先前评估乙酰胆碱酯酶抑制剂对痴呆疗效的研究集中在疗效上，而没有调查个体患者水平上的潜在差异。2022年2月，发表在《BMC Med》的一项研究对此进行了考察。

背景：多奈哌齐、加兰他敏、卡巴拉汀和美金刚是治疗痴呆症认知障碍的潜在有效干预措施，但这些药物尚未针对个体患者个体化给药。本研究考察了通过使用常规收集的患者层面信息，基于人工智能的推荐能否确定最佳治疗方案。

方法：来自英国两个国民医疗服务体系（NHS）信托基金会6804例年龄在59～102岁的痴呆患者，分别用于模型训练/内部验证和外部验证。开发了一个基于递归神经网络机器学习架构的个性化处方模型，用于预测药物启用后的简易精神状态检查（MMSE）和蒙特利尔认知评估（MoCA）评分。在处方和下次就诊之间，导致认知评分下降最小的药物被选为首选治疗药物。比较治疗开始后2年内认知评分的变化，以进行模型评估。

结果：总体而言，1343例拥有MMSE评分的患者被确定为内部验证患者，285例患者（21.22%）使用了推荐的药物。2年后，该组患者MMSE评分的平均值[标准差]下降幅度明显小于其余1058例患者（0.60[0.26]vs 2.80[0.28]；P=0.02）。在外部验证队列（N=1772）中，222例[12.53%]患者使用了推荐的药物，与1550例[87.47%]未使用推荐药物的患者相比，MMSE的降低幅度更小（1.01[0.49] vs 4.23[0.60]；P=0.01）。在仅对处方AChEIs的患者进行模型检测时，也发现了类似的性能差距。

结论：有可能在个体患者水平上确定真实世界中痴呆症认知障碍治疗的最有效药物。使用根据该模型所处方的最佳常规治疗药物，患者2年后有更好的认知表现。

（选题审校：吴紫阳 编辑：余霞霞）
（本文由北京大学第三医院药剂科翟所迪教授及其团队选题并审校，环球医学资讯编辑完成。）

参考资料：
BMC Med. 2022 Feb 1;20(1):45.
Personalised treatment for cognitive impairment in dementia: development and validation of an artificial intelligence model
https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/35101059/