一种基于光学相干断层扫描的阿尔茨海默病早期诊断体系

1.本发明属于阿尔茨海默病早期诊断技术领域，具体涉及一种基于光学相干断层扫描获取人体视网膜参数结合系列临床参数，用于阿尔茨海默病早期诊断的模型构建。


背景技术：

2.阿尔茨海默病(alzheimer’s disease,ad)是一种慢性进展的神经退行性疾病，具有发病率高、医疗成本高、精神负担重等特点，是全球共同面临的重要健康问题。以ad为代表的痴呆，在全球范围内累及4700万患者，到2050年，该数字将增为三倍。中国60岁以上痴呆患者已逾1000万，其中约60％为ad，占全球的四分之一，是患病人数最多的国家。ad对于老龄化日趋严峻的我国而言，是刻不容缓的医疗、经济、社会难题。研究阿尔茨海默疾病的临床诊断指标，对早期诊断阿尔茨海默病，早期干预、治疗具有重要的临床价值。
3.光学相干断层扫描技术(optical coherence tomography,oct)是一种新兴、非接触、非侵入性的实时断层成像技术，能精确观察到组织层面、乃至细胞层面的退行性变化。聚焦于阿尔茨海默病，基于oct技术，可实现视网膜的精准测量：获取个体视网膜特征，实时成像，达微米级精度；作为阿尔茨海默病的早期诊断标志物，具有精准、无创、高效、易获得、可重复性强的技术优势。
4.如何筛选阿尔茨海默病特异相关的视网膜标志物，明确其关键技术参数，(包括：敏感度、特异度、阳性/阴性预测值、roc曲线、划界/截断值等)是实现阿尔茨海默病早期无创精准诊断的、亟待解决的问题。迄今尚未见基于oct技术构建模型用于认知功能障碍(包括阿尔茨海默病及轻度认知障碍)的早期诊断的专利技术。


技术实现要素：

5.本发明目的在于提供用于认知功能障碍早期诊断的视网膜标记物诊断模型，解决了认知功能障碍早期无创精准诊断的问题，为阿尔茨海默病的早期诊断提供了突破口，为该疾病的药物筛选和研发提供有力支撑。
6.本发明的第一方面，提供了基于光学相干断层扫描的阿尔茨海默病早期诊断标志物的获取方法，包括所述阿尔茨海默病海默病相关视网膜标记物的检测和筛选、所述阿尔茨海默病视网膜相关标记的光学相干断层扫描检测参数和判断共识。
7.阿尔茨海默病相关视网膜标记包括：视网膜神经纤维层厚度(rnfl)，神经节细胞复合体厚度(gcc)等。
8.所述阿尔茨海默病相关视网膜标记的光学相干断层扫描参数的获取方法如下：在常规诊室、白天、小瞳下进行，使用avanti，rtvue xr(optovue inc.fremont，ca，usa，version 2017.1.0.155)设备对所有受试者进行视网膜形态结构的扫描。在“onh“模式下行视网膜神经纤维层(rnfl)的定量评估，扫描获取信息为沿视盘中心计算的3.45mm直径圆的rnfl厚度(μm)，可自动划分为按半球(上半球及下半球)的rnfl厚度(μm)；在“gcc”模式下行神经节细胞复合体(gcc)的定量评估，扫描获取信息为中心凹周围直径7mm范围ilm(内界
膜)至ipl(内丛状层)的平均gcc厚度(μm)，可自动划分为按半球(上半球及下半球)的gcc厚度(μm)。默认选用双眼的平均值作为统计结果的数据，当受试者单眼异常，我们则选用对侧正常眼的数据。
9.本发明的第二方面，提供了基于光学相干断层扫描的阿尔茨海默病早期诊断标志物的筛选确定方法，同时其也是结合视网膜标记和个体临床特征的阿尔茨海默病诊断模型的构建方法，包括以下步骤：
10.步骤一：收集多例阿尔茨海默病患者和认知正常者的视网膜断层扫描数据。
11.步骤二：对所述视网膜断层扫描及数据进行预处理和质量控制。
12.步骤三：由所述视网膜断层扫描图像进行测量，获得系列视网膜标记参数，包括：为沿视盘中心计算的3.45mm直径圆的rnfl厚度(μm)、以视网膜中心凹周围直径7mm范围ilm(内界膜)至ipl(内丛状层)的平均gcc厚度(μm)，上述指标进一步按半球划分为上半球及下半球相应指标的厚度。
