基因和排列熵在阿尔茨海默病早诊中的研究应用

摘要

由于阿尔茨海默病(Alzheimer's Disease,AD)发病率高且不可逆,所以AD早诊尤为重要.已有研究发现AD患者与载脂蛋白E(Apolipoprotein E,APOE)有关,复杂度也有变化.可将复杂度用于AD诊断中,但其分类性能有待进一步提高.以排列熵(Permutation Entropy,PE)为指标,探讨了不同基因型的AD患者复杂度变化模式,研究了APOE载体的正常对照组(Normal Control,NC)、早期轻度认知损害(Early Mild Cognitive Impairment,EMCI)、晚期轻度轻度认知损害(Later Mild Cognitive Impairment,LMCI)和AD与未携带者脑信号复杂度的差异,提取显著差异脑区的PE值作为特征向量,根据基因型分别训练不同的分类器.结果表明,加上基因信息后可以96.67％的准确率区分EMCI与NC,且EMCI与LMCI的分类正确率由40.35％提高到88.24％,显著提高了AD早诊的正确率.