摘要
目的:探讨65岁以下老年老年阿尔茨海默病(AD)恶化性轻度认知障碍(MCI)的特征,建立预测模型。 方法:对105例年龄为65岁的MCI患者进行随访,收集357个特征,这些特征来源于人口学特征、血液学指标(血清Aβ1-40、Aβ1-42、P-tau和MCP-1水平、APOE基因)和116个大脑区域的多模态脑磁共振成像(MRI)成像指标(ADC、FA和CBF值)。认知功能随访2年。基于Python平台Anaconda,通过随机森林算法分析所有特征,将105例患者随机分为训练集(70%)和测试集(30%),建立MCI快速恶化形式的预测模型。 结果:在纳入的105例患者中,41例恶化,64例在2年内没有好转。基于人口统计学特征、血液学指标和多模态MRI图像特征建立模型1,训练集准确率为100%,测试集准确率为64%,敏感性50%,特异性67%,AUC为0.72。模型2基于前5个特征(APOE4基因、左侧梭状回FA值、左侧颞下回FA值、左侧海马旁回FA值、右侧钙质裂作为周围皮层的ADC值),训练集准确率100%,测试集准确率85%,敏感性91%,特异性80%,AUC 0.96。模型3基于模型1的前四个特征,训练集的准确率100%,测试集的准确率97%,敏感性100%,特异性95%,AUC 0.99。模型4基于模型1的前三个特征,训练集的准确率为100%,测试集的准确率为94%,灵敏度为92%,特异性为94%,AUC为0.96。模型5基于血液学特征,训练集准确率100%,测试集准确率91%,敏感性100%,特异性88%,AUC为0.97。基于人口统计学特征、影像学特征FA、CBF和ADC值的模型敏感性和特异性较低。 结论:模型3具有4个重要的预测特征,可以预测社区中AD导致MCI快速恶化的情况。
关键词: 机器学习、随机森林、阿尔茨海默病、轻度认知障碍、预测模型、磁共振成像。
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