阿尔茨海默病 （AD） 的认知能力下降率差异很大。疾病改善治疗可能会改变认知能力下降的轨迹，使其预测越来越具有相关性。我们旨在构建临床适用的轻度认知障碍（MCI）或轻度痴呆淀粉样蛋白阳性患者认知能力下降的预测模型。

从阿姆斯特丹痴呆症队列中，我们选择了患有 MCI 或轻度痴呆症和至少 2 次纵向简易精神状态检查 （MMSE） 测量的淀粉样蛋白阳性参与者。淀粉样蛋白阳性基于 CSF AD 生物标志物浓度或淀粉样蛋白 PET。我们使用线性混合建模来预测 MMSE 随时间的变化，使用立方时间曲线描述轨迹以及线性时间与基线预测因子年龄、性别、基线 MMSE、APOE ε4 剂量、CSF β-淀粉样蛋白 （Aβ） 1-42 和 pTau，以及 MRI 全脑和海马体积之间的交互。使用后向选择来降低模型复杂度。这些模型可以预测 MMSE 的随访时间或达到 MMSE 值的时间。MCI和轻度痴呆分别建模。执行内部 5 折交叉验证以计算解释的方差 （R²）。

总共包括 961 名参与者（年龄 65 ± 7 岁，49% 为女性），310 名患有 MCI（MMSE 26 ± 2），651 名患有轻度痴呆（MMSE 22 ± 4），4 ± 2 次测量超过 2 年（四分位距 1-4）年。MCI 和轻度痴呆的认知能力下降率随着时间的推移而增加（模型比较：线性、平方、时间拟合;p < 0.05 有利于立方拟合）。 对于 MCI，向后选择保留了年龄、性别、脑脊液 Aβ1-42 和 pTau 浓度作为改变 MMSE 轨迹的时间变化效应。 对于轻度痴呆，保留的时变效应是 Aβ1-42、年龄、APOE ε4 和基线 MMSE。

在内部交叉验证中，MCI 模型的 R 2 为 0.15，轻度痴呆的 R² 为 0.26。假设 MCI 患者，基线 MMSE 28 和 CSF Aβ1-42 为 925 pg/mL，预计 6.0 年后 MMSE 为 20 （95% CI 5.4-6.7） 和 8.6 年后，假设治疗可减少 30% 的下降。

综上，本研究构建了 MCI 和轻度痴呆的模型，这些模型可以预测 MMSE 随时间的变化。这些模型可以告知患者他们潜在的认知轨迹和剩余的不确定性，并有助于关于个体化潜在治疗效果的对话。

原始出处：

Predicting Cognitive Decline in Amyloid-Positive Patients With Mild Cognitive Impairment or Mild Dementia. https://doi.org/10.1212/WNL.000000000020960