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研究目的:1.评估患者和对照的神经认知功能,明确是否存在区分双相情感障碍患者和对照的神经认知特征的生物学标记,同时能够在"个体水平"区别患者和对照.2.进一步明确双相情感障碍患者在躁狂/轻躁狂,稳定状态和抑郁状态认知功能的变化,寻找并验证特征性生物学标记.3.明确双相情感障碍患者临床症状、认知功能和社会心理功能的关系.
研究方法:在机器学习中，根据DSM-IV的诊断标准，收集183例双相情感障碍患者和与其年龄性别及受教育年限相匹配的对照185例。采用韦氏智力测验和剑桥成套认知测验评估受试者的神经认知功能，共纳入51个特征(其中一般信息有3个特征，韦氏智力测验有3个特征，剑桥认知成套测验评估有45个特征)。采用scikit-learn机器学习API中的随机森林分类器，寻找分类器的最优参数及特征的重要性神经认知指标。进一步亚组分析中，文章筛选了111例符合诊断标准的双相情感障碍患者(抑郁状态:抑郁发作，HAMD评分≥17;躁狂/轻躁狂状态:标准躁狂/轻躁狂发作，YMRS评分≥12;稳定状态:标准缓解，症状稳定1个月，YMRS评分≤10,HAMD评分10)。将113名正常对照(HC)与稳定状态(E)(例数=30)，抑郁状态(D)(例数=39)，躁狂/轻躁狂状态(M)(例数=42)的双相情感障碍患者进行了剑桥认知成套测试功能的比较。同时，对认知功能障碍，临床症状和社会心理功能之间的关系进行研究。
研究结果:通过随机森林分类算法对神经认知特征的分析，在"个体水平"对双相情感障碍患者和对照的判别准确率为75.68,Fl分数为0.76，曲线下面积(ROC)为0.85。其中，tops重要特征为:大小圆测试中正确反应时(0.098)，空间工作记忆重复点击(between)错误数(0.089)，空间工作记忆错误总数(0.08)，快速视觉信息处理平均反应时(0.059)，内外空间转换校正错误总数(0.056)。亚组分析中，处于躁狂/轻躁狂和抑郁状态的双相情感障碍患者与正常对照相比，在工作记忆和执行功能方面存在认知缺陷。躁狂/轻躁狂状态的患者存在包括注意力的下降的更广泛的认知缺陷。空间工作记忆力缺陷存在于急性发作和缓解状态的所有双相情感障碍患者中。临床症状与社会心理功能存在负相关。本研究未发现认知功能缺陷和社会心理功能的相关性。
研究讨论:机器学习表明双相障碍患者存在特征性认知功能损害，可以将双相障碍患者和对照在"个体水平"相区分，空间工作记忆受损、持续注意及信息处理速度的异常、转换功能的异常可能是双相情感障碍神经认知功能受损的重要生物学标记。亚组分析进一步支持了空间工作记忆，持续注意力损害为双相情感障碍的特征性认知缺陷。抑郁症状和精神病性症状可以预测双相患者的社会心理功能。临床症状对认知功能也存在影响。