嗅覺特征聯合認知測試在輕度認知功能障礙診斷中的應用價值☆

霍雅欣 王嵐△ 梁維 耿皓 敬欣陽 王雪萌 黃桉琦 于哲 安翠霞△

輕度認知功能障礙（mild cognitive impairment，MCI）是從正常衰老到癡呆過程的中間階段，已有研究指出診斷為MCI 者約有10%～20%轉歸為癡呆[1]。很多研究表明嗅覺障礙是阿爾茨海默病（Alzheimer disease，AD）的早期癥狀之一[2-3]，越來越多證據支持將嗅覺功能作為MCI 的早期診斷或預測MCI 病程進展的方法[4]。一項研究表明，使用嗅覺特征聯合認知功能測試可顯著提高AD和MCI患者的診斷準確性，甚至有助于識別MCI 亞型[5]。也有研究表明，MCI 階段較高的β 淀粉樣蛋白（amyloid β-protein，Aβ）和磷酸化tau 蛋白（phosphorylated tau，p-tau）水平可以作為癡呆的預測因素，血液生物標志物與其他標志物組合可能有助于識別發生AD 的高風險者[6]。因此，本研究探索一種操作簡單、相對客觀、可重復性高的MCI篩查方法，以便于早期識別和干預。

1 對象與方法

1.1 研究對象 來自2021年4月至2022年4月石家莊市及邢臺市社區老年人。

MCI 組納入標準參考并結合PETERSEN 等[7]的診斷標準：①年齡≥55 歲；②自我感覺或家屬主訴有顯著的記憶損害；③簡易智能狀態檢查（minimental state examination，MMSE）[8]評分文盲者≥18分、小學學歷者≥21 分、初中以上學歷者≥25 分，但蒙特利爾認知評估量表（Montreal cognitive assessment, MoCA）[9]評分文盲者＜13 分、小學學歷者＜19分、初中及以上學歷者＜24 分；④日常生活能力不受影響，即日常生活能力量表（activity of daily living scale，ADL）[10]≤26 分；⑤臨床癡呆評定量表（clinical dementia rating，CDR）[11]為0 分或0.5 分；⑥尚未達到癡呆的診斷。

NC 組納入標準：①年齡≥55 歲；②MMSE[8]評分文盲者≥18 分、小學學歷者≥21 分、初中以上學歷者≥25 分，且MoCA[9]按照文化程度文盲、小學、初中及以上分別≥13分、≥19分、≥24分；③ADL[10]≤26分；④CDR[11]為0分。

兩組排除標準：①存在可能導致認知功能下降及嗅覺減退的原因，例如有明確的腦卒中（腦梗死、腦出血）、腦腫瘤、帕金森病、癲癇、嚴重的頭部骨折及鼻部骨折病史；②近2 周內使用可能影響認知功能的藥物或酒精等；③患有精神分裂癥、雙相障礙、抑郁障礙等精神障礙；④存在其他影響嗅覺功能的疾病，如慢性鼻炎、過敏性鼻炎、鼻息肉，近2 周有上呼吸道感染病史；⑤有嚴重的視覺或聽覺障礙，不能配合認知功能篩查。

共納入306 名被試者，其中MCI 組70 名，NC 組236 名。本研究為橫斷面研究，通過河北醫科大學第一醫院倫理委員會批準（批號：2019416）。所有被試被者提前告知研究目的、內容及流程，在充分知情的基礎上簽署知情同意書。

1.2 研究方法

1.2.1 一般信息采集與認知功能評估 采用自行設計的調查表收集被試者的年齡、性別、受教育程度及慢性病情況等信息。由專業測評師對被試者認知功能進行評估，包括MMSE、MoCA、ADL、CDR，以及波士頓命名測試（Boston naming test，BNT）[12]、數字廣度測試（digits pan test，DST）[13]。

