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基于血液數(shù)字生物標(biāo)志物的機(jī)器學(xué)習(xí)模型在阿爾茨海默病診斷中的開發(fā)與驗(yàn)證:一項(xiàng)多隊(duì)列診斷研究

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Development and validation of machine learning models with blood-based digital biomarkers for Alzheimer’s disease diagnosis: a multicohort diagnostic study


【亮點(diǎn)】:
由中南大學(xué)湘雅醫(yī)院神經(jīng)內(nèi)科沈璐教授和東北大學(xué)信息科學(xué)與工程學(xué)院李志剛副教授為論文共同通訊發(fā)表了對AD早期篩查和診斷的血漿數(shù)字化診斷模型的研究。首次揭示血液光譜特征與阿爾茨海默病(AD)病理機(jī)制的內(nèi)在關(guān)聯(lián),為AD的早期篩查和診斷提供有價(jià)值的支持。
1、利用血漿光譜數(shù)據(jù)開發(fā)了低成本、便捷的基于機(jī)器學(xué)習(xí)的數(shù)字生物標(biāo)志物(MLDB);
2、MLDB在區(qū)分AD和HC的AUC為0.92,靈敏度與特異性分別達(dá)88.2%和84.1%;對MCI患者的識別能力達(dá)AUC 0.89;鑒別AD與DLB、FTD、PSP等神經(jīng)退行性疾病的AUC分別達(dá)到0.83、0.80和0.93;
3、通過單分子免疫檢測技術(shù)驗(yàn)證,血漿p-tau217、GFAP等生物標(biāo)志物與特定光譜特征存在顯著負(fù)相關(guān)。


【摘要】:
背景——阿爾茨海默?。ˋD)涉及復(fù)雜的生物通路改變,因此全面的血液生物標(biāo)志物檢測對準(zhǔn)確和早期診斷至關(guān)重要。然而,使用血液生物標(biāo)志物進(jìn)行診斷的成本效益和操作復(fù)雜性極大地限制了其在臨床實(shí)踐中的應(yīng)用。
方法——我們利用血漿光譜數(shù)據(jù)開發(fā)了低成本、便捷的基于機(jī)器學(xué)習(xí)的數(shù)字生物標(biāo)志物(MLDB),用于從健康對照(HC)中檢測出AD患者或輕度認(rèn)知障礙(MCI)患者,并將AD與不同類型的神經(jīng)退行性疾病區(qū)分開來。研究人員在2017年7月至2023年8月期間收集了1324名患者的回顧性數(shù)據(jù),其中包括293名淀粉樣蛋白β陽性AD患者、151名輕度認(rèn)知障礙(MCI)患者、106名路易體癡呆(DLB)患者、106名額顳葉癡呆(FTD)患者、135名進(jìn)行性核上性麻痹(PSP)患者和533名健康對照者(HCs)。
研究結(jié)果——采用隨機(jī)森林分類模型和特征選擇程序來篩選數(shù)字生物標(biāo)志物。MLDB的曲線下面積(AUC)分別為0.92(AD和HC,靈敏度88.2%,特異度84.1%)、0.89(MCI和HC,靈敏度88.8%,特異度86.4%)、0.83(AD和DLB,靈敏度77.2%,特異度74.6%)、0.80(AD和FTD,靈敏度74.2%,特異度72.4%)和0.93(AD和PSP,靈敏度76.1%,特異度75.7%)。區(qū)分AD和HC的數(shù)字生物標(biāo)志物與血漿p-tau217(r = -0.22,p < 0.05)和神經(jīng)膠質(zhì)纖維酸性蛋白(GFAP)(r = -0.09,p < 0.05)呈負(fù)相關(guān)。
釋義——衰減全反射-傅立葉變換紅外(ATR-FTIR)血漿光譜特征可識別AD相關(guān)的病理變化。這些光譜特征可作為數(shù)字生物標(biāo)志物,為AD的早期篩查和診斷提供有價(jià)值的支持。

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