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中国银河证券中新网北京6月19日电 (记者 孙自法)施普林格·自然旗下学术期刊《自然-通讯》最新发表一篇医学研究论文认为，通过机器学习模型检测血液中的蛋白质，或有助于最早在运动症状出现前7年预测帕金森病的发生。

论文共同通讯作者、英国伦敦大学学院大奥蒙德街儿童健康研究所Jenny Hällqvist和德国哥廷根大学医学中心Michael Bartl与同事及合作者一起，分析了99名近期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没有帕金森相关运动症状的患者，以及36名健康对照者的血样。他们从帕金森病患者的血液中识别出涉及炎症、凝血级联和Wnt信号通路的23种蛋白质的持续失调，在这些蛋白质中，有6种在快速眼动睡眠行为障碍患者中也显示出失调。

帕金森病是一种神经退行性疾病，症状表现为行动迟缓、僵硬和静止性颤抖。在出现运动症状前，会有一段时间出现非运动症状，包括快速眼动(REM)睡眠行为障碍等睡眠障碍，而快速眼动睡眠行为障碍是日后帕金森病进展的重要预测指标。因此，研究患有快速眼动睡眠行为障碍的个体，为深入了解帕金森病发病前的早期病理变化提供了机会。