作者：医学影像中心戴西件
近日，南昌大学第二附属医院医学影像中心戴西件博士联合深圳市康宁医院老年认知障碍科王永军教授、澳门大学科技学院万峰教授团队共同开发了一个痴呆的早期预测模型。
该模型能够在个体 13 年前精准预测是否会患有痴呆，有助于社区筛查出患痴呆的高危人群，并通过改变其生活方式、睡眠习惯等行为延缓痴呆的发生。目前，该成果已在 JAMA Network Open 杂志发表。
戴西件团队通过曼-惠特尼检验、LASSO 十折回归、Cox 向前、向后回归分析多个方法逐步选择变量，经过层层筛选，最后纳入年龄、教育程度、BMI 指数、饮酒频率、嗜睡、失眠、打鼾、呼吸疾病、心血管疾病、肿瘤、糖尿病和高血压等常见变量进行研究。
随后，戴西件团队随访分析这些变量与患痴呆风险之间的关系，经过研究发现，文化程度水平低、失业、嗜睡、呼吸疾病等因素是痴呆的高危险因素。
之前已有一些研究利用一些变量构建了痴呆早期预测模型，但这些研究构建的预测模型的评价指标（如 C 指数、AUC 值）并不高，均低于 0.8，使得模型泛化能力较差。此外，这些研究选用的变量中涵盖基因检测、影像学检测，不利于模型大面积在社区推广。
本研究开发的痴呆风险评分预测系统的 AUC 值均在 0.8 以上，是迄今为止世界上已公布的风险预测评分模型中最高的。另外，本研究考虑到性别差异，分别对男性和女性构建了一个评分预测模型。
同时，为了评估模型的泛化能力，作者在开发模型时，还分别将样本分为训练集和测试集。研究结果显示，无论是训练集还是测试集，模型的 AUC 值均在 0.8 以上（如下图），这进一步证实了模型的稳定性和可靠性。
该模型能够预测个体在第 5、9、13 年三个时间点的痴呆患病可能性。该模型预测显示，当一个人在现在得分为 30 分时，在五年后，其患痴呆可能性是 61.42，在第九年时，其患痴呆风险为 97.59，而在第 13 年，其患痴呆可能性接近 100%。
因此，个体可经过该模型的测试获得其患痴呆的高风险因素，然后早期干预，改变生活方式，有望能延缓痴呆发生，减少痴呆患病可能。
此前，国际上多种阿尔茨海默病的靶向调修药物在临床试验阶段宣告失败，其中一个重要的原因可能是纳入的受试者异质性较大。因此，本研究开发的风险评分预测系统筛选出痴呆的高危险人群可为药物临床试验的受试者招募提供参考。
随着世界老龄化愈演愈烈，痴呆人群将不断增加。根据《中国阿尔茨海默病报告 2021》，2019 年导致我国人群死亡的疾病中，阿尔茨海默病已经上升到第 5 位。同时，该病还出现了年轻化的趋势。在这种背景下，在社区推广一种有效的痴呆风险评分预测系统将具有重要的社会意义。
戴西件博士带领澳门大学团队（梁钧贤、李锦龙、王世豪）开发的风险评分预测模型可以对个体今后 1 个月、2 个月，直至 13 年后每个时间节点的风险进行定量评估展示。目前，戴西件博士及其合作团队正在努力完善该风险预测平台，相信在不久的将来，社会大众都能利用该平台进行自评。
更为重要的是，该模型选用的变量极易获得，非常有利于在社区、家庭医生、医院及保险公司等各种场景中迅速推广。该模型将让社会大众更简单准确的获得自身的健康情况，并及早地进行预防。
目前，戴西件博士团队正致力于将该模型的应用场景扩大至更多的重大疾病中。
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