1.2.2 嗅覺特征的采集 采用中國科學院心理研究所研發的中國氣味識別測試（Chinese smell identification test，CSIT）進行嗅覺功能檢查，本檢查時間約15 min。檢查時所有研究對象處于安靜狀態下，保持房間空氣流通，在檢查前半小時禁煙禁食，可飲用白開水。檢查時將嗅棒[型號：XLX-CSIT-STK-16，心靈秀（蘇州）科技有限公司]的蓋子打開，使尖端置于鼻前約1 cm 處，晃動5～7 次，受試者聞到氣味后，需從4 個選項中選出所聞氣味名稱。如果最終無法判斷，需進行迫選。檢查項目間隔30 s，以緩解嗅覺疲勞。

檢查所用嗅棒包括16 種我國居民熟悉并且易識別的氣味，正確選擇出一種氣味計1 分，總分16分。被試得分通過云分析比對全國大樣本常模數據庫[14]，分為嗅覺識別正常（≥14 分）和嗅覺識別減退（≤13 分），其中嗅覺識別減退分為輕（10～13 分）、中（8～9 分）、重（5～7 分）度嗅覺減退以及嗅覺喪失（≤4分）。

1.2.3 血液生物標志物的檢驗 清晨受試者空腹采集血液5 mL 于抗凝管中，常溫放置30 min，3000 r/min離心15 min 后取上清液，-80 ℃儲存。采用酶聯免疫吸附試驗（enzyme linked immunosorbent assay，ELISA）檢測試劑盒測定血清中的Aβ40（產品編號：CSB-E08299h）、Aβ42（產品編號：CSB-E10684h）、p-tau217質量濃度。

1.3 統計學分析 采用SPSS 26.0 對數據進行統計分析。年齡、各量表評分和Aβ 濃度不符合正態分布，采用M（QL，QU）描述，組間比較采用Mann-WhitneyU檢驗；p-tau217 濃度符合正態分布，采用±s描述，組間比較采用獨立樣本t檢驗；性別、病史等計數資料采用頻數（構成比）表示，組間比較采用χ2檢驗。Spearman 相關分析所有被試者嗅覺特征與認知量表、血液生物標志物的關系。將嗅覺特征和BNT得分、嗅覺特征和血液Aβ40濃度、BNT得分和血液Aβ40 濃度分別納入Logistic 回歸模型，得到聯合指標區分MCI 的模型，構建受試者操作特征（receiver operating characteristic，ROC）曲線，以敏感度、特異度、ROC 曲線下面積（area under the curve，AUC）評價單獨嗅覺特征及各模型對MCI的篩查價值。檢驗水準α=0.05，雙側檢驗。

2 結果

2.1 一般資料 MCI 組共70 名被試者，年齡56～90歲；NC 組236 名，年齡55～90 歲。兩組被試者在性別、受教育程度、高血壓、高血脂、飲酒及吸煙組間分布差異無統計學意義（P＞0.05）。兩組患冠心病（χ2=8.431，P=0.004）、糖尿病（χ2=5.580，P=0.018）的分布差異具有統計學意義，MCI 組患病比例更高。癡呆家族史方面兩組間差異具有統計學意義（χ2=27.375，P=0.001）。見表1。

Tab.1 The general information of two groups表1 兩組被試者一般資料

2.2 認知測試得分 MCI 組MMSE（Z=-8.667，P＜0.001）、MoCA（Z=-10.413，P＜0.001）、ADL（Z=-3.400，P=0.001）、BNT（Z=-5.710，P＜0.001）、DST（Z=-3.176，P=0.001）得分低于對照組，差異具有統計學意義。見表2。

Tab.2 The cognitive test scores of two groups表2 兩組認知測試得分

2.3 嗅覺識別功能 306 名被試者中，285 名參與了CSIT 嗅覺評估。與NC 組相比，MCI 組CSIT 得分（Z=-5.474，P＜0.001）較低，識別準確率（Z=-4.108，P＜0.001）較低，嗅覺評估水平（χ2=27.791，P＜0.001）偏低，差異均具有統計學意義。見表3。