13.步骤四：对获得的系列视网膜标记参数，在认知功能障碍患者(包括阿尔茨海默病和轻度认知功能障碍)和认知正常对照中进行正态性检验，应用独立样本t检验(数据分布满足正态性)或曼惠特尼u检验(数据分布不满足正态性)对认知功能障碍和认知正常组之间视网膜参数进行差异性检验，假设检验p值小于0.05视为有统计学差异。初步筛选出阿尔茨海默病相关的视网膜标记，为平均rnfl厚度、上半球rnfl厚度、下半球rnfl厚度、平均gcc厚度、上半球gcc厚度、下半球gcc厚度、全层中央凹周围厚度(进一步分为直径1mm、3mm、5mm同心圆范围内)、内层旁中央凹厚度进一步分为直径1mm、3mm、5mm同心圆范围内)、内层中央凹周围厚度进一步分为直径1mm、3mm、5mm同心圆域内)等15个视网膜指标。
14.步骤五：应用广义线性模型逐级校正性别、年龄、教育年限等混杂因素，平均rnfl厚度、上半球rnfl厚度、下半球rnfl厚度、平均gcc厚度、上半球gcc厚度、下半球gcc厚度、全层中央凹周围厚度、内层旁中央凹厚度、内层中央凹周围厚度仍具有显著组间差异；进一步校正高血压、糖尿病病史等混杂因素后，平均rnfl厚度、上半球rnfl厚度、下半球rnfl厚度、平均gcc厚度、上半球gcc厚度、下半球gcc厚度、内层中央凹周围厚度仍具有组间显著性差异。
15.步骤六：通过绘制受试者工作特征(roc)曲线并计算roc曲线下面积(auc)的方法，对oct检测获得的、且通过初步多因素分析筛选的、与阿尔茨海默病可能相关的视网膜标记(包括：平均rnfl厚度、上半球rnfl厚度、下半球rnfl厚度、平均gcc厚度、上半球gcc厚度、下半球gcc厚度、内层中央凹周围厚度等)，逐一进行单指标诊断效力计算，进一步筛选出具有最高诊断效力的oct视网膜单指标，为平均rnfl厚度。
16.本发明还涉及一种如上所述的结合阿尔茨海默病相关视网膜标记和基本个人信息(包括：年龄、性别、教育、载脂蛋白e基因多态性分型)的用于诊断阿尔茨海默病的准确性判断方法，通过绘制受试者工作特征(roc)曲线并计算roc曲线下面积(auc)的方法验证阿尔茨海默病的诊断准确性，其方法是：
17.1)利用判断公式y＝an*xn+c对阿尔茨海默病患者和对照人群的测定结果来计算视网膜标记的截断点，所述截断点为诊断准确率达到最大时的测定值；
18.2)计算出所有所述截断点的敏感性、特异性、准确度；
19.3)以敏感性为纵坐标代表真阳性率，1-特异性为横坐标代表假阳性率，作图绘成
roc曲线，合并所述阿尔茨海默病相关视网膜标记对应的roc曲线，得出阿尔茨海默病诊断的准确率(以曲线下面积auc表示)、敏感度和特异度；
20.4)进一步地，所述测定结果包括测定值的上下限、组距。
21.应用二元逻辑回归的方法联合视网膜结构参数(平均rnfl厚度)及临床基本信息(年龄、性别、教育、简明精神状态量表评分和载脂蛋白e分型)构建诊断模型。对每一个所述阿尔茨海默病相关的视网膜标记或临床特征，将其作为自变量xn，将是否具有认知功能障碍作为因变量y，构建所述判断公式，从而得到以视网膜标记为核心的检测阿尔茨海默病的诊断模型。
22.本发明的第三方面，提供了一种基于光学相干断层扫描的阿尔茨海默病早期诊断体系，其至少包括计算模块，根据y＝an*xn+c计算判别指标y，其中，xn为通过光学相干断层扫描检查获得的阿尔茨海默病视网膜相关标记或系列临床参数，an为相应的系数，c为常量。
23.其中，y为是否具有认知功能障碍的判别指标，取值0或1，0表示未患病，1表示阿尔茨海默病或轻度认知功能障碍患者；“x
n”为通过光学相干断层扫描检查获得的所述阿尔茨海默病视网膜相关标记或系列临床参数；“an”为相应的系数。
24.优选的，“x1～x
6”对应的视网膜标记或临床指标分别为平均rnfl厚度、性别、年龄、教育、简明精神状态量表(mmse)评分和载脂蛋白e(apoe)分型；c为常量。将数值代入后所述判断公式展开来即为：
25.y＝(-0.060)*x1+(-0.304)*x2+0.062*x3+0.043*x4+(-0.457)*x5+(-0.359)x6+14.065。
26.其中，平均rnfl厚度指的是沿视盘中心计算的3.45mm直径圆的rnfl厚度，以μm计；oct检测条件是avanti，rtvue xr(optovue inc.fremont，ca，usa，version2017.1.0.155)的“onh“模式；
