帕金森病是一種進行性神經退行性運動障礙，潛伏期較長，並且沒有徹底的治療方法。大多數患者在確診時，50%-70的運動相關神經元退化[1]。換句話說，患者的大腦早在確診前幾年就開始遭受損害，如果能夠提前預測帕金森病，有助於在疾病對大腦造成廣泛損害之前進行干預。

在潛伏期間，尚未確診的患者可能會表現出微妙的運動或非運動症狀，包括快速眼動期睡眠行為障礙（RBD）、便秘、抑鬱、焦慮、過度白天嗜睡、排尿功能障礙、直立性低血壓等，都屬於前驅期帕金森病的症狀[2-4]。然而，這些前驅期症狀在生活中往往容易被忽視，目前我們還難以實現透過廉價、可靠、易於獲取、敏感度高的檢測方法來從一般人群中識別潛在的帕金森病患者。

今天，一篇發表在《自然·醫學》的重磅文章，從我們所熟悉的智慧手錶上找到了答案。

英國卡迪夫大學的Cynthia Sandor和她的同事們結合10萬人的資料發現，佩戴7天智慧手錶以捕獲資料並進行分析，依據前驅期症狀，或可提前7年診斷帕金森病[5]。

論文首頁截圖

隨著智慧手錶的興起，人們更加關注到日常生活中的健康問題，比如用來監測自己的睡眠狀態，或者記錄運動中的心率變化等。這些各式各樣的智慧可穿戴裝置能夠在我們生活中持續收集資料，儘早偵測到微妙的健康指數改變，尋找前驅期帕金森症狀的蛛絲馬跡。

在這項研究中，Cynthia Sandor和她的同事們使用來自英國生物庫的103712名參與者的資料，這些參與者年齡在40-69歲之間，在2013年至2016年期間有連續7天醫療級智慧手錶的佩戴記錄。在佩戴之前，有273人已被診斷為帕金森病。在隨後的隨訪時間裡，又有196人確診，即在佩戴醫療級智慧手錶期間處於前驅期。

研究者們觀察到，身體活動減緩、白天時的運動加速度減少，是帕金森病或前驅期帕金森病患者所獨有的，而在其它神經退行性疾病或運動障礙疾病患者中表現不明顯。

另外，從睡眠情況來看，相較於其它神經退行性疾病和運動障礙，帕金森病或前驅期帕金森患者的睡眠更加混亂，睡眠質量和睡眠持續時間降低、夜間醒來和白天睡覺的頻率增多。

前驅期帕金森病患者在白天的運動加速度減少

隨後，研究者們利用不同資料訓練機器學習模型，並對比從一般人群中識別前驅期帕金森病患者的效果，以精確召回曲線下的面積（AUPRC）用作為效能指標。

結果顯示，與單獨使用生活方式（AUPRC=0.03±0.04，P=0.0025）、血液標誌物（AUPRC=0.01±0.00，P=0.0041）、前驅期症狀（AUPRC=0.01±0.00，P=0.0036）、遺傳因素（AUPRC=0.01±0.00，P=0.0022）等已知的指標訓練出來的模型相比，使用醫療級智慧手錶測量的資料訓練出來的模型效果更好（AUPRC=0.07±0.0.03）。

如果將這些指標綜合在一起，效果則遠高於任何一種單一資料訓練得到的模型。 

基於不同指標訓練模型，對比效果

除了識別有哪些人會遭受帕金森病的困擾，研究者們還基於醫療級智慧手錶測量的資料構建模型以預測未來的臨床確診時間。

值得注意的是，已有研究結果顯示，日常生活的活動障礙和行動緩慢的跡象，在患者臨床診斷前7年便出現[6]。也就是說，Cynthia Sandor和她的同事們的這項研究結果表明，使用可穿戴裝置或可早在診斷前7年就從一般人群中識別出前驅期帕金森病患者，並且能夠與其它可能影響到運動能力的疾病區分開來。

雖然之前有人探索過可穿戴裝置在帕金森病預測中的應用，但具有樣本量小等侷限性，而Cynthia Sandor等人完成的這項研究是迄今規模最大的相關領域研究。這項成果支援智慧手錶等可追蹤運動資料的可穿戴裝置，為帕金森病的一種潛在新篩查工具，有助於更早地發現帕金森病，幫助患者在早期階段獲得治療以減緩疾病進展。

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參考文獻：

[1]Fearnley, J. M. & Lees, A. J. Ageing and Parkinson’s disease: substantia nigra regional selectivity. Brain 114, 2283–2301 (1991).

[2]Heinzel, S. et al. Update of the MDS research criteria for prodromal Parkinson’s disease. Mov. Disord. 34, 1464–1470 (2019).

[3]Postuma, R. B. & Berg, D. Advances in markers of prodromal Parkinson disease. Nat. Rev. Neurol. 12, 622–634 (2016).

[4]Postuma, R. B. & Berg, D. Prodromal Parkinson’s disease: the decade past, the decade to come. Mov. Disord. 34, 665–675 (2019).

[5]https://www.nature.com/articles/s41591-023-02440-2

[6]Darweesh, S. K. et al. Trajectories of prediagnostic functioning in Parkinson’s disease. Brain 140, 429–441 (2017).

來自： 奇點神思