《Neuropsychiatric Disease and Treatment》：Elucidating Biological Links in Autism Spectrum Disorder: From Blood-Based Risk Factor Identification to a Validated Nomogram for Early Risk Stratification
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本研究通过倾向评分匹配（PSM）和多元Logistic回归，从879名儿童中鉴定出血清钙（非线性关联）、铁、维生素D及血小板分布宽度（PDW）是自闭症谱系障碍（ASD）的独立风险因子，并构建了具有良好区分度（C-index=0.824）和校准度的列线图预测模型，为ASD的早期筛查提供了客观、易获取的血浆生物标志物工具。
研究对象与方法
本研究为一项回顾性研究，共纳入大连市妇女儿童医疗中心（集团）2022年1月至2023年10月期间的879名儿童，包括338名ASD患者和541名健康对照。ASD诊断严格依据DSM-5标准。研究收集了28项血液指标，涵盖15项常规血液参数、8种微量元素和5种维生素水平。为控制年龄和性别的混杂效应，研究采用1:1倾向评分匹配（PSM）对两组进行平衡，最终获得676名匹配样本（ASD与对照各338名）。统计分析采用单变量和多变量Logistic回归筛选独立风险因素，并利用限制性立方样条（RCS）模型刻画剂量反应关系。最终基于核心风险因子构建列线图预测模型，并将数据集按7:3随机分为训练集和验证集进行内部验证。
独立风险因素的鉴定
通过多变量Logistic回归分析，研究确定了四个与ASD风险显著相关的独立血液生物标志物：钙（OR = 0.286， 95% CI： 0.119–0.686）、血清铁（OR = 0.740， 95% CI： 0.601–0.910）、维生素D（OR = 0.973， 95% CI： 0.955–0.991）和血小板分布宽度（PDW）（OR = 1.290， 95% CI： 1.180–1.410）。较低的血清铁和维生素D水平，以及较高的PDW水平，与ASD风险增加显著相关。
剂量反应关系
限制性立方样条（RCS）分析揭示了各标志物与ASD风险之间独特的关联模式。钙与ASD风险存在显著的非线性关系（整体p < 0.001，非线性p < 0.001），在1.13 mmol/L处存在一个明显的风险转折点：低于此浓度时，ASD风险随钙水平升高而增加；高于此浓度时，风险则随之下降。PDW与ASD风险呈显著正线性相关（整体p < 0.001）。而铁和维生素D均与ASD风险呈负线性相关，即风险随其浓度升高而降低，并分别在铁浓度达到7.40 mmol/L和维生素D浓度达到30 ng/mL时风险趋于稳定。
预测模型的构建与验证
研究构建了两个列线图预测模型：包含11个变量的全变量模型（模型1）和仅包含上述四个核心风险因子的简化模型（模型2）。内部验证（Bootstrap重采样，r=5000）显示，简化模型（模型2）在验证集中表现出色，曲线下面积（AUC）为0.819，C指数为0.824，敏感性为78.6%，特异性为79.0%。Delong检验表明，简化模型与全变量模型的预测性能无统计学显著差异（p = 0.072）。校准曲线显示预测概率与实际概率之间具有良好的一致性。
讨论与意义
该研究首次系统性地揭示了钙与ASD风险之间存在非线性的“阈值效应”，为临床补钙干预提供了精准的参考靶点。铁、维生素D的缺乏以及PDW的升高，分别从神经递质合成、神经免疫调节和血小板相关神经炎症等角度揭示了ASD的潜在病理生理机制。基于四个易获取的常规血液指标构建的列线图模型，在保证良好预测效能（AUC=0.819）的同时，极大提升了临床实用性和可操作性，为在基层医疗机构和常规体检中开展ASD的早期、客观风险筛查提供了有力工具。研究的局限性在于其回顾性设计和单中心样本来源，未来需要多中心前瞻性队列研究进一步验证模型的普适性并探讨因果关联。
