Frontiers in Neurology: 新模型可准确预测早期帕金森症

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Frontiers in Neurology: 新模型可准确预测早期帕金森症
" }- }/ ~" d: _6 k# @" c' s来源：本站原创 2020-05-12 20:51
5 G1 A: _8 }- }) q2020年5月11日讯/生物谷BIOON/---您的嗅觉如何？您是否发现自己白天经常打瞌睡睡或经常夜里做梦？通常，早期的帕金森氏病并不伴有典型的运动障碍症状，因此为早期诊断带来了挑战。现在，约克大学的神经科学家开发了五种不同的模型，使用非运动型临床以及生物学指标来更准确地预测早期帕金森氏病。
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他们的五种模式分析是最早利用非运动性临床和生物学变量的分析之一。根据发表在《Frontiers in Neurology》杂志上的研究，这些模型可能有助于更及时地诊断以及介入治疗.
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与通常用于评估患者症状的传统放射性示踪剂扫描（DaTscan）相比，这种新开发的方法是一种侵入性较小的替代方法。
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该研究的主要作者，约克大学心理学系副教授Charles Leger希望能够这一模型可用于预测帕金森病早期，没有明显疾病症状的患者。
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文章作者DeSouza说：“目前尚无治愈帕金森氏病的方法。我们现在所知道的只是体征和症状，也只能治疗这些症状。因此，这些模型对于疑似患病的患者与实际患病的患者区分开来非常有用。”& ~1 f0 a  J# f8 z( E3 z8 ?: k% {; P  c  B

( B2 q$ K  }) y  L8 x1 o5 ^7 d; oDeSouza认为，更方便，更准确的早期帕金森氏病预测，可以使那些得到准确诊断的患者尽早采取措施，例如定期进行体育锻炼，以改善活动能力和平衡感。! ]$ k- e7 a8 R+ y
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研究人员使用了来自帕金森氏渐进标记计划（PPMI）的横断面基线数据。使用的PPMI数据仅限于非运动型临床变量（例如，嗅觉，白天嗜睡，快速眼动行为障碍，年龄等）和生物学变量（例如，脑脊髓液α-突触核蛋白，tau蛋白，β -淀粉样蛋白等）。（生物谷 Bioon.com）% f% A  |" B4 t9 B. m0 s% z
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资讯出处：Predictive models could provide more accurate detection of early-stage Parkinson's disease
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原始出处：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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