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帕金森病（PD）的早期诊断至关重要，而嗅觉减退是其常见非运动症状。研究人员重新评估 Sniffin’-Sticks 识别测试（SST-ID）和宾夕法尼亚大学嗅觉识别测试（UPSIT），开发出简化嗅觉测试。结果显示，7 种气味组合能有效区分 PD/DLB 与健康对照，该测试有望用于临床筛查。
帕金森病，这个名字听起来或许有些陌生，但它却实实在在地影响着无数人的生活。帕金森病患者会出现运动迟缓、震颤等症状，严重影响生活质量。而在疾病的发展过程中，嗅觉减退这一非运动症状逐渐进入人们的视野。据研究，帕金森病患者中嗅觉减退的发生率在 45% - 90% 以上，而且慢性嗅觉减退甚至可能在帕金森病确诊前 4 - 20 年就已出现。因此，利用嗅觉测试来辅助帕金森病的诊断，成为了医学研究的一个重要方向。
目前，常用的嗅觉测试工具如宾夕法尼亚大学嗅觉识别测试（UPSIT）和 Sniffin’ Sticks 测试（SST），虽在评估嗅觉功能方面发挥了一定作用，但它们存在不少问题。不同研究对测试中气味的诊断性能排名不一致，缺乏外部验证，而且气味组合常因研究队列不同而不同，缺乏通用性。同时，测试中干扰项（与正确答案相比）对结果的影响也未得到充分研究。此外，以帕金森病为中心的研究中，很少评估其他非典型帕金森综合征患者的嗅觉分数。
为了解决这些问题，来自加拿大渥太华医院研究所、德国帕拉塞尔苏斯 - 埃琳娜诊所等多个研究机构的研究人员展开了深入研究。他们的研究成果发表在《npj Parkinson's Disease》杂志上，为帕金森病的诊断带来了新的希望。
研究人员使用了三项观察性、回顾性病例对照研究的去识别化数据，包括 De Novo Parkinson 病研究（DeNoPa）、渥太华（PREDIGT）试验和帕金森病预后生物标志物研究（PROBE）。这些研究涵盖了 301 名帕金森病或路易体痴呆（DLB）患者、68 名多系统萎缩（MSA）或进行性核上性麻痹（PSP）患者以及 281 名健康对照者（HC）。研究过程中，他们运用了机器学习和项目反应理论（IRT）等技术方法 。
在研究中，研究人员首先比较了不同嗅觉测试对典型帕金森病的分类能力。不出所料，帕金森病和路易体痴呆患者的嗅觉测试分数普遍低于健康对照者，而多系统萎缩和进行性核上性麻痹患者的分数则处于中间水平。UPSIT 和 SST - ID 在区分帕金森病 / 路易体痴呆患者与健康对照者方面表现相当，受试者工作特征曲线下面积（AUC）值在 0.89 - 0.93 之间。但在区分帕金森病 / 路易体痴呆患者与多系统萎缩 / 进行性核上性麻痹患者时，性能有所下降，且 AUC 值变化较大。在 SST 的三个子测试中，SST - ID 在区分帕金森病 / 路易体痴呆患者与健康对照者以及多系统萎缩 / 进行性核上性麻痹患者方面表现最佳。
接着，研究人员分析了单个气味在区分帕金森病 / 路易体痴呆患者与健康对照者中的表现差异。通过对 DeNoPa 队列基线数据的分析，发现香蕉和薄荷是 SST - ID 中最具鉴别力的两种气味，UPSIT 中玫瑰、冬青等气味鉴别力较高。他们还构建了气味排名，发现 SST - ID 中茴芹、甘草等气味在区分帕金森病 / 路易体痴呆患者与健康对照者方面具有较高一致性，而 UPSIT 的气味排名在不同研究中一致性较差。
研究人员利用 IRT 分析进一步揭示了气味细节和干扰项的影响。以薄荷和甘草为例，健康对照者通常能正确识别，而帕金森病 / 路易体痴呆患者识别困难。对于香蕉，在不同队列中表现不一致，并非由干扰项导致。此外，橙色和柠檬在两个测试中排名较低，原因各不相同。
在开发和验证简化嗅觉测试方面，研究人员通过机器学习方法，构建了不同气味子集并计算其 AUC 值。结果发现，增加高排名气味数量时，前四种气味对应的 AUC 值急剧增加，之后提升效果不明显。综合考虑，SST - ID 的 7 种气味版本和 UPSIT 的 10 种气味版本表现最佳。在此基础上，研究人员开发了一种综合嗅觉测试，从 SST - ID 和 UPSIT 共有的气味中选取 7 种（甘草、香蕉、丁香、玫瑰、薄荷、菠萝和肉桂），该测试能以 0.87 的 AUC 值区分帕金森病 / 路易体痴呆患者与健康对照者，以识别 4 种或更少气味作为临界值，具有较高的敏感性和特异性。
在区分帕金森病与多系统萎缩 / 进行性核上性麻痹患者方面，研究人员对 PROBE 队列进行分析，发现 7 种高排名共有气味区分两者的 AUC 值为 0.68，与完整的 40 种气味的 UPSIT 相当。进一步优化后，10 种气味（丁香、莳萝泡菜、肉桂等）组成的子集表现更优，AUC 值达到 0.77，以识别 6 种或更少气味作为临界值，能较好地区分两者。
研究人员还评估了年龄和性别对气味识别的影响。结果表明，年龄增长显著降低所有组的嗅觉，男性嗅觉普遍比女性差，但在三个队列中差异并不显著。在共享气味中，女性对大多数气味的正确识别率高于男性。
总的来说，这项研究是目前关于帕金森病嗅觉功能障碍最全面的研究之一。研究人员开发的简化嗅觉测试，仅用 7 种气味就能近似完整 SST - ID 或 UPSIT 的诊断性能，为帕金森病的早期诊断提供了一种简单、快速且有效的筛查工具。不过，该研究也存在一些局限性，如多系统萎缩和进行性核上性麻痹患者样本量较小，研究队列种族单一等。未来还需要更多研究来进一步验证和完善这一测试，使其能更好地应用于临床实践，帮助更多帕金森病患者实现早期诊断和治疗。
研究人员使用的主要技术方法包括：利用三项观察性、回顾性病例对照研究（DeNoPa、渥太华（PREDIGT）试验、PROBE）的去识别化数据；运用机器学习方法对数据进行处理，包括气味排名、构建气味子集并计算 AUC 值以开发简化测试；采用项目反应理论（IRT）分析参与者对气味选择的反应，揭示气味细节和干扰项的影响。
