近日，伦敦大学学院大奥蒙德街儿童健康研究所与哥廷根大学医学中心的研究人员在《Nature Communications》上发表了重要研究论文，揭示了血浆蛋白质组检测在预测帕金森病方面的巨大潜力。研究表明，该技术能够在帕金森病患者出现运动(http://www.maoyihang.com/sell/l_35/)症状前七年就准确预测其发病风险。
在这项研究中，科学家们对99名近期被诊断为帕金森病的患者、72名患有快速眼动睡眠行为障碍但尚未出现帕金森相关运动症状的患者，以及36名健康对照者的血样进行了深入分析。通过对比研究，科学家们发现帕金森病患者血液中涉及炎症、凝血级联和Wnt信号通路的23种蛋白质存在持续失调。值得注意的是，其中的6种蛋白质在快速眼动睡眠行为障碍患者中也显示出类似的失调。
为了验证这些发现的临床应用价值，研究团队运用机器学习模型对基于蛋白质组的诊断结果进行了预测。令人兴奋的是，该模型仅凭8种蛋白质的表达就能够准确识别出100%的帕金森病患者。更进一步，当用于预测快速眼动睡眠行为障碍患者是否会发展为帕金森病时，该模型在帕金森病运动症状出现前最多七年就能预测发病情况，准确率高达79%。
这一突破性的发现对于帕金森病的预防和治疗具有重要意义。通过早期识别帕金森病患者，我们可以让更多患者参与到预防性临床试验中，为患者提供更加个性化的治疗方案，从而提高治疗效果。然而，研究团队也强调，这些发现还需要在更大的队列中进行进一步验证，以确保其准确性和可靠性，为临床应用提供坚实的科学基础。
