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为解决认知障碍早期检测难题，研究人员开展相关研究，发现血液检测模型可预测认知障碍，意义重大。
认知障碍，这个隐匿在老年群体中的 “健康杀手”，正逐渐成为全球公共卫生领域的重大挑战。随着老龄化社会的加剧，越来越多的老年人受到认知障碍的困扰，这不仅严重影响他们的生活质量，还给家庭和社会带来了沉重的经济负担。目前，认知障碍的检测面临诸多困境，在基层医疗中，由于认知功能评估工具复杂、耗时，且缺乏高敏感性的重复检测手段，许多认知障碍患者未能得到及时发现和干预。同时，一些患者在多次填写问卷时会试图记住答案，导致检测结果不准确。而且，认知障碍相关的耻辱感也阻碍了早期检测的开展。因此，寻找一种简单、有效的认知障碍检测方法迫在眉睫。
为了攻克这一难题，四川大学华西医院的研究人员开展了一项具有重要意义的研究。他们的研究成果发表在《Scientific Reports》上，为认知障碍的早期检测带来了新的曙光。
研究人员采用了一系列关键技术方法来开展这项研究。他们基于西南中国自然人群队列研究（NPCS），从四川省的四个社区招募了 24,186 名年龄在 20 岁及以上的参与者。经过层层筛选，最终 2806 名 60 岁以上完成认知评估（Mini - Mental State Examination，MMSE）、血常规和生化检查的社区老年人被纳入分析。研究人员收集了参与者的社会人口学特征、病史、体检数据及血液样本，检测了多项血液指标，并添加了基于常规血液检测指标的炎症指标。他们运用了数据预处理、特征选择、模型开发和性能评估四个阶段的策略，采用 RFE（递归特征消除）、LASSO（最小绝对收缩和选择算子）二项式回归进行特征选择，运用逻辑回归、支持向量机（SVM）、极端梯度提升（XGBoost）三种机器学习算法构建预测模型，通过受试者工作特征曲线（ROC）、F1 评分和决策曲线分析（DCA）评估模型性能。
下面来看看具体的研究结果。
- 研究参与者的特征：研究共纳入 2806 名参与者，其中男性 1146 人（40.84%），女性 1660 人（59.16%），中位年龄 67.75 岁。根据 MMSE 评分（以 24 分为界），有 507 人（18.07%）存在认知障碍。认知障碍患者与无认知障碍患者在年龄、性别、BMI、教育程度、吸烟、饮酒等方面存在差异。在血液检测方面，39 项基本血细胞和生化变量中有 31 项与认知障碍风险相关，9 项炎症指标中有 6 项在认知障碍患者中更高。
- 血液预测指标的选择：考虑到认知障碍患者和无认知障碍患者基线特征不平衡，研究人员进行了协变量调整。通过 RFE 和 LASSO 回归分析，最终确定了 8 种与认知障碍相关的血液预测特征，分别是血红蛋白（Hb）、高密度脂蛋白（HDL）、直接胆红素、碱性磷酸酶（ALP）、球蛋白、肌酐、镁和钙。
- 不同模型的开发和性能：研究人员构建了 XGBoost、SVM 和逻辑模型。XGBoost 模型的受试者工作特征曲线下面积（AUC）为 0.880（95% CI 0.846 - 0.915），敏感性为 93.0%（95% CI 88.1 - 96.5%），特异性为 95.7%（95% CI 93.8 - 97.3%），F1 评分为 0.93（95% CI 0.91 - 0.94）；SVM 模型的 AUC 为 0.852（95% CI 0.814 - 0.890），敏感性为 90.2%（95% CI 84.6 - 95.1%），特异性为 95.1%（95% CI 93.1 - 96.8%），F1 评分为 0.92（95% CI 0.91 - 0.94）；逻辑模型的 AUC 为 0.851（95% CI 0.812 - 0.889），敏感性为 90.2%（95% CI 85.3 - 94.4%），特异性为 95.4%（95% CI 93.1 - 97.1%），F1 评分为 0.92（95% CI 0.91 - 0.94）。三种模型的 F1 评分均大于 0.9，XGBoost 模型表现最佳。决策曲线分析表明，所有模型在广泛的阈值概率范围内都显示出明显的临床净效益。
研究结论和讨论部分意义重大。研究表明，基于血常规和生化检查的机器学习算法对认知障碍具有良好的预测性能。这些血液生物标志物与认知功能密切相关，基于它们构建的模型具有临床转化和实际应用的潜力。例如，低血红蛋白水平可能通过导致组织缺氧、脑缺氧等一系列病理过程影响认知功能，而且还与蛋白质缺乏有关。镁和钙的离子水平也与认知障碍存在关联，不过具体机制还需进一步研究。此外，反映肝功能的指标，如 ALP、直接胆红素、球蛋白和 HDL，也可能是认知障碍的预测生物标志物。然而，该研究也存在一些局限性，如横断面设计、可能存在的偏倚、缺乏多中心验证和因果关系探索等。但总体而言，这项研究为认知障碍的早期检测提供了新的方向和依据，有助于基层医疗中对认知障碍的筛查和干预，为后续研究探索认知障碍的生物学进展提供了重要线索，有望推动认知障碍防治领域的进一步发展。
