日前，复旦大学附属华山医院教授郁金泰团队与复旦大学类脑智能app与技术研究院教授冯建峰、研究员程炜团队开展多学科交叉联合攻关，利用生物明升手机版大数据与人工智能算法，开发出全新的痴呆风险预测模型（UKB-DRP）。该模型是一款可同时对全因痴呆及其主要亚型（阿尔茨海默病）发病风险进行前瞻性智能预测的通用模型，能对个体在五年、十年甚至更长时间内是否发病进行精准预测。近日，相关成果已发表在最新一期《柳叶刀》子刊《电子临床明升手机版》上。

“我国目前约有1500万痴呆患者，给社会和家庭带来了沉重的照料和经济负担。”郁金泰说，“随着人类寿命的延长和社会老龄化程度的日益加重，痴呆的患病人数逐年递增。”

痴呆病程长，在发病前20年就会出现病理改变，人们往往在诊断时已错过了最佳的治疗时间窗，因此亟需寻找痴呆早期预测方法，识别痴呆高风险人群，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。

为此，临床研究团队利用英国生物样本库队列，随访了425159名40岁至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位参与者被诊断为新发痴呆。

该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，基于临床经验对这些指标进行严格筛选和质控。随后运用机器学习算法，计算每个指标对痴呆预测模型的重要程度，最终选出排名前十的指标作为痴呆预测因子，构建了UKB-DRP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。

UKB-DRP痴呆预测模型对未来五年、十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值更高，可达0.86-0.89。

研究团队进一步对UKB-DRP预测痴呆模型的风险校准度进行了评估，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UKB-DRP痴呆预测模型的预测精度显著优于其他的预测模型。

“UKB-DRP痴呆预测模型的优势在于，其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。”郁金泰介绍说，“相比其他基于昂贵全基因组测序、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。”

为便于大家一键式操作，研究团队研发了UKB-DRP痴呆预测模型的网页版应用，使用者可以在页面左侧输入待测个体的相关信息，就可以获取其五年、十年及更长时间的痴呆发病风险。（来源：明升中国app报 张双虎 黄辛）

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