多特征融合 RFE 随机森林:助力精神分裂症精准诊疗的新突破

【字体: 时间:2025年03月13日 来源:Scientific Reports 3.8

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  研究人员开发多特征融合 RFE 随机森林方法用于精神分裂症(SZ)分类和治疗反应预测,发现相关神经影像学生物标志物,意义重大。

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  精神分裂症,一个如幽灵般困扰着人类健康的严重慢性精神疾病,常悄然在青春期或成年早期现身。它的出现,带来了诸如幻觉、妄想等阳性症状,情感淡漠、思维贫乏等阴性症状,还有各类精神病理症状,严重破坏患者的生活和社会功能。目前,在精神分裂症的诊疗过程中,存在诸多难题。一方面,临床诊断缺乏特异性的生物标志物,误诊风险较高;另一方面,对于治疗效果的预测也缺乏精准有效的手段,难以实现个性化治疗。为了解开这些谜团,推动精神分裂症诊疗的进步,新乡医学院的研究人员开展了一项意义非凡的研究。
研究人员另辟蹊径,开发了一种多特征融合递归特征消除随机森林(RFE - RF)的创新方法,用于精神分裂症的分类和治疗反应预测。该研究成果发表在《Scientific Reports》上,为精神分裂症的研究和治疗开辟了新的方向。

在研究过程中,研究人员运用了多种关键技术方法。首先,从新乡医学院第二附属医院收集了 104 例精神分裂症患者和附近社区的 86 例健康对照者(HC)作为样本队列。接着,使用 3.0T MR 扫描仪获取静息态功能磁共振成像(rs - fMRI)数据,并利用 Data Processing Assistant for Resting - State fMRI(DPABI)对数据进行预处理,去除干扰因素。然后,基于标准化自动解剖标记(AAL)图谱将全脑划分为 116 个区域,计算区域同质性(ReHo)、低频振幅分数(fALFF)和功能连接(FC)这三种关键特征,并进行 Z - Score 标准化处理。最后,运用递归特征消除(RFE)和随机森林(RF)算法进行数据分析,构建分类和预测模型。

下面来看看具体的研究结果:

  • 受试者特征:经过严格筛选,最终 88 例 SZ 患者和 81 例 HC 纳入研究。结果显示,SZ 患者和 HC 在年龄、性别上无显著差异,但受教育年限差异显著。经过 8 周治疗,SZ 患者的阳性和阴性症状量表(PANSS)总分、阴性症状得分和阳性症状得分相较于基线均有显著改善。
  • 多特征统计差异:研究人员构建了多特征向量,经分析发现,有 693 个 FC 特征、4 个 ReHo 特征和 3 个 fALFF 特征存在统计学差异。在 FC 差异显著的前十个脑区中,有八个属于视觉网络;ReHo 差异显著的脑区包括左颞下回、楔前叶和右顶下边缘角回;fALFF 差异显著的脑区有右眶额回(眶部)、右豆状核(壳核)和左尾状核。
  • 分类结果:利用 RFE - RF 进行特征选择,确定了 181 个最佳分类特征。训练结果显示,准确率达 98.2%,敏感度为 97.7%,特异性为 98.8%;在 SZ 分类任务中,最佳分类结果的准确率为 91.7%,敏感度为 90.9%,特异性为 92.6%,且误报率和漏报率均有所下降。此外,研究还发现,视觉和默认模式网络内的多个脑区在 SZ 分类中具有重要作用。
  • 治疗反应预测结果:研究明确了预测 PANSS 总分、阴性症状得分和阳性症状得分降低率(RR)的最佳特征数量。预测阳性症状 RR 的最佳特征组合中,左楔前叶的 ReHo 具有独特作用。用最佳特征预测治疗反应,预测的 RR 值与实际值呈正相关。
  • 治疗反应预测的生物标志物:预测 PANSS 阴性症状 RR 的最佳特征主要涉及视觉网络、传感器运动网络和默认模式网络中的右额上回;预测 PANSS 阳性症状 RR 的最佳特征主要涉及默认模式网络和视觉网络。

研究结论和讨论部分指出,该研究成功利用 SZ 患者默认模式网络和视觉网络的异常脑特征区分 SZ 和 HC,并预测了患者的短期治疗反应,确定了与 SZ 治疗相关的神经影像学生物标志物。这些生物标志物在经过临床验证后,有望为 SZ 的精准诊断和靶向治疗提供有力支持。同时,研究也存在一定局限性,如样本量有待增加、仅依赖 rs - fMRI 数据、未充分考虑人口统计学因素等。后续研究可针对这些不足进行改进,进一步推动精神分裂症诊疗领域的发展。

总之,这项研究为精神分裂症的诊疗带来了新的曙光,其成果为未来的研究和临床实践提供了宝贵的参考,有望在精神分裂症的个性化治疗方面发挥重要作用,帮助更多患者摆脱疾病的困扰。

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