血液测试可在症状出现前 7 年预测帕金森病

使用人工智能(AI)进行简单的血液测试可以在症状出现前七年预测帕金森病。

该研究发表于《自然交流s',发现当人工智能的一个分支调用 机器学习 分析了帕金森病患者体内浓度发生改变的八种血液生物标志物,可以 100% 准确地做出诊断。

随后,研究小组进行了一项试验,看看该测试是否可以预测一个人患帕金森病的可能性。

他们通过分析 72 名快速眼动行为障碍 (iRBD) 患者的血液得出了这一结论。这种障碍会导致患者在不知情的情况下将梦境付诸行动(做生动或暴力的梦)。目前已知,大约 75-80% 的 iRBD 患者会患上突触核蛋白病(一种由脑细胞中一种名为 α-突触核蛋白的蛋白质异常积聚引起的脑部疾病),包括帕金森氏症。

当机器学习工具分析这些患者的血液时,它发现 79% 的 iRBD 患者与帕金森病患者具有相同的特征。

早期诊断对于寻找减缓或阻止帕金森病的治疗方法非常有价值

研究人员对患者进行了长达十年的跟踪,迄今为止,AI 预测与临床转化率相符: 研究团队正确预测了 16 名患者将患上帕金森病,并且在病发前七年就做到了这一点。. 有任何症状。

他们目前正在继续追踪那些被预测会患上帕金森病的人,以进一步验证测试的准确性。

帕金森病是世界上增长最快的神经退行性疾病,目前影响着全球近 1000 万人。

神经细胞

这是一种渐进性疾病,由大脑中控制运动的黑质部分神经细胞死亡引起。这些神经细胞死亡或退化,由于蛋白质 α-突触核蛋白的积累,失去了产生一种名为多巴胺的重要化学物质的能力。

目前,帕金森病患者在出现以下症状后,才会接受多巴胺替代疗法治疗: 震颤、动作和步态缓慢以及记忆问题。但研究人员认为,早期预测和诊断对于找到通过保护产生多巴胺的脑细胞来减缓或阻止帕金森病的治疗方法很有帮助。

“随着治疗帕金森症的新疗法的出现,我们需要在患者出现症状之前就对他们进行诊断。我们的脑细胞无法再生,因此我们必须保护现有的脑细胞,”该研究的主要作者、美国国立卫生研究院教授凯文·米尔斯说。 伦敦大学学院大奥蒙德街儿童健康研究所 (英国)。

对于共同第一作者 Michael Bartl 来说, 哥廷根大学医学中心和帕拉塞尔苏斯-埃琳娜诊所l (德国),“通过测定血液中的 8 种蛋白质,我们可以提前几年识别出可能的帕金森病患者。这意味着治疗 可以在早期阶段实施这可能会减缓疾病的进展,甚至预防其发生。

“我们不仅开发出了一种检测方法,还可以根据与炎症和非功能性蛋白质降解等过程直接相关的标记物来诊断疾病。因此,这些标记物代表了新药理治疗的潜在目标,”他补充道。

合著者 Kailash Bhatia 教授 伦敦大学学院皇后广场神经病学研究所 目前,国家神经病学和神经外科医院及其团队正在通过分析人群中患帕金森病风险较高的人群样本来检验该测试的准确性,例如,那些携带特定基因突变(如导致戈谢病的“LRRK2”或“GBA”)的人群。

研究团队还希望获得资金来创建一种更简单的血液测试,即在卡片上检测一滴血液并将其送到实验室,以研究是否能够在症状出现前七年之前预测帕金森病。

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2024-06-18 15:09:32

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