背景阿爾茨海默病(Alzheimer’s disease,AD)是一種發(fā)生于老年期和老年前期的神經(jīng)系統(tǒng)變性疾病,是老年期最常見(jiàn)的癡呆類(lèi)型。AD不僅因其本身和并發(fā)癥給患者造成巨大痛苦,還給社會(huì)和家庭帶來(lái)沉重的照料和醫(yī)療負(fù)擔(dān)。隨著人口老齡化加劇,我國(guó)AD患者數(shù)或?qū)⒅鹉暝黾�。AD的確切發(fā)病機(jī)制尚不明確,目前存在數(shù)種學(xué)說(shuō),包括β-淀粉樣蛋白(β-amyloid,Aβ)學(xué)說(shuō)、tau蛋白學(xué)說(shuō)、糖代謝異常學(xué)說(shuō)、脂質(zhì)代謝紊亂學(xué)說(shuō)、神經(jīng)炎癥學(xué)說(shuō)、氧化應(yīng)激學(xué)說(shuō)、金屬離子紊亂學(xué)說(shuō)。近年來(lái),AD診斷生物標(biāo)志物及預(yù)測(cè)輕度認(rèn)知障礙(mild cognitive impairment,MCI)向AD進(jìn)展生物標(biāo)志物的尋找已經(jīng)取得了一定成果。隨著近年大數(shù)據(jù)和人工智能的快速發(fā)展,它們與醫(yī)學(xué)尤其是疾病診治的結(jié)合越來(lái)越緊密,吸收它們的理念和方法的研究也越來(lái)越多�；谏鲜鲅芯勘尘�,本研究通過(guò)比較不同組常見(jiàn)血液指標(biāo),篩選存在差異的指標(biāo),并探索一個(gè)指標(biāo)或多個(gè)指標(biāo)聯(lián)合成為生物標(biāo)志物的可能性。目的為AD已知的病理生理機(jī)制提供佐證;為新機(jī)制的發(fā)現(xiàn)提供線(xiàn)索(針對(duì)目前未報(bào)道或較少報(bào)道有差異的指標(biāo));探索常見(jiàn)血液指標(biāo)中單個(gè)指標(biāo)或多個(gè)指標(biāo)聯(lián)合成為血液生物標(biāo)志物的可能性。方法選取2013年1月至2018年2月期間在鄭州大學(xué)第一附屬醫(yī)院神經(jīng)內(nèi)科住院、主訴存在記憶力下降或其他認(rèn)知域損害的患者,根據(jù)特定的診斷標(biāo)準(zhǔn)分為5組,配合1個(gè)正常對(duì)照組。收集、整理他們?cè)谧≡浩陂g的常見(jiàn)血液指標(biāo)和量表評(píng)分?jǐn)?shù)據(jù),錄入計(jì)算機(jī)。探索AD組內(nèi)患者的認(rèn)知評(píng)分結(jié)果與哪些指標(biāo)具有相關(guān)性,比較不同組間的常見(jiàn)血液指標(biāo)是否存在差異(有差異的進(jìn)一步行兩兩比較),探索存在差異的指標(biāo)是否可以聯(lián)合滿(mǎn)足血液標(biāo)志物的基本要求。結(jié)果1.AD組內(nèi)分析:以簡(jiǎn)易智能精神狀態(tài)量表(mini-mental state examination,MMSE)評(píng)分為因變量,進(jìn)入線(xiàn)性回歸模型的有紅細(xì)胞分布寬度、谷氨酰轉(zhuǎn)移酶、白蛋白、低密度脂蛋白膽固醇,以蒙特利爾認(rèn)知評(píng)估量表(Montreal cognitive assessment,MoCA)評(píng)分為因變量,進(jìn)入線(xiàn)性回歸模型的有紅細(xì)胞分布寬度、單核細(xì)胞數(shù)。2.AD組、路易體癡呆(dementia with Lewy body,DLB)組、額顳葉癡呆(frontotemporal dementia,FTD)組和正常對(duì)照(normal control,NC)組指標(biāo)的比較:淋巴細(xì)胞數(shù)、嗜堿性粒細(xì)胞數(shù)、高密度脂蛋白膽固醇、凝血酶原時(shí)間、D-二聚體在多組比較中存在差異,除嗜堿性粒細(xì)胞數(shù)外兩兩比較也可發(fā)現(xiàn)部分顯著性差異。3.AD組、血管性癡呆(vascular dementia,VaD)組、NC組指標(biāo)的比較:球蛋白、葡萄糖、總膽固醇、高密度脂蛋白膽固醇、凝血酶原時(shí)間在多組比較中存在差異,除球蛋白外兩兩比較也可發(fā)現(xiàn)部分顯著性差異。4.AD組、MCI組、NC組指標(biāo)的比較:堿性磷酸酶、高密度脂蛋白膽固醇、凝血酶原時(shí)間在多組比較中存在差異,兩兩比較中也可發(fā)現(xiàn)部分顯著性差異。5.樣本量較少的指標(biāo)中,β_2-微球蛋白、胱抑素C、載脂蛋白AⅠ、C反應(yīng)蛋白也在部分兩組比較中呈現(xiàn)顯著性差異。6.用logistic回歸聯(lián)合多指標(biāo),共獲得7條有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義的受試者工作特征曲線(xiàn)(receiver operating characteristic curve,ROC),其中有3條包含靈敏度與特異度同時(shí)大于0.80的點(diǎn)。結(jié)論常見(jiàn)血液指標(biāo)(如淋巴細(xì)胞數(shù)、堿性磷酸酶、葡萄糖、總膽固醇、高密度脂蛋白膽固醇、凝血酶原時(shí)間、D-二聚體)在不同類(lèi)型的認(rèn)知障礙組之間及認(rèn)知障礙組與正常組之間存在差異,大多符合已知的發(fā)病機(jī)制;部分指標(biāo)(如β_2-微球蛋白、胱抑素C)值得進(jìn)一步研究;多項(xiàng)血液指標(biāo)聯(lián)合對(duì)鑒別診斷有一定的作用,然而較少能滿(mǎn)足生物標(biāo)志物的基本條件;臨床應(yīng)用價(jià)值有限,然而值得擴(kuò)大樣本量進(jìn)一步研究。
【學(xué)位單位】：鄭州大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位年份】：2019
【中圖分類(lèi)】：R749.16
【部分圖文】：

白蛋白 0.415 0.249 0.037 1.015低密度脂蛋白膽固醇 -2.563 -0.303 0.014 1.079圖1 以MMSE評(píng)分為因變量的標(biāo)準(zhǔn)化殘差圖（有部分點(diǎn)重合）

以 MoCA 評(píng)分為因變量見(jiàn)模型大致滿(mǎn)足多元線(xiàn)性回歸的多項(xiàng)要求，但R方稍小。表 5 以 MoCA 評(píng)分為因變量的模型及統(tǒng)計(jì)量模型的 P 值 R R 方 調(diào)整后的 R 方 Durbin-W0.001 0.660 0.436 0.392 1.47表 6 以 MoCA 評(píng)分為因變量的回歸系數(shù)變量名 回歸系數(shù) β 標(biāo)準(zhǔn)化系數(shù) P 方差膨（常量） 71.412 ＜0.001細(xì)胞分布寬度 -3.848 -0.566 0.001 1單核細(xì)胞數(shù) -17.125 -0.474 0.004 1
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