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      國際最新研究:運動追蹤數(shù)據(jù)或能幫助發(fā)現(xiàn)帕金森病

      孫自法 發(fā)布時間:2023-07-05 09:23:00來源: 中國新聞網(wǎng)

        中新網(wǎng)北京7月4日電 (記者 孫自法)施普林格·自然旗下專業(yè)學術(shù)期刊《自然-醫(yī)學》最新發(fā)表的一項健康研究發(fā)現(xiàn),被動采集的運動追蹤數(shù)據(jù)或能作為預測帕金森病未來發(fā)展的早期指標。該研究結(jié)果表明,這些運動追蹤數(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,但后續(xù)仍需開展進一步研究。

        帕金森病是一種目前沒有已知療法的神經(jīng)退行性疾病,會導致運動功能相關(guān)神經(jīng)元的進行性喪失,確診時的神經(jīng)系統(tǒng)病變通常已持續(xù)多年,此時約有50%-70%的運動功能相關(guān)神經(jīng)元已經(jīng)受到影響。因此,提早發(fā)現(xiàn)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(shè)計保護性療法的臨床研究。

        論文通訊作者、英國卡迪夫大學Cynthia Sandor和同事利用英國生物銀行采集年齡在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。他們發(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。

        他們指出,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更嚴重,比如其他神經(jīng)退行性疾病和運動障礙。

        論文作者總結(jié)說,這項研究結(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。不過,后續(xù)研究仍需在其他人群中開展進一步研究來重復以上結(jié)果。他們認為,對帕金森病相關(guān)的病理性神經(jīng)退行跡象的早期篩查,或有助于啟動神經(jīng)保護療法和開展針對疾病發(fā)展的臨床試驗。(完)

      (責編: 王東)

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