帕金森病早期診斷新方法
這項新研究，不需要從運動特征中尋找疾病跡象，通過直接讀取個人的呼吸模式，有望將帕金森病的早期診斷提前好幾年。
高翔：帕金森病是一類神經(jīng)退行性疾病，并涉及腦部控制呼吸的部位，從而影響呼吸道對呼吸肌的調(diào)控，并影響睡眠時候的呼吸異常。
近日，美國麻省理工學院（MIT）電子工程與計算機科學系的Dina Katabi教授團隊開發(fā)出一種人工智能模型，通過讀取一個人的呼吸模式，就能檢測出帕金森?。≒D）。這一研究發(fā)表在8月22日的《自然·醫(yī)學》期刊上。
帕金森病是僅次于阿爾茨海默?。ˋD）的全球第二常見的神經(jīng)退行性疾病。目前，對帕金森病的診斷主要是基于運動癥狀，如靜止性震顫（俗稱的手抖）、肌強直、運動遲緩等。這類癥狀往往在疾病進展多年后才出現(xiàn)，因此，帕金森病的早期診斷仍是一大難題。
Katabi教授團隊的這項新研究，不需要從運動特征中尋找疾病跡象，通過直接讀取個人的呼吸模式，有望將帕金森病的早期診斷提前好幾年。
Katabi教授團隊的研究數(shù)據(jù)來自757位PD受試者（平均年齡69.1，27%為女性）和6914位對照受試者（平均年齡66.2，30%為女性），包含11964個夜晚，超過120000小時的夜間呼吸信號。
該研究發(fā)現(xiàn)，連續(xù)追蹤12個晚上，診斷帕金森病的準確率達95%左右。這一研究的數(shù)據(jù)集還包括帕金森病診斷前后的受試者數(shù)據(jù)。兩次睡眠訪問相隔6年左右，人工智能模型可以從第一組睡眠數(shù)據(jù)中預測未診斷的隊列中的帕金森病，準確率75%，在患者被診斷為帕金森病之前。
Katabi教授表示：“一些研究表明，呼吸癥狀早在運動癥狀前數(shù)年就已經(jīng)顯現(xiàn)，這意味著呼吸特征有潛力在現(xiàn)有的帕金森病診斷之前，實現(xiàn)疾病的風險評估。”
Katabi教授并不是第一位提出帕金森病與呼吸有關系的專家。1817年，英國醫(yī)生James Parkinson 在首次描述帕金森病的著作中，就注意到疾病與呼吸的關系。
Katabi教授開發(fā)的這套系統(tǒng)，使用者不需要出門，也不用植入入侵式設備，在家中睡覺時就可以日常接受帕金森病評估。這一系統(tǒng)不僅能以較高的靈敏度與準確度檢測出帕金森病，還能預測疾病嚴重程度、追蹤疾病進程。
復旦大學公共衛(wèi)生學院的高翔教授，其專業(yè)研究領域為營養(yǎng)、睡眠和腦健康，他在接受澎湃新聞記者采訪時對Katabi教授團隊的這項研究作出解讀。
“這一研究背后的機理是，帕金森病是一類神經(jīng)退行性疾病，并涉及腦部控制呼吸的部位，從而影響呼吸道對呼吸肌的調(diào)控，并影響睡眠時候的呼吸異常?！?/span>
“這二十年間，人們越來越意識到，帕金森并不僅僅是一個手抖（靜止震顫）、體態(tài)不穩(wěn)、肌肉僵直和運動遲緩的神經(jīng)性運動障礙，其實它也伴隨著許多不典型性癥狀，這些癥狀往往出現(xiàn)在帕金森發(fā)病之前（比如，我們在2008年提出男性性功能障礙也是帕金森的早期癥狀）。所以帕金森應該不只是單一臟器、單一癥狀的疾病，我們應該對之進行系統(tǒng)性研究和治療?！?/span>
高翔提醒公眾注意一些個人生活中細節(jié)的變化，“一些非典型癥狀往往出現(xiàn)在帕金森發(fā)病之前，因為其不典型，常被人忽視，但卻對帕金森病的早期診斷有重大意義。古人云——別微見顯，道理類似?！?/span>
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