近期 BMJ 子刊《Journal of Neurology, Neurosurgery, and Psychiatry》在線發(fā)表了來自青島市市立醫(yī)院譚蘭和郁金泰團隊的一篇癡呆風(fēng)險預(yù)測模型的研究：將目前已有的癡呆預(yù)測模型分為中年預(yù)測模型、老年預(yù)測模型、輕度認知功能障礙向癡呆轉(zhuǎn)化預(yù)測模型以及針對糖尿病患者的癡呆預(yù)測模型四類，并根據(jù)其預(yù)測準確性對癡呆預(yù)測模型做出了推薦。

中年預(yù)測模型

研究共納入 4 項關(guān)于中年預(yù)測模型的研究，其對于未來 20 年至 40 年的癡呆風(fēng)險的預(yù)測均有中等程度的準確性，ROC 曲線下面積從 0.72 至 0.81 不等（圖 1）。

圖 1. 中年癡呆預(yù)測模型的 ROC 曲線下面積及隨訪時間

其中基于 Cardiovascular Risk Factors, Aging, and Dementia（CAIDE）研究隊列數(shù)據(jù)得到的 CAIDE 癡呆風(fēng)險評分準確率較高，且其預(yù)測準確性經(jīng)過了其他隊列研究的驗證，可用于對于中年癡呆風(fēng)險的評估。

圖 2. CAIDE 癡呆風(fēng)險評分

老年預(yù)測模型

大多數(shù)關(guān)于癡呆預(yù)測的研究都是針對老年人群構(gòu)建預(yù)測模型，但各項研究之間樣本量、隨訪時間均不相同，預(yù)測準確性差異也較大，ROC 曲線下面積從 0.63 至 0.92 不等。

臨床上常用的神經(jīng)心理測驗也可以當(dāng)做評估癡呆風(fēng)險的手段，共有 17 項研究使用神經(jīng)心理測驗得分或?qū)⒘勘淼梅峙c年齡、性別等人口統(tǒng)計學(xué)特征相結(jié)合構(gòu)建預(yù)測模型用于老年人群的癡呆風(fēng)險評估。常見的用于癡呆預(yù)測的神經(jīng)心理學(xué)測驗包括：

• 簡易智力狀態(tài)檢查量表（MMSE）

• 自由和線索選擇性回憶測試（FCSRT）

• 阿爾茨海默病評定量表-認知部分（ADAS-cog）

• 畫鐘測試

• 連線測驗

• 數(shù)字符號替換測驗

基于 Study on Aging, Cognition and Dementia（AgeCoDe）隊列研究得到的 AgeCoDe 癡呆風(fēng)險評分，專門為初級診療而設(shè)計（圖 3）。通過對患者進行常用量表檢查再結(jié)合患者的年齡對患者進行癡呆風(fēng)險評估，其對癡呆預(yù)測的敏感性和特異性可以達到 85.5% 和 63.8%。

圖 3 AgeCoDe 癡呆風(fēng)險評分

MCI 向 AD 轉(zhuǎn)化預(yù)測模型

輕度認知功能障礙（MCI）患者也被認為是癡呆預(yù)防的重點人群，在 15 項關(guān)于 MCI 向阿爾茨海默病（AD）轉(zhuǎn)化的預(yù)測模型的研究中，共有 11 項研究采用美國阿爾茨海默病神經(jīng)影像學(xué)研究（Alzheimer’s Disease Neuroimaging Initiative, ADNI）數(shù)據(jù)庫進行模型構(gòu)建，多數(shù)模型都納入了血清、腦脊液和影像學(xué)標記物甚至 ApoE 基因分型作為變量。

下圖總結(jié)了構(gòu)建預(yù)測模型最常用的變量（圖 4）。這些模型的準確性也有較大差異。其中預(yù)測準確性最高的模型，AUC 達到 0.932，該模型納入 ADAS-cog，MMSE， 18F-FDG 后扣帶回標準化攝取比值作為預(yù)測變量，對于癡呆預(yù)測的敏感性達 96.4%，特異性達 82.1%。

圖 4. 構(gòu)建癡呆預(yù)測模型最常用的變量

針對糖尿病患者的癡呆預(yù)測模型

目前現(xiàn)有的 3 個針對糖尿病的癡呆預(yù)測模型都是將糖尿病患者的健康狀況作為構(gòu)建模型的因素，如體重指數(shù)、是否有糖尿病足、是否有心腦血管疾病等等，這些模型對于未來 5 年或 10 年糖尿病患者發(fā)生癡呆概率的預(yù)測準確性均較高（AUC:0.72-0.86）。

其中基于 Kaiser Permanente Northern California (KPNC) 糖尿病隊列研究構(gòu)建的模型，預(yù)測準確性可接受（AUC = 0.74），且經(jīng)過其他隊列的外部檢驗，可用于對糖尿病患者的癡呆預(yù)測。

癡呆精準預(yù)測的展望

隨著癡呆精準醫(yī)學(xué)和個體化醫(yī)療的發(fā)展，可以預(yù)期在不久的將來可以依據(jù)個體的年齡、性別、教育水平、血管危險因素等一般臨床特征，結(jié)合基因組遺傳信息、體液中的分子標記、血糖、血脂、血壓、BMI 等健康指標的檢查及神經(jīng)影像和 PET 等分子影像，構(gòu)建出癡呆的精準預(yù)測模型（圖 5），從而對不同階段、不同危險分分層的個體給予不同的個體化精準干預(yù)措施，這也是郁金泰教授課題組目前正在重點研究的工作。

圖 5 癡呆風(fēng)險精準預(yù)測模型

 圖 6 青島市市立醫(yī)院譚蘭和郁金泰團隊