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普時報訊（記者吳桐）施普林格·自然旗下專(zhuan) 業(ye) 學術期刊《自然·通訊》日前發表的一項研究成果表明，被動采集的運動追蹤數據，或能作為(wei) 預測帕金森病未來發展的早期指標。這些數據或能實現相對低成本且無創的大規模人群篩查，但這項研究成果仍需進一步研究。
帕金森病是一種沒有已知療法的神經退行性疾病，會(hui) 導致運動功能相關(guan) 神經元進行性喪(sang) 失。確診神經係統變性後，帕金森病通常已持續多年，此時約有50%—70%的運動功能相關(guan) 神經元已受到影響，提早發現帕金森病風險的個(ge) 體(ti) ，或能讓更多受試者加入為(wei) 該疾病設計的保護性療法臨(lin) 床研究。
論文作者辛西婭·桑多爾和同事利用英國生物銀行采集10.3萬(wan) 人年齡在40—69歲的數據，模擬運動追蹤設備的數據，用來在臨(lin) 床確診前發現帕金森病患者。辛西婭·桑多爾發現，相比常用的臨(lin) 床標誌物，如生活方式、遺傳(chuan) 學、血液生化學、患者報告症狀指標，使用來自運動追蹤設備的數據訓練機器學習(xi) 模型，能更好區分臨(lin) 床診斷和預診斷的帕金森病。
辛西婭·桑多爾指出，與(yu) 運動加速和睡眠質量相關(guan) 的特定模式，跟帕金森病的未來發病或現有確診有關(guan) 。白天的平均運動加速在帕金森病確診前的幾年裏會(hui) 減慢，而帕金森病確診患者的睡眠障礙比其他臨(lin) 床疾病患者更嚴(yan) 重。
辛西婭·桑多爾認為(wei) ，他們(men) 的研究成果表明，運動數據或能作為(wei) 發現帕金森病風險人群的低成本篩查工具，但仍需在其他人群中開展進一步研究來印證以上研究結果。辛西婭·桑多爾指出，對帕金森病相關(guan) 的病理性神經退行跡象的早期篩查，或有助於(yu) 啟動神經保護療法，以開展針對疾病發展的臨(lin) 床試驗。
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