医学期刊《自然·通讯》杂志近日发表的一篇研究论文显示，通过人工智能（AI）领域的机器学习模型检测血液中的蛋白质，可以提前很多年预测帕金森病的发作。这对于人类早日攻克这项疾病具有重大意义。

　　△《自然·通讯》杂志网站论文截图

　　帕金森病是一种神经退行性疾病，症状表现为行动迟缓、身体僵硬、双手颤抖等。帕金森病不仅会影响人的运动能力，还会影响情绪，导致抑郁和精神健康状况不佳，甚至出现大脑认知能力的下降。

　　帕金森患者在出现这些运动症状前，会有一段时间出现非运动症状，包括快速眼动（REM）睡眠行为障碍等。而针对这些非运动症状的研究，有助于深入了解帕金森病发病前的早期病理变化。

　　△英国《卫报》报道：全球人口老龄化意味着帕金森病是世界上增长最快的神经退行性疾病。

　　根据《自然通讯》的这篇论文，英国伦敦大学和德国哥廷根大学的研究人员开发出了一种新的血液测试方法，借助机器学习模型分析了99名被诊断患有帕金森病的患者、72名出现快速眼动睡眠行为障碍但还没有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。

　　通过对相关蛋白质的识别和预测，这一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，准确率达79%。

　　△美国福克斯新闻网报道截图

　　参与这项研究的伦敦大学学院大奥蒙德街儿童健康研究所首席科学家凯文·米尔斯教授表示，医学界针对帕金森病已经有很多不同的试验性治疗方法，各种尝试都在进行当中，“我们的研究是为了尽早筛查出这种疾病的潜在患者，以便降低帕金森病发作的概率”。

　　经过长达10年的随访，研究人员表示，迄今为止，这一学习模型已经识别出了16名帕金森患者。目前，研究人员正在继续追踪剩余的预计会患上帕金森病的患者，以继续验证预测的准确性。

　　凯文·米尔斯教授表示，尽早识别出帕金森病患者能让更多人参与预防性药物试验，从而不断修正治疗方案，直到完全战胜这种疾病。

　　“这种试验性治疗可能会在5到10年后取得成功，但目前也是有一定疗效的，能减缓疾病的发作症状。所以我认为，尽早发现尽早治疗，并不是幸福生活的结束，而是意味着噩梦的终结。”

　　△美国福克斯新闻网报道：据帕金森病基金会称，美国有近一百万人患有帕金森病。

　　素材来源丨环球资讯广播《直播世界》

　　编辑丨李皓 杨楠

　　签审丨李鹏 尚娟 蔡耀远