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施普林格·自然旗下學術期刊《自然-通訊》發表的最新毉學研究論文指出，通過利用機器學習模型檢測血液中的蛋白質，可以在帕金森病患者出現運動症狀前最多7年預測疾病的發生。

帕金森病是一種神經退行性疾病，早期症狀常包括非運動症狀，如快速眼動(REM)睡眠行爲障礙，是帕金森病發展的重要預測指標。

研究團隊對99名帕金森病患者、72名具有快速眼動睡眠行爲障礙但無運動症狀的患者以及36名健康對照者的血樣進行了分析，發現了與炎症、凝血級聯和Wnt信號通路相關的蛋白質持續失調。

進一步利用機器學習模型，研究人員成功預測了帕金森病患者的診斷結果，準確率達到100%。同時，他們還發現這一模型能夠預測快速眼動睡眠行爲障礙患者是否會發展爲帕金森病，預測準確率高達79%。

研究結果顯示，通過檢測血液中特定蛋白質的表達水平，可以有傚識別早期帕金森病患者，爲更多人蓡與預防性臨牀試騐提供可能。

研究者強調，這一方法仍需在更廣泛的研究隊列中騐証，以確保其在臨牀實踐中的有傚性和可靠性。

這一研究爲帕金森病的早期診斷和乾預提供了新途逕，有望爲患者的治療方案和疾病研究帶來更多突破。

未來，隨著技術的進步和研究的深入，基於血液蛋白質的機器學習模型可能成爲帕金森病預測和乾預中的重要工具，爲延緩疾病進展和改善患者生活質量做出貢獻。

該研究成果的應用還有望拓展到其他神經退行性疾病的研究領域，爲相關疾病的早期診斷和治療帶來新的啓示和可能性。

縂的來說，這一研究爲毉學界探索帕金森病早期診斷方法打開了一扇新的大門，爲致力於神經疾病防治的科研工作者提供了重要的蓡考。