27.性别中，当性别为女性时，x2为2，当性别为男性时，x2为1；
28.认知功能评分为由专业神经心理评估师按照中文版“简明精神状态量表”对检测对象进行认知功能评估得到的分数，总分满分30分；
29.载脂蛋白e基因分型中，apoe4阳性对应的分值为1，apoe4阴性对应的分值为0。
30.采用不同的自变量xn构建模型，如下表1所示。对上述模型分别绘制roc曲线，计算roc曲线各点所对应的约登指数＝敏感度+特异度-1，约登指数最大点即为最佳截断点。计算最佳截断点的敏感性、特异性和准确率。敏感性＝真阳性/(真阳性+假阴性)，特异性＝真阴性/(真阴性+假阳性)；准确率＝(敏感性+特异性)/2。
31.上述模型对于180例认知功能障碍患者及103例认知正常对照进行判断，模型1的准确率为61.0％，敏感性为39.8％，特异性为82.2％；模型2的准确率为61.9％，敏感性为67.0％，特异性为56.7％；模型3的准确率为64.4％，敏感性为62.1％，特异性为66.7％；模型4的准确率为64.1％，敏感性为70.9％，特异性为57.2％；模型5的准确率为78.4％，敏感性为99.0％，特异性为57.8％；模型6的准确率为77.7％，敏感性为74.4％，特异性为81.0％。
32.表1不同诊断模型及结果分析汇总
[0033][0034][0035]
优选的，本发明提供的基于光学相干断层扫描的阿尔茨海默病早期诊断体系还包括输入显示模块、判定模块、存储模块以及控制模块。
[0036]
输入显示模块用于输入通过光学相干断层扫描检查获得的阿尔茨海默病视网膜相关标记或系列临床参数xn，并对判定模块的判定结果进行显示；
[0037]
所述判定模块根据y的计算值，判定其为0或1；当y被判定为0时，表示未患病，当y被判定为1时，表示为阿尔茨海默病或轻度认知功能障碍患者；
[0038]
存储模块，预存有不同xn对应的数值，如预存有x2分别对应的性别分值，x6分别对应的apoe4阳性和阴性对应的分值。同时对检测对象的基本信息及诊断结果进行存储；
[0039]
控制模块，控制输入显示模块、计算模块及判定模块运行。
[0040]
本发明的第四方面，提供了一种计算机可读存储介质，其中，所述计算机可读介质具有嵌入于其中的可执行代码；所述代码在被执行时实现上述所述的阿尔茨海默病早期诊断体系中的步骤，如下：
[0041]
(1)通过输入显示模块分别输入检测对象的平均rnfl厚度、性别、年龄、受正规教育年限、简明精神状态量表(mmse)评分和载脂蛋白e(apoe)分型(阳性或阴性)；
[0042]
(2)控制模块控制计算模块从存储模块中提取各自变量对应的数值：平均rnfl厚度以μm计对应的数值、不同性别对应的数值、年龄数值、受正规教育年限值、简明精神状态量表(mmse)评分值、apoe4阳性或阴性分别对应的分值。然后依据下述判断公式对指标值y进行计算：
[0043]
y＝(-0.060)*x1+(-0.304)*x2+0.062*x3+0.043*x4+(-0.457)*x5+(-0.359)x6+14.065。
[0044]
(3)判定模块根据y的计算值，判定其为0或1；当y被判定为0时，表示未患病，当y被判定为1时，表示为阿尔茨海默病或轻度认知功能障碍患者。
[0045]
本发明与其他阿尔茨海默病的检测方法相比，具有以下优点：
[0046]
1)本发明方法使用光学相干断层扫描对阿尔茨海默病和轻度认知功能障碍进行检查，具有临床上的优势，主要是简便、精准、无创。利用视网膜标志物检测实现对阿尔茨海默病的早期快速诊断，具有深远的临床意义；
[0047]
2)视网膜及视神经自胚胎期生发于间脑，被认为是中枢神经系统的组成部分和脑外延伸，视网膜在解剖、生理等方面与大脑存在许多共同点，与中枢神经系统有较高的关联性；
[0048]
3)视网膜是唯一未被骨质覆盖的神经组织，是精准、无创地观测脑内改变的理想“窗口”，使得在体测量生物组织内部微结构，由外周反映中枢成为可能；
[0049]
4)频域oct具有分辨率高、准确性好、成像迅速及可重复性强等优点，实时成像，达微米级精度；
