正相關，與HDL-C呈負相關，調整混雜因素后仍具有顯著相關性。這提示HbA1c與T2DM機體血脂水平具有顯著相關性。其原因可能與T2DM患者的病理生理特點密切相關[11]。TC代表血液中膽固醇與脂蛋白總量；TG則是機體內含量較多的脂類，廣泛存在于脂肪組織中；LDL-C主要在血管內合成，負責從肝臟運送膽固醇；HDL-C則是一種有益脂蛋白，可幫助將血液中的膽固醇運回肝臟進行代謝。在長期胰島素缺乏及胰島素抵抗狀態下，機體糖代謝紊亂不僅促進HbA1c生成，同時也降低脂蛋白活性，導致膽固醇轉運及TG儲存利用出現異常，使得LDL-C水平升高，而HDL-C則被大量水解而呈現下降趨勢[12]。
糖尿病慢性并發癥發病具有隱匿性，其中DR約為25.2%[13]。因此，對DR的預測、早期篩查、診斷和及時治療尤為重要。有研究表明，高血糖狀態在DR發展中扮演關鍵角色，其通過誘發多元醇-肌醇代謝途徑的異常、加劇氧化應激反應、促進炎癥反應等多種機制，推動DR的發生、發展[14]。本研究發現，血脂指標中TG、LDL-C、HDL-C均是T2DM患者發生DR的獨立影響因素。Kowluru[15]研究發現，高血脂能加速高血糖誘導的線粒體損傷，進而加速DR發生和發展。此外，通過非酶促糖基化多元醇通路，血脂異常升高還會導致組織過氧化，進一步加劇細胞損傷，并直接或間接損傷血管壁，進而引發內皮功能紊亂，最終可能形成微血栓，破壞視網膜屏障，導致DR發生。
DR神經病變是一種復雜的生物過程，其源于代謝異常所引發的組織損傷，進而促使視網膜發生退行性改變，而其中最顯著的特征就是視網膜神經節細胞（RGC）凋亡以及膠質細胞反應性增生[16]。此外，高血糖對視網膜微環境的破壞以及氧化應激、炎癥反應等均直接影響正常RGC生理功能[17]。GCC作為視網膜的重要組成部分，由視網膜神經纖維層（RNFL）、RGC層、內叢狀層等共同構成。本研究結果顯示，與NDR組比較，DR組患者視盤周圍上半部GCC厚度更薄，提示糖尿病異常代謝對GCC厚度具有顯著影響。RNFL作為神經組織的關鍵組成部分，包括RGC的軸突、傳出纖維等；在神經組織病變進展過程中，由于RGC的凋亡，RNFL逐漸變薄。本研究結果顯示，與NDR組相比，DR組患者pRNFL厚度明顯變薄，提示DR患者視網膜神經組織己受損。RPC是視盤區域內特殊的血管結構，其解剖特點使其在觀察視網膜神經上皮層的血流灌注時具有特殊意義。一方面，RPC的血管形態顯著，相對較長且直，其分支與吻合較少[18]，這種結構特點使得在血管代償能力上RPC相對較弱。因此，對于高血糖狀態導致的微循環發生一系列變化，RPC更易受到影響，從而導致其功能受損。另一方面，由視網膜中央動脈供血的內層視網膜，其毛細血管呈板層分布，而RPC位于這些毛細血管的供血上游[19]。本研究發現，與NDR組比較，DR組患者整體視盤周圍和上半部RPC血流密度均更低，提示DR患者的RPC血流灌注已受到顯著影響。此外，相關性分析發現，TG、LDL-C、HDL-C、HbA1c均與GCC厚度、pRNFL厚度、RPC血流密度相關。其原因可能是由于糖尿病患者脂代謝異常導致一系列代謝途徑改變，直接對視網膜血管、神經以及細胞造成損害，從而影響視網膜的正常生理功能，但其具體機制仍需要進一步深入研究。高血糖狀態可能通過氧化應激、炎癥反應等途徑損傷RGC、神經纖維、微血管內皮細胞，導致其結構和功能異常，從而影響GCC、pRNFL厚度和RPC血流密度。王海燕和張永紅[20]研究表明，血糖波動與糖尿病微血管病變密切相關；路艷艷等[21]發現，良好的血糖控制可以使RNFL厚度變薄的趨勢變小。這說明維持穩定的血糖水平對于預防和管理DR至關重要。
本研究的局限性在于其單中心設計和較小的樣本量。為了增強研究結果的普遍性和可靠性，未來需要通過更大規模的多中心研究來進行驗證。此類研究將有助于更全面地理解DR的影響機制，并為制定更為有效的臨床干預措施提供科學依據
