2024-07-07 23:59 阅读量:11.6万+
华人号:英国华人时刊据报道,英国伦敦大学学院和德国哥廷根大学医学中心的研究人员开发了一种利用人工智能的血液检测方法,可以在帕金森病症状出现前七年预测该疾病,结果发表在《自然通讯》上。
帕金森病是增长最快的神经退行性疾病,目前全球约有近1000万人受影响。该病会导致逐渐加重的残疾,显著降低生活质量,并带来巨大的经济负担。尽管帕金森病以动作迟缓、僵硬和静止时震颤为特征,但在出现这些症状之前,还有一个非运动症状期,包括睡眠障碍,这是其发展的重要预测指标。
帕金森病是增长最快的神经退行性疾病,影响近1000万人。其由大脑中控制运动的黑质部位的神经细胞死亡引起。这些细胞因α-突触核蛋白的积累而死亡或退化,失去产生多巴胺的能力。目前,患者在出现运动症状和记忆问题后接受多巴胺替代疗法。但专家认为,早期预测和诊断有助于找到延缓或阻止帕金森病的方法。
哥廷根大学的Michael Bartl博士表示:“目前尚无治疗方法能遏制或预防帕金森病,因此迫切需要验证有助于早期诊断的生物标志物。”伦敦大学学院的研究教授Kevin Mills指出:“随着新疗法的出现,我们需要在患者出现症状前进行诊断。我们不能再生脑细胞,因此必须保护现有的。”
该研究发现,使用一种名为机器学习的人工智能技术分析八种血液生物标志物,可以100%准确诊断帕金森病。研究团队还验证了这项测试预测帕金森病的能力。他们分析了72名患有快速眼动睡眠行为障碍(iRBD)患者的血液,并准确预测了其中16人在症状出现前七年会发展成帕金森病。
专家们正在验证该测试的准确性,并希望能在未来开发出更简便的测试方法,只需一滴血液就能预测帕金森病,甚至可以在症状出现前更早预测。
作者指出,早期识别帕金森病患者有助于增加预防性临床试验的招募,这将改善治疗选择和研究结果。然而,还需在更大规模和其他类型的神经退行性疾病患者中进行进一步验证,才能将这些发现应用于临床环境。
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