[0050]
5)检测方法无创伤，非侵入性，具有很高的安全性高；
[0051]
6)检测设备为眼科常见配置，检测手段客观，人为干扰因素少，不同中心间变异度少，利于后期推广普及。
附图说明
[0052]
图1为本发明的基于光学相干断层扫描的阿尔茨海默病早期诊断体系的构建流程图；
[0053]
图2为不同体系模型的roc分析。
具体实施方式
[0054]
基于光学相干断层扫描的阿尔茨海默病早期诊断体系的构建流程参见图1，具体如下：
[0055]
1、样本选择
[0056]
使用的研究对象来自于国家自然科学基金和上海市申康中心立项的课题中收集的样本。认知障碍(ci)患者和认知健康对照(hc)纳入本研究。ci患者中包括阿尔茨海默病(ad)患者和轻度认知功能障碍(mci)患者。
[0057]
研究对象符合以下条件：1)经过细致的临床、影像、神经心理学评估，判定为：阿尔茨海默病、轻度认知功能障碍或认知功能正常；2)能配合完成基本临床信息采集；3)能配合完成光学相干断层扫描(oct)检查，获得视网膜系列指标；4)除外其他非阿尔茨海默病病因导致的认知障碍者。
[0058]
最终，收集了共180例认知障碍(ci)患者和103例认知健康对照(hc)。ci患者中包括101例阿尔茨海默病(ad)患者和79例轻度认知功能障碍(mci)患者。经统计检验，研究对象年龄和性别在三组间均显著统计学差别，不会导致分析结果中偏差的出现。
[0059]
2、眼部光学相干断层扫描(oct)检查
[0060]
所有对象由同一名熟练操作的眼科医生在常规诊室、白天、小瞳下进行oct检查，使用avanti，rtvue xr(optovue inc.fremont，ca，usa，version 2017.1.0.155)设备对所有受试者进行视网膜形态结构的扫描。
[0061]
在“onh”模式下行视网膜神经纤维层(rnfl)的定量评估，扫描获取信息为沿视盘中心计算的3.45mm直径圆的rnfl厚度(μm)，可自动划分为按半球(上半球及下半球)的rnfl厚度(μm)。
[0062]
在“gcc”模式下行神经节细胞复合体(gcc)的定量评估，扫描获取信息为中心凹周围直径7mm范围ilm(内界膜)至ipl(内丛状层)的平均gcc厚度(μm)，可自动划分为按半球(上半球及下半球)的gcc厚度(μm)。
[0063]
在“retina map”模式下行黄斑区视网膜厚度定量评估，扫描获取信息为以中心凹为中心的1mm(fovea)、3mm(parafovea)、5mm(perifovea)直径范围同心圆的的全层(full)、
内层(inner)及外层(outer)视网膜的厚度(μm)。全层视网膜厚度测量ilm(内界膜)至rpe(视网膜色素上皮)的距离，内层视网膜厚度测量ilm至ipl(内丛状层)的距离，外层视网膜厚度测量ipl至rpe的距离。所有的测量数据匹配与其年龄和国籍相近的全球数据库，由机器内部系统自动计算并进行比较。
[0064]
3、研究对象临床信息的采集
[0065]
通过病史问询，获得每个研究对象的基本信息，包括：性别，出生年月日(年龄)、正规受教育年限。
[0066]
研究对象均接受专业神经心理评估师的认知功能评估，采用中文版“简明精神状态量表(mmse)”。总分满分30分。
[0067]
研究对象采集2ml外周静脉血，离心后血细胞提取dna，采用单核苷酸多态性snp分析方法进行载脂蛋白e(apoe)基因分型，携带一条或以上epsilon 4等位基因者，定义为apoe4阳性，否则为apoe4阴性。
[0068]
4、视网膜检测指标确认
[0069]
通过上述的oct检查，每个研究对象均获得了以下视网膜初步指标，进入后续的模型筛选：
[0070]
(1)平均rnfl厚度
[0071]
(2)上半球rnfl厚度
[0072]
(3)下半球rnfl厚度
[0073]
(4)平均gcc厚度
[0074]
(5)上半球gcc厚度
[0075]
(6)下半球gcc厚度
[0076]
(7)全层中央凹周围厚度(直径1mm范围内)
[0077]
(8)全层中央凹周围厚度(直径3mm范围内)
[0078]
