作者：台南市立安南醫院 精神醫學部 張俊鴻 主任

相關文章：[快訊] 張俊鴻醫師參加台灣精神醫學會年會暨學術研討會和 MBI Symposium，論文海報接連獲獎！

台灣精神醫學會 59 週年年會暨學術研討會，在 109 年 10 月 31 號星期六到 11 月 1 號星期日，假台南成大醫學院舉行。本次大會共有 153 篇優秀的論文海報參與，許多先進同好的研究都非常傑出，有影像、有基因、有深度學習等等，俊鴻僥倖入圍五名得獎者之一，獲得獎狀及獎金新台幣 $5000。

有三位評審委員，皆是精神醫學界的國際學者教授，問的臨床問題也相當深入。我們的題目是〈血漿 D-谷氨酸濃度檢測輕度認知障礙和阿茲海默症：機器學習方法〉，感謝藍先元所長、林潔欣教授、劉介宇教授、陳紹基教授、林紋正教授、黃志勝博士的指導，目前研究已經被 Journal of Psychopharmacology 期刊接受。

研究背景及目的

阿茲海默症（AD）是一種複雜而嚴重的神經退化性疾病，目前仍然缺乏有效而且及早在疾病初期的診斷方法。

N-methyl-D-aspartate 接受體（NMDAR）路徑的功能異常，已被發現與突觸功能障礙和 AD 病理機轉的神經毒性有關。Glutamate 是大腦神經元主要的 excitatory 神經傳導物質。新的先驅研究已發現 glutamate 中的 d-form (D-glutamate) 參與接受體（NMDAR）受體路徑調節而且可能與認知老化有關。

檢驗周邊血漿 D-glutamate 濃度於正常認知功能族群、輕度認知障礙（MCI）、阿茲海默（AD）患者三種族群的差異，分析 D-glutamate 濃度與認知功能的相關性，並使用機器學習模型評估 D-glutamate 其預測能力。

檢驗不同族群間是否差異與認知功能相關性

這份研究總共招募 31 名健康對照者、21 名 MCI 患者、133 名 AD 患者，使用高效液相色譜（HPLC）測量血清 D-glutamate 濃度；使用臨床失智評分量表（CDR）和簡短智能測驗（MMSE）評估認知缺陷的嚴重程度。

MCI 和 AD 組的血漿 D-glutamate 濃度較低（分別為 1097.79±283.99 和 785.10±720.06 ng / mL），低於健康對照組（1620.08±548.80 ng / mL）。

MMSE 總分與 D-glutamate 濃度呈正相關（r = 0.368，p <0.001）。多元回歸分析顯示 D-glutamate 濃度與 MMSE 總分顯著相關（B = 0.003，信賴區間：0.002-0.005，p <0.001）。（詳見 Table 1，Figure 2）

D-glutamate 濃度對 MCI 與 AD 之 ROC 分析

針對健康對照組和所有 MCI 患者的 ROC 分析顯示，D-glutamate 濃度的最佳切點為 1374.49，敏感度為 0.905，特異性為 0.613（AUC = 0.816）。針對健康對照組和所有 AD 患者的 ROC 分析顯示，D-glutamate 濃度的最佳切點為 971.56，敏感度為 0.632，特異性為 0.968（AUC = 0.839）。（詳見 Figure 1）

四種機器算法建構預測模型

我們使用四種機器學習算法（support vector machine, logistic regression, random forest, and naïve Bayes）來構建最佳預測模型，以區分 MCI 或 AD 患者與健康對照。

結果 naïve Bayes 模型和 random forest 模型是預測 MCI 和 AD 的最佳模型（area under the receiver operating characteristic curve：0.8207 和 0.7900；敏感性分別為 0.8438 和 0.6997；特異性分別為 0.8158 和 0.9188）。（詳見 Table 2）

周邊血漿 D-glutamate 濃度與認知障礙有關，因此可能是合適檢測 MCI 和 AD 的周邊生物標記。未來應用生物標記和機器學習算法，配合快速且經濟有效的 HPLC 可以幫助醫生在門診診斷 MCI 和 AD。

用好的視覺呈現，從眾多參賽者脫穎而出。

在海報的製作方面，我們按照《醫學簡報與電子壁報工作坊》所學，重新調整海報，主要著重以下三點：

• 左右平衡：左欄有圖或表格，右欄最好也放一個來做視覺平衡。
• 色彩簡化：主要以綠色、黑色為主。
• 凸顯重點：研究重點結論以綠色粗體顯示。

因為評審大約是站在海報前一公尺評論，所以字體大小必須盡量清楚，特別是重點結果，建議不要用有反光的海報紙張。在第二版中，我們刪掉 P 值欄位改用 * 標示顯著，讓圖表更對稱。

此外，將兩個機器學習的表放在一起，比較各自對 MCI 和 AD 的預測結果。補上原來論文中有的 Figure2，因為 d-glutamate 的濃度與認知功能的相關性，對臨床意義重要。

醫學簡報跟一般商業簡報在呈現上有些細節不同，再次推薦新思惟的工作坊。

不只年會得獎，在國際研討會也受到肯定！

2020 年 10 月 30 日至 2020 年 11 月 1 日「第十屆身心介面國際研討會」採實體會議及線上會議同步放送。而實體會議地點，包括：中國醫藥大學附設醫院（台灣台中）及成功大學醫學院（台灣台南）。

本屆研討會主題為「The Mind Maze: Early Life Experiences That Shape Adult Health of Mind and Body」（心智迷宮：早期生命經驗對成年身心健康的影響）。

身心介面國際研討會 Mind-Body Interface (MBI) International Symposium，是由台灣營養精神醫學研究學會，蘇冠賓理事長所創立；他是身心醫學的專家、倫敦大學國王學院的博士，為國際憂鬱症研究的權威。

會議邀請哈佛等各國學者，採遠距視訊會議，主題包括：免疫醫學、代謝疾病、分子醫學、精神藥理醫學、心理學、神經影像學、腦腸微生物軸、營養醫學、流行病學、人口研究和大數據於心理健康應用等等。

大會從投稿論文中徵選五篇優秀研究，邀請上台口頭報告，並頒發 Poster Blitz Award。

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