伦敦大学学院和哥廷根大学医学中心的研究人员领导的一项研究表明，利用人工智能(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。该研究结果发表在《自然通讯》上，为世界上增长最快的神经退行性疾病的早期诊断和治疗带来了希望。

人工智能血液测试可在症状出现前数年预测帕金森病

保护脑细胞：减缓帕金森病进展的关键

帕金森病是由黑质神经细胞死亡引起的，黑质是大脑中控制运动的部分。这些细胞产生多巴胺，这是运动功能的关键化学物质。目前的治疗重点是在症状出现后补充多巴胺，但研究人员认为，早期预测和诊断可以带来保护这些细胞并减缓或阻止疾病进展的疗法。

伦敦大学学院大奥蒙德街儿童健康研究所的资深作者凯文·米尔斯教授强调了早期诊断的重要性：“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对其进行诊断。我们的脑细胞无法再生，因此我们需要保护现有的脑细胞。”

机器学习准确识别帕金森病的生物标志物

研究团队利用人工智能的一个分支——机器学习，分析了帕金森病患者血液中八种生物标记物的变化。该工具提供了100%准确的诊断，并预测了快速眼动行为障碍(iRBD)患者患上这种疾病的可能性。在这种疾病中，75-80%的患者会因一种名为α-突触核蛋白的蛋白质异常积累而患上脑部疾病。

人工智能预测与十年跟踪的临床转化率相匹配，正确识别了16名在症状出现前七年就患上帕金森病的患者。共同第一作者、哥廷根大学医学中心和卡塞尔帕拉塞尔苏斯-埃琳娜-医院的MichaelBartl博士指出：“通过确定血液中的8种蛋白质，我们可以提前几年识别出潜在的帕金森病患者。这意味着药物疗法可以在早期阶段进行，这可能会减缓疾病进展甚至阻止其发生。”

研究人员目前正在进一步验证该测试在高危人群中的准确性，并开发一种更简单的血斑测试，可以更早地预测帕金森病。这项研究由欧盟地平线2020拨款、英国帕金森协会、英国国家健康与护理研究所GOSH生物医学研究中心(NIHRGOSHBRC)和Szeben-Peto基金会资助。

英国帕金森协会研究主任戴维·德克斯特教授称这项研究是“寻找一种明确且对患者友好的帕金森病诊断测试的重大一步”，并指出，通过更多的研究，这种基于血液的测试可以潜在地区分帕金森病和具有类似早期症状的其他疾病。