(9)全层中央凹周围厚度(直径5mm范围内)
[0079]
(10)内层中央凹周围厚度(直径1mm范围内)
[0080]
(11)内层中央凹周围厚度(直径3mm范围内)
[0081]
(12)内层中央凹周围厚度(直径5mm范围内)
[0082]
(13)外层中央凹周围厚度(直径1mm范围内)
[0083]
(14)外层中央凹周围厚度(直径3mm范围内)
[0084]
(15)外层中央凹周围厚度(直径5mm范围内)
[0085]
5、视网膜oct单指标筛选
[0086]
采用spss 26.0统计软件进行统计学分析。应用广义线性模型逐级校正性别、年龄、教育年限、高血压、糖尿病病史等混杂因素后，平均rnfl厚度、上半球rnfl厚度、下半球rnfl厚度、平均gcc厚度、上半球gcc厚度、下半球gcc厚度、内层中央凹周围厚度仍具有组间显著性差异。通过绘制受试者工作特征(roc)曲线并计算roc曲线下面积(auc)，检验上述oct视网膜单指标对于认知功能障碍的诊断效力，并进行统计比较，最终得出，平均rnfl厚度作为单指标的诊断效力最高。
[0087]
6、早期阿尔茨海默病诊断模型的建立
[0088]
随后，结合average rnfl与临床指标(性别、年龄、教育年限、mmse分数、apoe结
果)，建立了6个诊断模型，比较不同模型对ci的诊断效力。
[0089]
6个诊断模型分别如下：
[0090]
模型一：平均rnfl厚度
[0091]
模型二：平均rnfl厚度+性别
[0092]
模型三：平均rnfl厚度+性别+年龄
[0093]
模型四：平均rnfl厚度+性别+年龄+教育年限
[0094]
模型五：平均rnfl厚度+性别+年龄+教育+mmse
[0095]
模型六：平均rnfl厚度+性别+年龄+教育+mmse+apoe基因分型应用二元逻辑回归的方法联合视网膜结构参数(平均rnfl厚度)及临床基本信息(年龄、性别、教育、简明精神状态量表评分和载脂蛋白e分型)构建诊断模型。对每一个所述阿尔茨海默病相关的视网膜标记或临床特征，将其作为自变量xn，将是否具有认知功能障碍作为因变量y，构建所述判断公式y＝an*xn+c，从而得到所述的以视网膜标记为核心的检测阿尔茨海默病的诊断模型。
[0096]
对上述模型分别绘制roc曲线，计算roc曲线各点所对应的约登指数＝敏感度+特异度-1，约登指数最大点即为最佳截断点。计算最佳截断点的敏感性、特异性和准确率。敏感性＝真阳性/(真阳性+假阴性)，特异性＝真阴性/(真阴性+假阳性)；准确率＝(敏感性+特异性)/2。具体参见下表1和图2。
[0097]
表1模型一～模型六自变量及结果分析汇总
[0098]
no.模型auc约登指数截断点敏感性特异性准确率1平均rnfl厚度0.6470.2200.5590.3980.8220.6102平均rnfl厚度+性别0.6490.2370.6470.6700.5670.6193平均rnfl厚度+性别+年龄0.6730.2880.6180.6210.6670.6444平均rnfl厚度+性别+年龄+教育0.6780.2810.6540.7090.5720.6415平均rnfl厚度+性别+年龄+教育+mmse0.8540.3680.8360.9900.5780.7846平均rnfl厚度+性别+年龄+教育+mmse+apoe0.8490.5540.4910.7440.8100.777
[0099]
结果显示：
[0100]
采用检测视网膜相关标记物并结合临床指标构建的早期阿尔茨海默病诊断模型，对180例认知功能障碍(ci)患者和103例认知健康对照(hc)进行判断，得到其诊断的准确率为77.7％，敏感性为74.4％，特异性为81.0％。
[0101]
本发明中涉及的未说明部分与现有技术相同或采用现有技术加以实现。申请人声明，本发明通过上述实施例来说明本发明的详细方法，但本发明并不局限于上述详细方法，即不意味着本发明必须依赖上述详细方法才能实施。所属技术领域的技术人员应该明了，对本发明的任何改进，对本发明产品各原料的等效替换及辅助成分的添加、具体方式的选择等，均落在本发明的保护范围和公开范围之内。