痴呆风险预测新模型前瞻性更佳_市场分析_医疗器械资讯-3618医疗器械网

复旦大学附属华山医院郁金泰教授临床研究团队与复旦大学类脑智能科学与技术研究院冯建峰教授、程炜研究员团队，利用生物医学大数据与人工智能算法开发了全新的痴呆风险预测模型（UKB-DRP）。该模型是可同时对全因痴呆及其主要亚型（阿尔茨海默病）的发病风险进行前瞻性智能预测的通用模型，能够对个体在5年、10年甚至更长时间内是否发病进行预测。

郁金泰说，痴呆病程长，在发病前20年就会出现病理改变，但很多人在诊断时已错过了佳的治疗时间窗，因此亟须寻找痴呆早期预测方法，在疾病早期开展有效的预防及干预，延缓病程进展，降低疾病负担。

临床研究团队利用英国生物样本库队列，随访了42.5万余名40～69岁的非痴呆人群，在中位随访时长达11.9年的随访过程中，5287名参与者被诊断为新发痴呆。研究纳入参与人群的认知、生化、行为和基因等多维度健康相关指标，基于临床经验进行严格筛选和质控，选出排名前十的指标作为痴呆预测因子，构建UKBDRP痴呆预测模型。这十个预测因子是：年龄、基因、认知配对测试时长、腿部脂肪百分比、服药数量、认知反应测试时长、呼气峰流量、母亲死亡年龄、慢性疾病和平均红细胞体积。

研究显示，UKB-DRP痴呆预测模型对未来5年、10年甚至更长时间的全因痴呆和阿尔茨海默病的预测效能均较高，其中全因痴呆的预测AUC值为0.85，而阿尔茨海默病的预测AUC值可达0.86～0.89。研究团队进一步评估，结果显示风险校正后的观测风险和预测风险匹配良好，即模型预测的新发痴呆事件和观察到的痴呆发生事件一致性较高。此外，研究团队也将UKB-DRP痴呆预测模型与国际上已发表的预测模型进行了比较，结果表明其预测精度优于其他模型。

UKB-DRP痴呆预测模型纳入的十个预测因子可以从问卷调查、简单查体和常规血液检查中快速获取，相比其他基于全基因组测序、有创腰椎穿刺或PET影像等复杂预测因子建立的模型，UKB-DRP痴呆预测模型可广泛应用于各级医疗单位早期筛查。

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