日本花王株式會社、順天堂大學、Preferred網絡株式會社共同宣布，他們的聯合研究小組在帕金森病患者的皮脂RNA中發現了與該病癥相關的特有信息。結合皮脂RNA信息的機器學習模型，可以用于對帕金森病的診斷。研究成果近日發表在英國《科學報告》網絡版。

　　在日本，帕金森病罹患率上升到每10萬人中約140人，成為第二大神經變性疾病。該病會引起與運動相關的癥狀、自律神經障礙、認知能力降低等癥狀。目前帕金森病尚無根治方法，但通過早期確診以及合理治療，可使癥狀得到控制。

　　帕金森病診斷需要專業且復雜的檢查，因此迫切需要更為簡便的檢查方法。研究小組針對輕癥帕金森病患者進行了實驗，通過對皮脂RNA分析發現，帕金森病患者的皮脂RNA中含有與正常健康者不同的信息。

　　研究小組將皮脂RNA信息與機器學習模型結合鑒別帕金森病。結果顯示，該模型能夠通過對皮脂RNA、年齡、性別信息進行分析后鑒別出帕金森病。此外，運用同樣方法，還能預測帕金森病的重癥度，而重癥度數值與皮脂RNA、年齡、性別信息進行組合所構建的機器學習模型，可以更加精確地鑒別出帕金森病。

　　該研究成果證實了皮脂RNA信息與機器學習模型的結合可以對帕金森病進行早期診斷。只需1枚吸油膜，毫無侵襲性且人人皆可輕松采取皮脂RNA用于實驗，如果這種簡單檢查方法能夠實現，將有助于帕金森病早期診斷及先期干預式醫療手段的開發。