A detection model for cognitive dysfunction based on volatile organic compounds from a large Chinese community cohort

接收机工作特性 化学 队列 认知 挥发性有机化合物 色谱法 心理学 内科学 医学 有机化学 精神科
作者
Bin Jiao,Sizhe Zhang,Yuzhang Bei,Guiwen Bu,Yuan Li,Yuan Zhu,Qijie Yang,Tianyan Xu,Lu Zhou,Qianqian Liu,Ziyu Ouyang,Xuan Yang,Yong Feng,Beisha Tang,Haibin Chen,Lu Shen
出处
期刊:Alzheimers & Dementia [Wiley]
卷期号:19 (11): 4852-4862 被引量:12
标识
DOI:10.1002/alz.13053
摘要

Abstract Introduction We explored whether volatile organic compound (VOC) detection can serve as a screening tool to distinguish cognitive dysfunction (CD) from cognitively normal (CN) individuals. Methods The cognitive function of 1467 participants was assessed and their VOCs were detected. Six machine learning algorithms were conducted and the performance was determined. The plasma neurofilament light chain (NfL) was measured. Results Distinguished VOC patterns existed between CD and CN groups. The CD detection model showed good accuracy with an area under the receiver‐operating characteristic curve (AUC) of 0.876. In addition, we found that 10 VOC ions showed significant differences between CD and CN individuals ( p < 0.05); three VOCs were significantly related to plasma NfL ( p < 0.005). Moreover, a combination of VOCs with NfL showed the best discriminating power (AUC = 0.877). Discussion Detection of VOCs from exhaled breath samples has the potential to provide a novel solution for the dilemma of CD screening.
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