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研究人员已经确定了一系列血液标记，这些标记可以在大多数症状出现前七年就显示出帕金森病的存在。如果这项小型研究的结果可以在更大的人群中复制，那么就可以开发出一种简单的血液测试来识别那些有患病风险的人。

全球约有 1000 万人患有帕金森病，迫切需要开发更好的治疗和预防策略。这之所以具有挑战性，原因之一是我们无法及早识别出有帕金森病风险的人，从而无法试行缓解策略。

因此，伦敦大学学院生物化学家珍妮·哈尔奎斯特 (Jenny Hällqvist) 和同事利用机器学习模型发现了我们血液中随着帕金森病的进展而发生变化的八种蛋白质。

一般人被诊断患有帕金森病时，大脑黑质部分中已经失去了60% 以上的多巴胺生成细胞。

然而，在神经退化开始引起身体症状之前，有一个运动前阶段，其影响更为微妙。这些影响包括情绪紊乱和睡眠中断，称为 REM(快速眼动)睡眠行为障碍。

研究人员比较了 99 名近期诊断为帕金森病的患者、72 名患有 REM 睡眠行为障碍的患者和 26 名健康对照者的血液，确定了 23 种潜在的生物标志物。

然后，他们在机器学习模型的帮助下将这些候选者缩小到最可靠的血液标记组合。综合起来，研究人员能够以近 80% 的准确率预测哪些患有 REM 睡眠行为障碍的患者会患上帕金森病——远在他们开始出现明显的身体症状之前。

研究人员发现的生物标志物是与炎症、血液凝固和细胞发育生化途径有关的蛋白质。其中一些随着症状严重程度和认知能力下降而增加。