Tab.3 The evaluation results of olfactory recognition function of two groups表3 兩組嗅覺識別功能評估結果

2.4 血液生物標志物 306 名被試中，159 名受試者采集了血液。與NC組相比，MCI組血Aβ40濃度（Z=-3.052，P=0.002）、p-tau217 濃度（t=-2.158，P=0.032）較高，MCI 組血Aβ42 濃度（Z=-2.342，P=0.019）較低，差異具有統計學意義。見表4。

Tab.4 The blood biomarkers of two groups表4 兩組血液生物標志物

2.5 CSIT 得分、年齡與各個變量評分的關聯分析所有被試者CSIT 得分與MoCA（r=0.416，P＜0.001）、MMSE（r=0.344，P＜0.001）、BNT（r=0.271，P＜0.001）得分呈正相關，與年齡（r=-0.229，P＜0.001）、Aβ42/Aβ40（r=-0.191，P=0.018）存在負相關。年齡與血Aβ40 濃度呈正相關（r=0.249，P=0.002），與MoCA得分（r=-0.251，P＜0.001）、MMSE 得分（r=-0.356，P＜0.001）、BNT（r=-0.171，P=0.003）、血Aβ42濃度（r=-0.390，P＜0.001）、Aβ42/Aβ40（r=-0.264，P=0.001）呈負相關。CSIT得分、年齡與p-tau217沒有統計學相關性（P＞0.05）。

2.6 各個篩查MCI 指標的敏感度、特異度分析CSIT得分單獨進行ROC分析，最佳截斷值為12分，此時診斷MCI 的敏感度為61.7%、特異度為80.0%，AUC為0.727（P＜0.001）。

將CSIT 得分與BNT 得分納入Logistic 回歸分析得到模型1，CSIT 得分與血Aβ40 濃度納入得到模型2，BNT 得分與血Aβ40 濃度納入得到模型3。ROC分析顯示：模型1的最佳截斷值是BNT得分22分，CSIT 得分16 分，此時診斷MCI 的敏感度為75.0%、特異度為73.8%，該模型AUC 為0.788（P＜0.001）；模型2 的最佳截斷值是血Aβ40 濃度58.53 pg/mL，CSIT 得分10 分，此時診斷MCI 的敏感度為51.6%、特異度為83.5%，該模型AUC 為0.709（P＜0.001）；模型3 的最佳截斷值是血Aβ40 濃度163.3 pg/mL、CSIT 得分15 分，此時診斷MCI 的敏感度為61.1%、特異度為84.6%，該模型AUC 為0.770（P＜0.001）。見圖1。

Fig.1 ROC curve analysis of MCI screening by various indicators圖1 各個指標篩查MCI的ROC 曲線分析 A. CSIT得分的ROC曲線分析；B. CSIT得分與BNT得分納入Logistic回歸分析得到模型1，CSIT得分與血Aβ40濃度納入Logistic回歸分析得到模型2，BNT得分與血Aβ40濃度納入Logistic回歸分析得到模型3，分別對上述模型做ROC曲線分析。

3 討論

MCI 是AD 早期階段，準確識別MCI 可以預防AD[15]。隨著我國人口老齡化進展，MCI的患病率逐年增加[16]，為了減輕疾病負擔，需要盡早篩查[7-8]。社區及基層醫院對MCI 的篩查多采用MMSE 和MoCA 等量表評估，但這類測試時間偏長、專業性高，需要專業的人員對受試者進行篩查，這使得MCI 的篩查流程較為繁瑣[8-9,17]。因此，使用簡便易行且客觀的方法識別MCI 可疑人群對于未來社區MCI 管理有很大的必要性，也有助于節省醫療資源。

