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英國科學家研究發現，采集運動追蹤數據或能作為預測帕金森病未來發展的早期指標，這些數據或能實現相對低成本且無創的大規模人群篩查的，但仍需開展進一步研究。相關研究近日發表于《自然—醫學》。
帕金森病是一種沒有已知療法的神經退行性疾病，會導致運動功能相關神經元的進行性喪失。確診時的神經系統變性通常已持續多年，彼時已有50%~70%的運動功能相關神經元受到影響。提早發現有帕金森病風險的個體或能讓更多受試者加入為該疾病設計保護性療法的臨床研究。
卡迪夫大學的Cynthia Sandor和同事利用英國生物銀行（UK Biobank）采集年齡在40~69歲的10.3萬人的數據，模擬了運動追蹤設備的數據是否能用來在臨床確診前發現帕金森病患者。他們發現，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備的數據訓練的機器學習模型能更好地區分臨床診斷和預診斷的帕金森病。
研究者發現，與運動加速和睡眠質量相關的特定模式與帕金森病的未來發病和/或現有確診有關。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更嚴重，比如其他神經退行性疾病和運動障礙。
該研究結果表明運動數據或能作為發現有帕金森病風險人群的低成本篩查工具，對帕金森病相關的病理性神經退行跡象的早期篩查或有助于啟動神經保護療法和/或開展針對疾病發展的臨床試驗。但研究者提示仍需在其他人群中開展進一步研究來重復以上結果。
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