基于机器学习的神经认知功能预测首发精神分裂症患者8周抗精神病药物疗效研究

本研究针对首发精神分裂症(FES)患者抗精神病药物治疗响应预测难题，通过机器学习方法构建了基于基线神经认知特征的预测模型。研究团队采用XGBoost等6种算法分析450例药物初治患者数据，发现精细运动技能、言语学习等6项神经认知测试可显著预测8周治疗响应，模型准确率达68.8%。该研究为临床早期识别治疗抵抗风险提供了客观量化工具，发表于《Schizophrenia》。

　　

精神分裂症作为最严重的精神障碍之一，不仅严重影响患者生活质量，更使预期寿命缩短10-20年。尽管抗精神病药物是治疗首选，但约三分之一的首发精神分裂症(FES)患者对初始治疗无反应，超过半数患者长期受精神病性症状困扰。如何早期预测药物疗效，成为临床亟待解决的难题。既往研究虽发现人口统计学特征、疾病特点等多种预测因素，但神经认知测量——这种比症状评估更稳定的客观定量指标——在疗效预测中的价值仍不明确。

北京大学医学部的研究团队基于中国首发精神分裂症试验(CNFEST)数据集，开展了这项开创性研究。他们发现，与健康人群相比，FES患者存在显著的神经认知损害，涉及言语/视觉记忆、工作记忆、执行功能等多个维度。这些异常可能源于异常的神经发育过程，成为精神分裂症认知功能障碍的生物学基础。更值得注意的是，认知衰退在儿童期就已显现，并在青春期持续恶化直至精神病发作。鉴于这种特质样稳定性，神经认知功能有望成为治疗效果的预测指标。

研究人员采用机器学习方法，分析450例符合DSM-IV诊断标准的药物初治FES患者数据。主要技术方法包括：1)使用PANSS减分率≥50%定义治疗响应；2)采用10项源自MATRICS共识认知电池(MCCB)的神经认知测试评估6大认知域；3)应用XGBoost等6种机器学习算法构建预测模型；4)通过5折交叉验证评估模型性能。

研究结果显示，在6种机器学习算法中，XGBoost构建的预测模型表现最优，平衡准确率(BAC)达68.8%，特异性84.6%，预后确定性指数(PSI)为44.3%。神经认知预测因子中，沟槽钉板测试(Grooved Pegboard Test)、连线测试A部分(Trail Making Test Part A)、节奏听觉连续加法测试(Paced Auditory Serial Addition Test)、简明视觉空间学习测试(Brief Visuospatial Learning Test)、霍普金斯词语学习测试(Hopkins Verbal Learning Test)和彩色轨迹测试(Color Trails Test)贡献显著。

具体而言，彩色轨迹测试1(Color Trails Test 1)代表信息处理速度，F值达74分，与治疗响应呈正相关。沟槽钉板测试-优势手在低分时显示负向预测效应，但从32分起预测效应逐渐增强。节奏听觉连续加法测试、霍普金斯词语学习测试和简明视觉空间学习测试同样正向预测治疗响应，表明这些测试表现更好的患者更可能获得有效治疗。值得注意的是，连线测试A部分却显示出与治疗响应的负相关，这可能与该测试存在的天花板效应有关。

非神经认知因素中，发病年龄、社会功能和个人与社会表现量表(PSP)评分成为关键预测因子。发病年龄F值高达80分，作为遗传负荷的替代指标，可预测FES患者的短期治疗反应。PSP评分F值74分，可能介导了神经发育脆弱性与环境适应间的相互作用。未治疗精神病持续时间(DUP)也显示出重要预测价值，F值56分。

研究讨论指出，与症状测量相比，神经认知功能在项目水平(Dataset A)和维度水平(Dataset B)分析框架中都表现出更优的预测效度。虽然阳性和阴性症状维度对预测模型的贡献微小且不稳定，但一般精神病理学子量表中的特定症状表现，如不合作、注意力缺陷和矛盾心理等，成为相对有力的预测因子。

该研究的创新点在于：1)首次系统评估神经认知功能对FES患者急性期治疗反应的预测价值；2)采用多种机器学习算法比较，发现XGBoost最适合处理此类非线性数据；3)研究对象均为药物初治患者，避免了抗精神病药物对认知功能的继发影响；4)模型仅需临床易获取的指标，便于实际应用。

研究局限性包括：1)样本量限制模型准确率提升；2)认知评估条目未涵盖社会认知等维度；3)外部验证集存在人口统计学差异。未来研究可通过扩大样本量、纳入神经影像等多组学数据进一步提高预测精度。

这项发表在《Schizophrenia》的研究具有重要临床意义：1)证实神经认知功能可作为FES患者抗精神病治疗响应的稳定预测指标；2)为早期识别潜在难治性患者提供客观工具；3)提示临床医生在管理FES患者时，应避免过度强调症状严重程度，而应重视神经认知功能的预后价值。研究团队建议，通过该模型识别出的潜在疗效不佳患者，可考虑早期调整治疗方案，如联合改良电抽搐治疗或换用氯氮平等药物。