在本研究中，與單獨嗅覺特征相比，嗅覺特征聯合BNT 在區分MCI 組與NC 組具有更高的敏感性，這與既往研究的結論類似[18-20]。在本研究中，將嗅覺特征聯合血液生物標志物篩查MCI 的敏感度相對偏低，可能存在高漏診的風險。LIANG 等[21]對上海社區人群的調查發現，嗅覺降低與MCI的高患病率相關。有研究也指出嗅覺下降是神經退行性病變的早期潛在標志物[22]，嗅覺識別能力減退對認知功能下降的預測作用優于嗅覺閾值和嗅覺辨別能力[23]。本研究中使用CSIT評估嗅覺識別功能，結果與先前研究一致。此外，本研究還發現嗅覺功能與年齡存在負相關，MCI 組年齡相較于NC 組偏高，RAMIREZ-GOMEZ 等[24]的研究表明，MCI 患者隨年齡的增長內嗅皮質區tau 病理異常積累增多，tau 異常沉積使得嗅覺功能降低更明顯。本研究使用CSIT對所有被試者進行嗅覺識別功能的評估，結果顯示，MCI 組的嗅覺識別能力低于NC 組。既往研究指出，嗅覺識別功能缺陷與認知功能受損相關[18]，本研究結果與之一致。嗅覺特征可以作為在癡呆臨床癥狀完全出現之前認知功能下降的篩查工具[19]。PALTA 等[25]的研究表明，嗅覺減退與認知相關領域功能下降有關，并且與較高的MCI患病率相關，單獨嗅覺測試或與其他方法聯合使用，可能有助于區分早期認知功能障礙的患者。

研究表明，冠心病和糖尿病可能會影響血液學指標，這兩種疾病是認知功能下降的重要危險因素[26-27]。本研究同樣發現，兩組之間冠心病和糖尿病分布存在差異，MCI 組有更多的患病者。有研究指出，基線時血漿Aβ42/Aβ40 或Aβ42 水平較低與認知能力下降較快有關[28]。本研究發現，MCI 組血液中Aβ42水平降低，這可能是由于Aβ42在腦內沉積過多，而外周血中減少。TEUNISSEN 等[29]研究指出，血液中Aβ和p-tau蛋白的濃度與腦脊液中相應濃度以及PET 或tau-PET 掃描顯示的淀粉樣蛋白腦內沉積狀態相關。但MCI時期外周血液中Aβ和p-tau 蛋白的濃度尚不清楚。KARIKARI 等[30]的研究指出，p-tau217在MCI患者中顯著增加，p-tau217可以更好地區分MCI。JANELIDZE 等[31]研究發現，血液Aβ42/Aβ40 和p-tau217 的組合對于區分腦內Aβ 是否存在沉積有較高的準確度，而且p-tau217在MCI 中與Aβ（+）的相關性最強。本研究結果顯示，MCI 組與NC 組Aβ40、Aβ42、Aβ42/Aβ40、ptau217 濃度差異有統計學意義，可以通過血液檢查輔助篩查MCI。為了進一步地驗證該結果，未來可輔以正電子發射計算機斷層顯像等影像學手段深入研究。

本研究表明，嗅覺特征結合BNT有助于對社區可疑MCI 進行篩查，BNT 結合血液Aβ40 也可以提高識別MCI的特異度，這有助于MCI的早期診斷與干預。盡管本研究發現了較為有意義的探索性結果，但仍存在一定局限性。本研究對象綜合學歷偏高，總體認知水平較高，MCI 組樣本量偏少，可能會影響研究結論，后續研究將對該人群進行跟蹤隨訪，以充分證實MCI人群的嗅覺特征聯合BNT或血液生物標志物的篩查效能。本研究對各個MCI 亞型患者嗅覺的特征以及嗅覺特征對各亞型的鑒別能力未進行深入研究，未收集可能影響認知和嗅覺功能的混雜因素等，可能會對結果產生影響，后續將進一步研究。最后，嗅覺特征是有效識別MCI的一種簡便方式，聯合簡單的認知測試（如BNT）可以提高其篩查價值，而嗅覺特征結合血液生物標志物的組合對于MCI 的篩查價值需要進一步的跟蹤隨訪。