在皮脂RNA中发现帕金森病的特殊信息

日本Kao株式会社、顺天堂大学和Preferred Network株式会社联合宣布，他们的联合研究团队在帕金森病患者的皮脂RNA中发现了与帕金森病相关的独特信息。结合皮脂RNA信息的机器学习模型可用于帕金森病的诊断。该研究成果最近已发表在英国《科学报告》在线版上。

在日本，帕金森病的发病率已经上升到每10万人中约有140人，成为第二大神经退行性疾病。该病可引起与运动、自主神经紊乱、认知能力下降等相关的症状。帕金森病目前尚无治愈方法，但通过早期诊断和合理治疗，症状是可以控制的。

帕金森病的诊断需要专业而复杂的检查，因此迫切需要更简单的检查方法。研究小组对轻度帕金森病患者进行了实验。通过对皮脂RNA的分析，发现帕金森病患者的皮脂RNA含有与正常健康人不同的信息。

研究团队将皮脂RNA信息与机器学习模型相结合，以识别帕金森病。结果表明，该模型可以通过分析皮脂核糖核酸、年龄和性别信息来识别帕金森病。此外，使用相同的方法，可以预测帕金森病的严重程度，将严重程度值与皮脂RNA、年龄和性别信息相结合构建的机器学习模型可以更准确地识别帕金森病。

本研究证明皮脂RNA信息与机器学习模型的结合可以用于帕金森病的早期诊断。只需要一张吸油膜，无创，每个人都可以轻松拿皮脂RNA做实验。如果这种简单的检查方法能够实现，将有助于帕金森病的早期诊断和早期干预医疗手段的发展。