基于临床血液生物标志物构建帕金森病辅助鉴别模型
韩家奇1
安宇2
孙梦鸽3
1.同济大学附属上海市东方医院南院检验科,上海 200123;复旦大学生命科学学院,上海 2004332.复旦大学人类表型组研究院,上海 200433;复旦大学医学遗传研究院,上海 2000323.上海中医药大学附属市中医医院检验科,上海 200071
摘要：目的 探索临床实验室中与帕金森病(PD)相关的血液生物标志物,寻找潜在的PD血液生物标志物并构建PD辅助鉴别模型.方法 回顾性收集2019年1月—2023年10月于上海市东方医院神经内科和功能神经科就诊的PD患者216例作为PD组,随机选取同期性别、年龄匹配的健康体检者216例作为对照组.记录PD组和对照组的人口学特征和血液生物标志物检查结果.基于两组数据利用LASSO回归筛选PD特征生物标志物,将两组数据按照7∶3随机拆分为训练集和验证集,在训练集中利用特征生物标志物构建多因素逻辑回归模型并绘制列线图.分别对训练集和验证集作受试者工作特征(ROC)曲线分析、校正曲线和决策曲线分析(DCA)用于模型的验证和评估.结果 经变量筛选和模型构建得到多因素逻辑回归模型,包含性别、天冬氨酸氨基转移酶/谷丙转氨酶比值(AST/ALT)、总胆固醇(TC)、超氧化物歧化酶(SOD)、尿酸(UA)5个变量.性别(OR=0.294,95%CI:0.134～0.643,P=0.002)、AST/ALT(OR=3.112,95%CI:1.411～6.864,P=0.005)、SOD(OR=0.933,95%CI:0.916～0.951,P<0.001)、TC(OR=0.564,95%CI:0.383～0.832,P=0.004)、UA(OR=0.988,95%CI:0.983～0.993,P<0.001)为PD发生的影响因素.ROC曲线分析显示训练集的ROC曲线下面积(AUC)为0.896(95%CI:0.861～0.930);验证集的AUC=0.853(95%CI:0.787～0.918),模型分类性能良好.训练集和验证集的拟合优度检验结果分别为P=0.673和P=0.138,模型线性拟合程度良好.训练集和验证集阈值概率分别在0.05～0.97和0.10～1.00的范围内存在净收益,模型收益表现良好.结论 AST/ALT、TC、SOD、UA可能是PD潜在的生物标志物;基于血液标志物的PD辅助鉴别模型具有一定的临床参考价值.
关键词：帕金森病鉴别模型氧化应激生物标志物
分类号：R446.1(诊断学)
论文发表日期：2025-02-24
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：8( 1-7,14 )
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