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帕金森病是老年人群常见的一种神经退行性疾病，典型的症状有行动迟缓、僵硬和肢体静止性震颤（人们常说的手抖）。但这些运动症状的出现，其实意味着疾病已经进展了很久，大脑相关区域的多巴胺能神经元已经有50%~70%的比例发生了退化。
根据《自然-通讯》发表的一项新研究，检测血液中八种蛋白质的表达水平，可以早在患者出现运动症状之前，提前七年就预测出帕金森病的发生。
为了在帕金森病的早期阶段识别出疾病，研究人员重点关注了帕金森病的非运动症状。因为在所谓的疾病前驱期，帕金森病患者常会出现睡眠障碍、便秘、记忆减退等非运动症状。
其中，快速眼动（REM）睡眠行为障碍是日后帕金森病进展的重要预测指标。快速眼动睡眠期是睡眠时的一个阶段，人们通常在这个阶段做梦。有相当一部分帕金森病患者因为快速眼动睡眠行为障碍，不仅经常做噩梦，还会“手舞足蹈“地演绎噩梦场景，表现为睡着时突然挥动胳膊、移动腿部。不过，除了帕金森病，快速眼动睡眠行为障碍也可能与其他神经系统疾病有关。
图片来源：123RF
因此，在这项研究中，伦敦大学学院大奥蒙德街儿童健康研究所的Jenny Hällqvist博士、德国哥廷根大学医学中心Michael Bartl教授与其同事分析了近期被诊断患有帕金森病的患者（99人）、出现快速眼动睡眠行为障碍但没有帕金森病相关运动症状的患者（72人）、以及作为对照的健康个体（36名）的血样，进行了有针对性的多重质谱分析验证。
研究人员检测出23种蛋白质总是在帕金森病患者的血液中持续失调，这些蛋白质涉及炎症、凝血级联和WNT信号通路等。而这些蛋白质中有一部分在快速眼动睡眠行为障碍患者中也显示为表达异常。
随后，研究团队借助了机器学习模型，预测基于哪几种蛋白质可以识别出帕金森病患者。该模型显示，根据颗粒蛋白前体（GRN）、WNT信号通路抑制剂DKK3等8种蛋白质的表达，能够识别出100%的帕金森患者。
▲通过血液中8种蛋白质的表达识别处于前驱期的患者（图片来源：参考资料[1]）
接下来，研究人员进一步测试了这种机器学习模型能不能预测快速眼动睡眠行为障碍患者日后发展为帕金森病的风险。结果显示，该模型能在帕金森病患者运动症状出现前最多7年预测发病情况，准确率高达79%。
研究作者指出，这一结果还需在更大的队列中得到验证，才能进一步转化到临床应用中。如果后续研究证明这种方法可以通过简单的验血就在疾病早期准确识别出帕金森病患者，那么就有机会让更多患者参与预防性临床试验，改善治疗方案。
参考资料：
[1] Jenny Hällqvist et al., Plasma proteomics identify biomarkers predicting Parkinson’s disease up to 7 years before symptom onset. Nature Communications (2024) DOI: 10.1038/s41467-024-48961-3
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