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　　作為進行性發(fā)展的神經(jīng)系統(tǒng)退行性疾病，癡呆癥由于病程緩慢，臨床診斷缺乏有效的早診手段，患者往往錯過最佳治療時間。因此迫切需要針對癡呆癥早期診斷、早期預測、早期干預的研究。

　　近日，我國復旦大學研究團隊在《LANCET》子刊《eClinicalMedicine》上發(fā)表題為“Development of a novel dementia risk prediction model in the general population: a large longitudinal population-based machine-learning study”的文章，研究團隊利用生物醫(yī)學大數(shù)據(jù)與人工智能算法,開發(fā)了名為UKB-DRP的全新癡呆風險預測模型。該模型可同時對全因癡呆癥及其主要亞型（阿爾茨海默癥）的發(fā)病風險進行前瞻性智能預測。

　　該研究基于英國生物樣本庫隊列，該隊列隨訪了425159名40-69歲的非癡呆人群，在中位時長達11.9年的隨訪過程中，5287位參與者被診斷為新發(fā)癡呆癥。研究者用人工智能算法分析了研究隊列中收集的各項指標對癡呆的貢獻度，最終篩選出對癡呆貢獻度排名前十的指標（年齡、載脂蛋白E（ApoE）基因、認知配對測試時長、腿部脂肪百分比、服藥數(shù)量、認知反應測試時長、呼氣峰流量、母親死亡年齡、慢性疾病和平均紅細胞體積）作為癡呆預測因子構建了UKB-DRP癡呆預測模型。UKB-DRP癡呆預測模型對未來五年、十年甚至更長時間的全因癡呆和阿爾茨海默癥均能高效預測，其中全因癡呆的預測AUC值為0.85，而阿爾茨海默癥的預測AUC值更高，可達0.86-0.89。此外，相較于與國際上已發(fā)表的預測模型（如CAIDE、DRS、ANU-ADRI），結果表明UKB-DRP癡呆預測模型的預測精度更有優(yōu)勢。

　　該研究構建了醫(yī)學大數(shù)據(jù)與智能模型混合驅動的癡呆早期預測模型，為提高神經(jīng)退行性疾病早期風險判別能力、預防疾病發(fā)生提供了新的診斷工具。

　　論文鏈接：

　　https://www.thelancet.com/journals/eclinm/article/PIIS2589-5370(22)00395-9

　　注：此研究成果摘自《eClinicalMedicine》雜志，文章內(nèi)容并不代表本網(wǎng)站的觀點和和立場，僅供參考。