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《自然·醫(yī)學》3日發(fā)表的一項研究發(fā)現(xiàn)，通過運動追蹤設(shè)備采集的數(shù)據(jù)或能作為預測帕金森病未來發(fā)展的早期指標。研究結(jié)果表明，這些數(shù)據(jù)或能實現(xiàn)相對低成本且無創(chuàng)的大規(guī)模人群篩查，但仍需開展進一步研究。
帕金森病是一種神經(jīng)退行性疾病，會導致運動功能相關(guān)神經(jīng)元逐漸喪失，尚無已知療法可治愈。確診時的神經(jīng)系統(tǒng)變性通常已持續(xù)多年，此時約有50%—70%的運動功能相關(guān)神經(jīng)元已受到影響。提早發(fā)現(xiàn)有帕金森病風險的個體或能讓更多人加入為該疾病設(shè)計保護性療法的臨床研究。
英國卡迪夫大學團隊利用英國生物銀行采集的年齡在40—69歲的10.3萬人的數(shù)據(jù)，模擬了運動追蹤設(shè)備的數(shù)據(jù)是否能用來在臨床確診前發(fā)現(xiàn)帕金森病患者。團隊發(fā)現(xiàn)，相比常用的臨床標志物，如來自生活方式、遺傳學、血液生化學和患者報告癥狀的指標，使用來自運動追蹤設(shè)備的數(shù)據(jù)訓練的機器學習模型能更好地區(qū)分臨床診斷和預診斷的帕金森病。團隊指出，與運動加速和睡眠質(zhì)量相關(guān)的特定模式與帕金森病的未來發(fā)病和/或現(xiàn)有確診有關(guān)。白天的平均運動加速在帕金森病確診前的幾年里會減慢，而帕金森病確診患者的睡眠障礙比其他臨床疾病患者（如其他神經(jīng)退行性疾病和運動障礙）更嚴重。
該研究結(jié)果表明，運動數(shù)據(jù)或能作為發(fā)現(xiàn)有帕金森病風險人群的低成本篩查工具，對帕金森病相關(guān)的病理性神經(jīng)退行跡象的早期篩查，有助于啟動神經(jīng)保護療法，開展針對疾病發(fā)展的臨床試驗。
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