用睡眠時的呼吸，檢測帕金森??！新研究有望大幅提前診斷時間

2026-04-23 健康知識養生常識

▎藥明康德內容團隊編輯
【用睡眠時的呼吸，檢測帕金森病！新研究有望大幅提前診斷時間】帕金森病僅次于阿爾茨海默病，是全球范圍內第二常見的神經退行性疾病，數百萬人深受該病的困擾。目前，對帕金森病的診斷主要是基于運動癥狀，例如靜止性震顫（也就是俗稱的手抖）、肌強直、運動遲緩等。但問題是，這類癥狀往往在疾病進展多年后才出現，而帕金森病的早期診斷始終是一大難題。
近年來，科學家一直在研究早期診斷帕金森病的潛在手段，例如利用腦脊液或是神經成像。不過，這些侵入性的手段價格昂貴，而且需要在特定的醫學場所才能進行，因此無法用作常規檢測手段。
最近，來自麻省理工學院（MIT）等機構的研究團隊開發了一種借助人工智能（AI）檢測帕金森病的全新手段。這一次，無需從運動特征中尋找疾病跡象，而是直接讀取使用者的呼吸模式，這一策略有望將檢測時間提前好幾年。該研究發表于《自然·醫學》期刊。

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這項研究的領導者， MIT的DinaKatabi教授表示，早在1817年， JamesParkinson醫生在首次描述帕金森病的著作中，就注意到了疾病與呼吸的關系。此后的研究陸續印證了這一點，并且提出了多種解釋：腦干控制呼吸的區域退化、控制呼吸功能的肌肉弱化、睡眠呼吸障礙都被認為可能導致了早期患者的呼吸信號異常。
Katabi教授指出：“一些研究表明，呼吸癥狀早在運動癥狀前數年就已顯現，這意味著呼吸特征有潛力在現有的帕金森病診斷之前，實現疾病的風險評估。 ”
如下圖所示，對于這項研究使用的系統，信號輸入來自使用者在夜間睡眠時的呼吸信號，而信號的收集有兩種方式：使用者在胸部或腹部穿戴的呼吸帶；或者是用一個形似路由器的裝置發送無線電信號，并提取出使用者的呼吸模式。
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▲該研究可以通過兩種方式收集使用者睡眠時的呼吸信號，并利用AI模型輸出診斷結果（圖片來源：參考資料[1]）
隨后，系統的神經網絡可以根據收集到的呼吸信號進行分析。這個神經網絡學習了如何根據呼吸模式預測定量腦電圖，進而輸出預測結果。在對7687位參與者（包含757名帕金森病患者）的評估中，該系統不僅能以較高的靈敏度與準確度檢測出帕金森病，還能預測疾病嚴重程度、追蹤疾病進程。
因此，使用者無需出門，也不用植入入侵式設備，在家中睡覺時就可以日常接受帕金森病評估。
Katabi教授表示，這項進展對于帕金森病藥物研發與臨床護理有著重要意義。 “對于藥物研發，我們的結果可以讓臨床試驗的周期顯著縮短、參與者大幅減少，最終加速新療法的研發。而對于臨床護理，有很多人難以獲得醫療資源，例如生活在貧困地區，或者行動不便、難以離開住所，而這一手段能幫助這些人接受評估。 ”
封面圖來源：123RF
參考資料：
[2]ArtificialintelligencemodelcandetectParkinson’sfrombreathingpatterns.RetrievedAug25th,2022fromhttps://www.eurekalert.org/news-releases/962870
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