Frontiers in Neurology: 新模型可準確預測早期帕金森症

2021-01-17 生物谷

2020年5月11日訊/生物谷BIOON/---您的嗅覺如何？您是否發現自己白天經常打瞌睡睡或經常夜裡做夢？通常，早期的帕金森氏病並不伴有典型的運動障礙症狀，因此為早期診斷帶來了挑戰。現在，約克大學的神經科學家開發了五種不同的模型，使用非運動型臨床以及生物學指標來更準確地預測早期帕金森氏病。


他們的五種模式分析是最早利用非運動性臨床和生物學變量的分析之一。根據發表在《Frontiers in Neurology》雜誌上的研究，這些模型可能有助於更及時地診斷以及介入治療.


與通常用於評估患者症狀的傳統放射性示蹤劑掃描（DaTscan）相比，這種新開發的方法是一種侵入性較小的替代方法。


(圖片來源：Www.pixabay.com)


該研究的主要作者，約克大學心理學系副教授Charles Leger希望能夠這一模型可用於預測帕金森病早期，沒有明顯疾病症狀的患者。


文章作者DeSouza說：「目前尚無治癒帕金森氏病的方法。我們現在所知道的只是體徵和症狀，也只能治療這些症狀。因此，這些模型對於疑似患病的患者與實際患病的患者區分開來非常有用。」


DeSouza認為，更方便，更準確的早期帕金森氏病預測，可以使那些得到準確診斷的患者儘早採取措施，例如定期進行體育鍛鍊，以改善活動能力和平衡感。


研究人員使用了來自帕金森氏漸進標記計劃（PPMI）的橫斷面基線數據。使用的PPMI數據僅限於非運動型臨床變量（例如，嗅覺，白天嗜睡，快速眼動行為障礙，年齡等）和生物學變量（例如，腦脊髓液α-突觸核蛋白，tau蛋白，β -澱粉樣蛋白等）。（生物谷 Bioon.com）  

資訊出處：Predictive models could provide more accurate detection of early-stage Parkinson's disease原始出處：

Charles Leger et al,

Non-motor Clinical and Biomarker Predictors Enable High Cross-Validated Accuracy Detection of Early PD but Lesser Cross-Validated Accuracy Detection of Scans Without Evidence of Dopaminergic Deficit, Frontiers in Neurology

(2020). DOI: 10.3389/fneur.2020.00364

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