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　　作為進(jìn)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(cuò)過最佳治療時(shí)間。因此迫切需要針對(duì)癡呆癥早期診斷、早期預(yù)測(cè)、早期干預(yù)的研究。

　　近日，我國(guó)復(fù)旦大學(xué)研究團(tuán)隊(duì)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(tuán)隊(duì)利用生物醫(yī)學(xué)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(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)模型。該模型可同時(shí)對(duì)全因癡呆癥及其主要亞型（阿爾茨海默癥）的發(fā)病風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行前瞻性智能預(yù)測(cè)。

　　該研究基于英國(guó)生物樣本庫(kù)隊(duì)列，該隊(duì)列隨訪了425159名40-69歲的非癡呆人群，在中位時(shí)長(zhǎng)達(dá)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(duì)列中收集的各項(xiàng)指標(biāo)對(duì)癡呆的貢獻(xiàn)度，最終篩選出對(duì)癡呆貢獻(xiàn)度排名前十的指標(biāo)（年齡、載脂蛋白E（ApoE）基因、認(rèn)知配對(duì)測(cè)試時(shí)長(zhǎng)、腿部脂肪百分比、服藥數(shù)量、認(rèn)知反應(yīng)測(cè)試時(shí)長(zhǎng)、呼氣峰流量、母親死亡年齡、慢性疾病和平均紅細(xì)胞體積）作為癡呆預(yù)測(cè)因子構(gòu)建了UKB-DRP癡呆預(yù)測(cè)模型。UKB-DRP癡呆預(yù)測(cè)模型對(duì)未來(lái)五年、十年甚至更長(zhǎng)時(shí)間的全因癡呆和阿爾茨海默癥均能高效預(yù)測(cè)，其中全因癡呆的預(yù)測(cè)AUC值為0.85，而阿爾茨海默癥的預(yù)測(cè)AUC值更高，可達(dá)0.86-0.89。此外，相較于與國(guó)際上已發(fā)表的預(yù)測(cè)模型（如CAIDE、DRS、ANU-ADRI），結(jié)果表明UKB-DRP癡呆預(yù)測(cè)模型的預(yù)測(cè)精度更有優(yōu)勢(shì)。

　　該研究構(gòu)建了醫(yī)學(xué)大數(shù)據(jù)與智能模型混合驅(qū)動(dòng)的癡呆早期預(yù)測(cè)模型，為提高神經(jīng)退行性疾病早期風(fēng)險(xiǎn)判別能力、預(yù)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(diǎn)和和立場(chǎng)，僅供參考。