基于人工神经网络模型的城市社区老年性痴呆预测研究

摘要

目的：通过对南昌市洪都社区60岁及以上老年人的随访调查及相关生物标记物的检测，构建城市社区老年性痴呆早期预测的人工神经网络模型。
　　方法：按照分层整群抽样的方法，以南昌市洪都街道所辖的10个社区（洪东、洪干、洪鹰、洪校、洪纺、洪园、洪翔、洪科、洪西、洪招）为研究现场，获取60岁以上非阿尔兹海默病（AD）老年人9733为研究对象，进行AD筛查随访（采用与国际接轨的两阶段筛查进行AD的筛查与诊断）。在2013年1月至2015年12月随访期间共确诊新发的AD患者364人，在此基础上，抽选出依从性好、愿意采取血尿液样本的AD患者与非AD对照各200例作为ANN的建模对象。随访和搜集调查对象的一般情况及AD发生的可能影响因素，检测和分析目标人群的尿液（AD7c-NTP）和血液（Aβ40、Aβ42）相关指标。采用SPSS Modeler软件构建ANN模型，以MedCalc V.14.0软件进行受试者特征工作曲线（ROC曲线）分析。
　　结果：（1）AD的发病率为13.13/1000人年。AD的发病率随年龄的增长而增加（χ2趋势=45.500，p<0.01），60～69岁人群AD发病率为10.71/1000人年，70～79岁为13.32/1000人年，而80～岁以上老年人高达19.34/1000人年；女性发病率高于男性分别为15.25/1000人年和10.94/1000人年。（2）多因素分析显示AD发病的影响因素分别为年龄、吸烟、文化程度、原职业、家庭人均月收入、糖尿病病史。其中年龄70～79岁（OR=4.651,95％CI:2.699-8.014）或80～岁组（OR=14.585，95%CI:6.567-32.394）为AD的危险因素,此外吸烟（OR=4.214，95%CI:2.112-8.409）、有糖尿病史（OR=1.874,95%CI:1.057-3.323）原职业为农民（OR=3.391,95%CI:2.573-4.327）也是AD的危险因素（p＜0.05）；AD的保护因素为文化程度高（ OR=0.669,95%CI:0.477-0.939），原职业为行政干部（ OR=0.158,95%CI:0.056-0.445）科研或技术人员（ OR=0.091,95%CI:0.009-0.958），家庭人均月收入≥3000元（OR=0.221,95%CI:0.115-0.426），经常学习或读报（OR=0.428,95%CI:0.239-0.766）（p＜0.05）。（3）血浆Aβ42诊断早期AD的灵敏度和特异度分别为88.0%，92.5%，最佳截断值为33.7pg/ml，AUC为0.938,95%CI[0.910,0.960]；尿 AD7c-NTP诊断早期 AD的灵敏度特异度分别为81.5%，83.5%，最佳截断值为0.725ng/ml，AUC为0.852，95%CI[0.813,0.885]；血浆Aβ40诊断早期 AD的灵敏度特异度分别为,47.5%，67.5%，最佳截断值为160.7pg/ml，AUC为0.578,95%CI[0.528,0.627]；Aβ42：Aβ40比值诊断早期AD的灵敏度特异度分别为,84.0%，91.0%，最佳截断值为0.197，AUC为0.91,95%CI[0.878,0.937]；各指标诊断早期AD的AUC大小比较显示血浆Aβ42＞血浆Aβ42：Aβ40比值＞尿 AD7c-NTP＞血浆 Aβ40（p＜0.001）。（4）以原职业、是否参加体育锻炼或体育劳动、家庭人均月收入、文化程度、是否学习或读报、重大不良生活史、婚姻状况、糖尿病史、尿AD7c-NTP、是否吸烟、ADL评分、Aβ42:Aβ40比值、Aβ42、MMSE评分、年龄共15个变量作为输入变量构建ANN模型，输出结果显示模型的准确度为82.1%。模型预测的ROC曲线下面积AUC为0.987，灵敏度为96.5%，特异度为94.0%。
　　结论：（1）城市社区 AD发病率较高，且有随年龄的增长而增加趋势，女性发病率高于男性。
　　（2）原职业为农民、增龄、吸烟、患有糖尿病为AD的危险因素；而文化程度高、原职业为科研和技术人员，经常学习或读报，家庭人均月收入高为AD的保护因素。
　　（3）AD组尿AD7c-NTP含量高于正常对照组，血浆Aβ42、Aβ40蛋白及Aβ42：Aβ40比值均低于正常对照组。各指标诊断早期AD的诊断价值由高至低依次为血浆Aβ42，血浆Aβ42：Aβ40比值，尿AD7c-NTP，血浆Aβ40。
　　（4）以原职业、是否参加体育锻炼或体育劳动、家庭人均月收入、文化程度、是否学习或读报、重大不良生活史、婚姻状况、糖尿病史、尿AD7c-NTP、是否吸烟、ADL评分、Aβ42:Aβ40比值、Aβ42、MMSE评分、年龄共15个变量作为输入变量构建ANN模型，输出结果显示模型的准确度较高，真实性好，适用于城市社区大范围人群AD的早期筛查预测。

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中英文缩略词表

第1章 引言

1.1AD的流行概况

1.2 AD的危险因素

1.3AD的生物标记物

1.4AD的早期诊断和预测

1.5人工神经网络模型

1.6人工神经网络模型的应用

第2章 材料与方法

2.1研究对象

2.2病例和对照的选取

2.3研究方法

2.4研究内容

2.5资料分析与处理

2.6主要研究变量及赋值

2.7质量控制

第3章 结果

3.1城市社区老年人AD的发病率

3.2建模对象的一般情况、既往史及生活行为方式

3.3 AD发病危险因素的多因素Logistic回归分析

3.4建模对象的MMSE与ADL量表评分

3.5建模对象AD相关生物标记物浓度、比值及分布特征

3.6 AD相关生物标记物与MMSE量表评分相关性

3.7 AD相关生物标记物诊断早期老年性痴呆的灵敏度、特异度比较

3.8神经网络模型的构建

3.9 ANN预测模型结果

第4章 讨论

4.1城市社区老年人AD的发病密度

4.2 城市社区老年人AD发病的影响因素

4.3AD与相关生物标记物之间的关系

4.4AD的早期预测ANN模型

4.5模型尚存在的不足之处

第5章 结论

致谢

参考文献

附录

攻读学位期间的研究成果

综述: AD7c-NTP在阿尔茨海默症诊断应用的研究进展