目的:探讨血清蛋白因子水平与精神分裂症患者临床症状和认知障碍的相关性及对认知障碍缺陷程度的预测作用，为临床评估精神分裂症认知受损严重程度及预后提供辅助方法。方法:选择2017年9月至2019年4月在昆明医科大学第一附院确诊的71例精神分裂症患者作为患者组，以同一医院体检中心的65例健康志愿者作为对照组。使用ELISA方法检测患者组与对照组外周血肿瘤坏死因子α(tumor necrosis factor α，TNF-α)、脑源性神经营养因子(brain-derived neurotrophic factor，BDNF)、钙结合蛋白β(calcium-binding protein β，S100β)浓度。使用系统评估工具-MATRICS认知功能成套测验(MATRICS consensus cognitive battery，MCCB)进行认知功能评估。采用阳性和阴性症状量表(positive and negative syndrome scale，PANSS)评定患者临床症状。使用SPSS 22.0进行统计分析，组间比较采用独立样本 t检验，血清蛋白因子水平与认知功能和临床症状的关系采用Pearson相关分析。以血清蛋白因子浓度和PANSS总分作为自变量，MCCB各认知因子缺陷程度作为因变量，建立Bayes判别函数，对精神分裂症认知功能障碍严重程度进行客观的预测、评价和验证。 结果:血清TNF-α[(63.2±25.2)pg/L，(31.4±14.3)pg/L]、S100β[(68.0±26.4)pg/L，(47.3±20.2)pg/L]浓度患者组高于对照组，BDNF浓度低于对照组[(2 517.8±1 140.2)pg/L，(5 202.2±447.2)pg/L]，均差异有统计学意义(均 P<0.05)。Bayes判别函数模型中认知障碍严重程度回顾性检验四个认知因子的正确判别率为：信息处理速度69.0%，词语学习63.4%,推理和问题解决76.1%，视觉学习73.2%。交叉检验正确判别率分别为：信息处理速度66.2%，词语学习60.6%,推理和问题解决73.2%，视觉学习66.2%。 结论:精神分裂症血清蛋白因子TNF-α、BDNF、S100β水平和临床症状评分与认知障碍存在不同程度相关性，Bayes判别模型对精神分裂症认知功能障碍严重程度有较高的正确判别率，精神分裂症相关蛋白因子水平和临床症状评分对认知功能缺陷程度可能具有预测作用，为临床疗效评估及预后分析提供较客观的依据。