人工智能血液测试预测帕金森氏症症状出现前七年
2024-06-25
来源: drugdu
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帕金森病是目前全球增长最快的神经退行性疾病，影响着全球近1000万人。这是一种进行性疾病，由大脑黑质部分的神经细胞退化和死亡引起，黑质对运动控制至关重要。这些神经细胞减少或受损，失去了产生关键化学物质多巴胺的能力，这通常是由于一种名为α-突触核蛋白的蛋白质的积累。目前，帕金森氏症患者的治疗，如多巴胺替代疗法，是在震颤、动作迟缓、步态问题和记忆问题等症状出现后开始的。然而，研究人员一致认为，早期预测和诊断可能会发现能够通过保护产生多巴胺的脑细胞来减缓或阻止帕金森氏症进展的治疗方法。现在，一种使用人工智能（AI）的简单血液测试可以在症状出现前七年预测帕金森氏症的发作。
由伦敦大学学院（英国伦敦大学学院）和哥廷根大学医学中心（德国哥廷根）的科学家领导的一组研究人员利用人工智能的一个分支，即机器学习，分析了一组由八种血液生物标志物组成的小组，这些生物标志物会改变帕金森氏症患者的浓度，从而实现100%准确的诊断。研究小组扩大了他们的研究范围，以评估这种测试是否也能预测患帕金森氏症的可能性。他们通过分析72名快速眼动行为障碍（iRBD）患者的血液样本来做到这一点。iRBD是一种患者在没有意识到的情况下生动或暴力地做梦的疾病。人们认识到，由于α-突触核蛋白的异常积聚，大约75-80%的iRBD患者最终会发展成包括帕金森氏症在内的突触核蛋白病。
将机器学习工具应用于这些患者的血液样本显示，79%的iRBD患者的生物标志物图谱与诊断为帕金森氏症的患者相似。对这些患者进行了十多年的监测，人工智能迄今为止的预测与临床进展的实际速度一致，该团队成功地确定了16名将继续发展为帕金森氏症的患者，在任何症状出现之前的七年内。研究人员正在继续追踪这些患者，以进一步验证这种预测测试的准确性。
戈廷根大学医学中心的Michael Bartl博士从临床角度进行了这项研究，他表示：“通过测定血液中的8种蛋白质，我们可以提前几年识别出潜在的帕金森氏症患者。这意味着药物治疗可能会在早期阶段进行，这可能会减缓疾病的进展，甚至阻止疾病的发生。我们不仅开发了一种测试方法，而且可以根据与炎症和非功能蛋白质降解等过程直接相关的标志物来诊断疾病。因此，这些标志物是新药治疗的可能靶点。”研究团队的发现于2024年6月18日发表在《自然通讯》上。
来源：
https://www.labmedica.com/molecular-diagnostics/articles/294801612/ai-powered-blood-test-predicts-parkinsons-seven-years-before-symptoms-appear.html
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