Nature子刊：血液测试可以在症状出现前7年预测帕金森症

　　

由伦敦大学学院和哥廷根大学医学中心的科学家领导的一组研究人员开发了一种简单的血液测试，利用人工智能(AI)在症状出现前7年预测帕金森症。

帕金森氏症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。

这种情况是一种进行性疾病，是由大脑中控制运动的黑质神经细胞死亡引起的。这些神经细胞死亡或受损，失去了产生一种叫做多巴胺的重要化学物质的能力，这是由于α -突触核蛋白的积累。

目前，帕金森氏症患者在出现震颤、运动和步态缓慢以及记忆问题等症状后，会接受多巴胺替代疗法的治疗。但研究人员认为，早期的预测和诊断对于找到可以通过保护产生多巴胺的脑细胞来减缓或阻止帕金森氏症的治疗方法是有价值的。

资深作者凯文·米尔斯教授(伦敦大学学院大奥蒙德街儿童健康研究所)说:“随着治疗帕金森氏症的新疗法的出现，我们需要在患者出现症状之前进行诊断。”我们不能再生我们的脑细胞，因此我们需要保护那些我们拥有的。

“目前，我们正在关闭马厩的门，我们需要在患者出现症状之前开始实验性治疗。因此，我们开始使用最先进的技术来寻找新的、更好的帕金森病生物标志物，并将它们开发成一种测试，我们可以将其转化为任何大型NHS实验室。如果有足够的资金，我们希望这可能在两年内实现。”

发表在《自然通讯》(Nature Communications)上的这项研究发现，当人工智能的一个分支——机器学习——分析了一组由8种血液生物标志物组成的小组，这些生物标志物的浓度在帕金森病患者身上发生了变化，它可以提供100%准确的诊断。

然后，研究小组进行了实验，看看这项测试是否能预测一个人患上帕金森病的可能性。

他们分析了72名快速眼动行为障碍(iRBD)患者的血液。这种疾病会导致患者在不知情的情况下将他们的梦表现出来(做生动或暴力的梦)。现在已经知道，大约75-80%的iRBD患者会发展成突触核蛋白病(一种由脑细胞中α -突触核蛋白异常积聚引起的脑部疾病)，包括帕金森病。

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

对这些患者进行了10年的随访，到目前为止，人工智能的预测与临床转换率相匹配——该团队正确预测了16名患者将发展为帕金森病，并且能够在任何症状出现前7年做到这一点。研究小组目前正在继续追踪那些预计会患上帕金森病的人，以进一步验证测试的准确性。

共同第一作者Michael Bartl博士(哥廷根大学医学中心和paracelsuss - elena - klinik Kassel)与Jenny博士H?llqvist(伦敦大学学院皇后广场神经病学研究所和国家神经病学和神经外科医院)一起从临床方面进行了这项研究，他说:“通过测定血液中的8种蛋白质，我们可以提前几年识别潜在的帕金森患者。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，甚至阻止它的发生。

“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性蛋白质降解等过程直接相关的标志物来诊断这种疾病。所以这些标记物代表了新药治疗的可能目标。”

合著者，Kailash Bhatia教授(伦敦大学学院皇后广场神经病学研究所和国家神经病学和神经外科医院)和他的团队目前正在通过分析帕金森病高风险人群的样本来检查该测试的准确性，例如那些具有特定基因突变的人，如导致戈谢病的“LRRK2”或“GBA”。

该团队还希望获得资金，以创造一种更简单的血液斑点测试，在卡片上发现一滴血，并将其发送到实验室，以研究它是否能比本研究中症状出现前7年更早地预测帕金森病。

该研究由欧盟地平线2020拨款、英国帕金森病、国家卫生与护理研究所GOSH生物医学研究中心(NIHR GOSH BRC)和Szeben-Peto基金会资助。

英国帕金森氏症研究所的研究主任大卫·德克斯特教授说:“这项研究是由英国帕金森氏症研究所共同资助的，它代表着在寻找一种明确的、对患者友好的帕金森氏症诊断测试方面迈出了重要的一步。”在血液中寻找可识别和测量的生物标志物比腰椎穿刺侵入性小得多，这在临床研究中越来越多地使用。

“随着更多的工作，这种基于血液的测试可能会区分帕金森氏症和其他有一些早期相似之处的疾病，比如多系统萎缩或路易体痴呆。

“这些发现为最近寻找一种简单的方法来检测和测量帕金森氏症的活动增添了令人兴奋的活力。”