提前10年預測癡呆及阿爾茲海默病發病風險，復旦類腦研究院與華山醫院聯合攻關團隊最新成果發布 _健康小知識

本文轉自：文匯網

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【提前10年預測癡呆及阿爾茲海默病發病風險，復旦類腦研究院與華山醫院聯合攻關團隊最新成果發布】癡呆是一種起病隱匿、進行性發展的神經系統退行性疾病，一旦患病，大腦的記憶力、思維能力等功能會像被“橡皮檫”一樣清除掉，成為老年人群致死和致殘的主要疾病之一，已列為21世紀全球重大健康難題。
隨著社會老齡化的加快， 2050年全球罹患癡呆的人數預計將從2019年的5700萬增加至1.53億。我國目前約有1500萬癡呆患者，居全球之首。癡呆病程長，年輕化趨勢明顯，發病前20年已出現病理改變，但臨床診斷時往往已錯過最佳治療時間窗。針對癡呆癥早期預測、早期干預的研究迫在眉睫。
近日，復旦大學類腦智能科學與技術研究院馮建峰教授/程煒青年研究員團隊與復旦大學附屬華山醫院郁金泰教授臨床研究團隊，開展多學科交叉聯合攻關，利用生物醫學大數據與人工智能算法開發了全新的癡呆風險預測模型，命名為UKB-DRP 。該模型是一款可同時對全因癡呆及其主要亞型（阿爾茨海默病）的發病風險進行前瞻性智能預測的通用模型，能夠對個體在五年、十年甚至更長時間內是否發病進行精準預測。
9月23日，相關成果以“基于普通人群開發的癡呆風險預測模型：基于機器學習的大型縱向隊列研究”（“Developmentofanoveldementiariskpredictionmodelinthegeneralpopulation:alargelongitudinalpopulation-basedmachine-learningstudy”）為題發表于《柳葉刀》子刊《eClinicalMedicine》。
研究團隊利用英國生物樣本庫隊列，隨訪了425159名40-69歲的非癡呆人群，在中位隨訪時長達11.9年的隨訪過程中， 5287位參與者被診斷為新發癡呆。
研究納入參與人群的認知、生化、行為和基因等多維度健康相關指標，基于臨床經驗對這些指標進行嚴格篩選和質控。隨后運用機器學習算法，計算每個指標對癡呆預測模型的重要程度，最終選出排名前十的指標作為癡呆預測因子，構建了UKB-DRP癡呆預測模型。
這十個預測因子包括：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。

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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病的預測效能均較高，其中全因癡呆的預測AUC值為0.85 ，而阿爾茨海默病的預測AUC值更高，可達0.86-0.89 。
研究團隊進一步對UKB-DRP預測癡呆模型的風險校準度進行了評估，結果顯示風險校正后的觀測風險和預測風險匹配良好，即模型預測的新發癡呆事件和觀察到的癡呆發生事件一致性較高。此外，研究團隊也將UKB-DRP癡呆預測模型與國際上已發表的預測模型（如CAIDE、DRS、ANU-ADRI）進行了比較，結果表明UKB-DRP癡呆預測模型的預測精度顯著優于其他的預測模型（下圖）。

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UKB-DRP癡呆預測模型的優勢在于，其納入的十個預測因子可以從問卷調查、簡單查體和常規血液檢查中快速獲取。相比其他基于昂貴全基因組測序、有創腰椎穿刺或PET影像等復雜預測因子建立的模型， UKB-DRP癡呆預測模型可廣泛應用于各級醫療單位早期篩查。
為便于大家一鍵式操作，研究團隊研發了UKB-DRP癡呆預測模型的網頁版應用（https://jiayou0907.shinyapps.io/UKB-DRP-Tool/) 。