去医院看病，做个血液检测，真是再平常不过的事情。但对求医问药的谱系儿童家长们。这个检测单的长度，常常会令他们的钱包显得微不足道。
然鹅做完这些动辄几千元，轻松过万元，项目琳琅满目的检测，处方却好像是一台复印机开出来的。椰菜君深切建议，不若跟潮流搞个大数据云计算人工智能，当着家长的面，把检测结果输进去，满屏幕各种字符跳动一番，最好配个走马灯炫灯，然后才打印处方出来，那就浑身上下都散发着高科技气息了。但若是真心为家长着想，倒是把处方随检测单一起打印出来最妙。不仅免了家长拿着检测单跑上跑下的麻烦，也省了医生费口费舌解释的时间。流水线效能必定大增。
讲正事之前，先看一项虚拟研究。
一位科学家想分析裤子尺码和糖尿病患病几率的关系。他的算盘是，如果裤子尺码和糖尿病相关，那就可以调整裤子尺码，不打针不吃药，逆转糖尿病，他日或可斩获诺贝尔医学奖。
于是他根据医院就诊记录，募集了30位糖尿病患者作为研究组；为保证实验严谨，他又找了30位健康人士，作为参照组。
测量了两组参与者的裤子尺码后，他兴奋地发现：研究组中，有22位的 裤子尺码是大号和大号以上，有5位是中号，有3位是小号；而参照组中呢，有3位是大号和大号以上，有17位是中号，有10位是小号。
显然，糖尿病患者的平均裤子尺码大于健康人士的平均裤子尺码，并且P值小于0.05，证明两组之间的差距有显著的统计意义，非是偶然现象。
因而他得出结论：若就诊者穿的裤子是大码和大码以上，则可诊断为糖尿病；并据此提出治疗糖尿病新方案：勒紧裤腰带，一直到能穿中码最好是小码裤子为止。
显然，这个结论是荒谬的。
糖尿病患者中确实有很多是胖子，但胖子都是是糖尿病患者？更不要说，得糖尿病的人，精瘦的也不在少数。这个虚拟研究的本质，和著名的“砍掉螃蟹的腿，证明了螃蟹的听觉器官在腿上”研究一样，要检验的假设、实验设计、得出的结论，三者之间驴头不对马嘴，并从相关性检验跳跃到因果性结论，犯了科学研究的第二大忌讳。
其实要检验这个结论并不难。只需随机召集一群人，让这位科学家按他的新法子来找出糖尿病患者，然后再按正规糖尿病诊断方法，比如空腹血糖指数来检验，一对比就知道了。
至于勒紧裤腰带能不能治疗糖尿病，谁试谁知道。
正事是这样的：
我国一个医生团队，对自闭症的甲基化循环理论颇感兴趣，因此他们做了这么一个设想：如果检测自闭症患者群体和普通人群的血清，看看甲基化循环的那些东西，比如5-甲基四氢叶酸啦，腺苷蛋氨酸啦，等等，水平是不是有什么不同；要是有不同的话，是不是可以拿来区分，或者说，诊断自闭症。
所以他们找了89位谱系患者，89位普通儿童，抽血检测了足足13项指标：叶酸、维生素B12、四氢叶酸、5-甲基四氢叶酸、甲硫氨酸、S-腺苷蛋氨酸SAM、S-腺苷同型半胱氨酸SAH、SAM/SAH、同型半胱氨酸、甲硫氨酸合成酶、叶酸受体α、转钴胺素 II、胱硫醚-β合酶CBS。个个都是名头当当响的甲基化循环骨干分子。
两组相比较，结果是这么样：
所以看起来，除了四氢叶酸、叶酸受体和CBS三项，其它九项检测指标，两组之间确实存在着不同，不是谱系高，就是普通人群高。
然则这些检测指标可以把谱系孩子和普通孩子区分开吗？换句话说，能不能用来诊断谱系。
所以他们做了进一步的分析。为了便于理解，这里就不提太多的背景知识，总之，他们把每项检测指标设置了一个浮动范围，就像你查血小板数目，有个正常范围一样，过了这范围的要么是谱系，要么是普通儿童。这样，每项指标就做成下面这个图里面的一条曲线。
怎么看这个图呢？
这么说吧，如果一项检测指标曲线正好是对角红线，那要靠这项指标来判断是不是谱系的话，几率是50%。也就是说，全看您的心情，您尽管瞎猜，猜对了算我输！
当然，如果这根曲线离红线越远，猜对的机率就越高。要是这曲线变成了上半截三角形的两条直边，那可就牛逼大了！那是100%的准确，并且100%的不会出错，既不漏网一个，也不枉杀一条。
遗憾的是，这么些条曲线，不论是灵敏度（就是不漏网），还是特异度（就是不枉杀），都是没法说，甚至可以说是惨不忍睹。
那么那条黑线是啥哩？看着不是很好吗？
确实是很好。那是把这几条曲线给叠加起来的结果，得到的灵敏度是86.5% （89个谱系，能挑出75个）；特异度是85.4%（89个普通儿童，有14个被判为谱系）。
看起来还不错是吧？
要知道谱系发病率最大也就是1%左右啊。根据89/89这样小规模数据得出的灵敏度和特异度，才百分之八十多？那要推广到人群，也就是随便拉一些人来做检测，这个黑线的准确度会低到不堪入目！
我们来做个简单的计算：
在89位谱系中，黑线查对了75位；
在89位普通中，黑线误查了14位；
因此，总共75+14=89位被判定为谱系的儿童中，其实有75位是真的谱系，也就是说，准确度是75/(75+14) = 84.2%。
根据统计学要求，如果某疾病发病率是5%，那么做检测研究的时候，纳入的对照人群应该至少是几百人甚至几千人；对发病率低到1%的自闭症，这个人数要求就更高了。
假定纳入了800个普通人，并且合理假设黑线的误查比例不变，那么就有800x(14/89) = 126位普通人被误判为谱系。那么总体准确度就是75/(75+126) = 37%。
如果按自闭症发病率为1%来估算，黑线的准确度将是75/(75+99x14) = 5%。
呜呼。。。
这还是集多项检测指标之力的结果！
所以，查查甲基化循环，然后复印机开个处方，也没什么不妥嘛！反正你都送上门来了！
主要参考资料：
Fisher discriminant analysis for classification of autism spectrum disorders based on folate-related metabolism markers.J Nutr Biochem. 2019 Feb;64:25-31.
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