低成本筛查帕金森病 运动数据能帮上忙

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近日，英国卡迪夫大学的研究人员在《自然医学》发表的一项研究发现，通过运动追踪设备采集的数据或能作为预测帕金森病未来发展的早期指标。研究结果表明，这些数据或能实现相对低成本且无创的大规模人群筛查，但仍需开展进一步研究。

帕金森病是一种逐渐恶化的神经退化运动障碍，潜伏期很长，目前没有治愈方法，但可以通过药物、手术和康复等方式缓解症状。它的主要症状包括震颤、肢体僵硬、动作迟缓和平衡障碍。帕金森病的病因尚不清楚，但可能与遗传和环境因素有关。

研究团队利用英国生物银行采集的年龄在40～69岁的万人的数据，模拟了运动追踪设备的数据是否能用来在临床确诊前发现帕金森病患者。团队发现，相比常用的临床标志物，如血液生化指标，使用来自运动追踪设备的数据训练的机器学习模型能更好地区分临床诊断和预诊断的帕金森病。团队指出，与运动加速和睡眠质量相关的特定模式与帕金森病的未来发病或现有确诊有关。白天的平均运动加速在帕金森病确诊前的几年里会减慢，而帕金森病确诊患者的睡眠障碍比其他临床疾病患者（如其他神经退行性疾病和运动障碍）更严重。

对于大多数患有帕金森病的人来说，当他们开始出现症状时，大脑中释放多巴胺的神经元已经受损，导致这些神经细胞调节的运动功能被破坏，由此出现动作迟缓、僵硬、难以控制的震颤等运动障碍症状，因此能够在更早期诊断帕金森病意义重大。现在佩戴智能手表已经非常普遍，该研究结果表明，采集的运动数据或能作为发现有帕金森病风险人群的低成本筛查工具，帮助尽早发现疾病并启动神经保护疗法。

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