간단한 혈액 검사를 통해 증상이 나타나기 7년 전에 파킨슨병을 예측할 수 있으며, 이는 파킨슨병 진단에 있어 “중요한 진전”을 의미합니다.
연구자들은 조기 예측과 진단이 파킨슨병을 늦추거나 멈출 수 있는 치료법을 찾는 데 도움이 될 것이라고 믿습니다.
이 검사는 인공지능(AI)을 활용해 움직임을 조절하는 뇌 부위의 신경세포가 사멸해 발생하는 질병을 예측하는 방식이다.
이러한 신경 세포가 죽거나 손상되면 도파민이라는 화학 물질을 생성하는 능력이 상실됩니다.
파킨슨병 환자는 이미 떨림이나 움직임 둔화와 같은 증상이 나타난 후 현재 도파민 대체 요법으로 치료를 받고 있습니다.
조기 진단과 치료가 도파민을 생성하는 뇌 세포를 보호하는 데 도움이 될 것으로 생각됩니다.
공동 제1저자인 괴팅겐 대학 의료센터와 파라셀수스-엘레나-클리닉 카셀의 마이클 바틀(Michael Bartl) 박사는 UCL 퀸스퀘어 신경학 연구소의 제니 할크비스트(Jenny Hallqvist) 박사와 함께 다음과 같이 말했습니다. “혈액 내 8가지 단백질을 측정함으로써 잠재적인 파킨슨병을 식별할 수 있습니다 환자는 몇 년 전에 미리
“이는 약물 치료가 잠재적으로 초기 단계에 주어질 수 있다는 것을 의미하며, 이를 통해 질병 진행을 늦추거나 심지어 질병 발생을 예방할 수도 있습니다.”
파킨슨병 영국 연구 책임자인 데이비드 덱스터(David Dexter) 교수는 “영국 파킨슨병이 공동 자금을 지원한 이 연구는 확실하고 환자 친화적인 파킨슨병 진단 테스트를 찾는 데 있어 중요한 진전을 의미한다”고 말했습니다.
“혈액에서 식별하고 측정할 수 있는 생물학적 지표를 찾는 것은 임상 연구에서 점점 더 많이 사용되고 있는 요추 천자보다 훨씬 덜 침습적입니다.”
연구에 따르면 머신러닝이라는 AI 분야가 파킨슨병 환자의 농도가 변경된 8개의 혈액 기반 바이오마커 패널을 분석하면 100% 정확도로 진단을 제공할 수 있는 것으로 나타났습니다.
수석 저자인 UCL 그레이트 오몬드 스트리트 아동 건강 연구소의 케빈 밀스(Kevin Mills) 교수는 이렇게 말했습니다. “파킨슨병을 치료할 수 있는 새로운 치료법이 개발됨에 따라 우리는 환자에게 증상이 나타나기 전에 진단해야 합니다.
“우리는 뇌 세포를 다시 성장시킬 수 없으므로 우리가 가지고 있는 뇌 세포를 보호해야 합니다.
“현재 우리는 말이 도망친 후 마구간 문을 닫고 있으며 환자에게 증상이 나타나기 전에 실험적인 치료를 시작해야 합니다.”
그는 충분한 자금이 지원된다면 2년 이내에 NHS에서 이 테스트를 사용할 수 있기를 희망한다고 덧붙였습니다.
전문가들은 추가 연구를 통해 이 테스트가 파킨슨병과 초기 유사성을 지닌 다른 질환을 잠재적으로 구별할 수 있을 것이라고 제안합니다.
팀은 또한 테스트를 통해 누군가가 파킨슨병에 걸릴 가능성을 예측할 수 있는지 여부도 조사했습니다.
급속 안구 운동 행동 장애(iRBD) 환자 72명의 혈액을 분석한 결과, 이들 중 약 75~80%가 시뉴클레인병증(시누클레인병증, 즉 비정상적인 축적으로 인해 발생하는 뇌 장애의 일종)이 발병하는 것으로 알려져 있습니다. 파킨슨병을 포함한 뇌 세포에 있는 알파-시누클레인이라는 단백질.
환자들은 10년에 걸쳐 추적되었으며 연구자들은 AI 예측이 지금까지 정확했다고 말합니다. 팀은 16명의 환자가 파킨슨병에 걸릴 것이라고 정확하게 예측했으며 증상이 시작되기 최대 7년 전에 이를 수행할 수 있었습니다.
파킨슨병 영국(Parkinson’s UK)에 따르면, 현재 영국에 살고 있는 37명 중 약 1명이 일생 동안 파킨슨병 진단을 받게 되며, 이미 153,000명이 이 질환을 앓고 있습니다.
연구자들은 이 연구에서 증상이 나타나기 전 7년보다 더 빨리 파킨슨병을 예측할 수 있는지 조사하기 위해 카드에 혈액 한 방울을 떨어뜨려 실험실에 게시할 수 있는 간단한 테스트를 만들기 위한 자금 확보를 희망하고 있습니다.
EU Horizon 2020 보조금, 파킨슨병 영국, 국립 보건 연구소 GOSH 생물 의학 연구 센터 및 Szeben-Peto 재단의 자금 지원을 받은 이 연구는 Nature Communications에 게재되었습니다.
Blood test could predict Parkinson’s seven years before symptoms – study
Nina Massey, PA Science Correspondent
Wed 19 June 2024 at 1:00 am AEST·3-min read
A simple blood test could predict Parkinson’s disease seven years before symptoms appear, marking a “major step forward” in diagnosis of the condition.
Researchers believe early prediction and diagnosis would help in finding treatments that could slow or stop Parkinson’s.
The test uses artificial intelligence (AI) to predict the disease, which is caused by the death of nerve cells in the part of the brain that controls movement.
When these nerve cells die or become impaired, they lose the ability to create a chemical called dopamine.
People with Parkinson’s are currently treated with dopamine replacement therapy after they have already developed symptoms, such as tremors or slowness of movement.
It is thought that early diagnosis and treatment would help protect the dopamine-producing brain cells.
Co-first-author Dr Michael Bartl, of University Medical Centre Goettingen and Paracelsus-Elena-Klinik Kassel, alongside Dr Jenny Hallqvist, UCL Queen Square Institute of Neurology, said: “By determining eight proteins in the blood, we can identify potential Parkinson’s patients several years in advance.
“This means that drug therapies could potentially be given at an earlier stage, which could possibly slow down disease progression or even prevent it from occurring.”
Professor David Dexter, director of research at Parkinson’s UK, said: “This research, co-funded by Parkinson’s UK, represents a major step forward in the search for a definitive and patient-friendly diagnostic test for Parkinson’s.
“Finding biological markers that can be identified and measured in the blood is much less invasive than a lumbar puncture, which is being used more and more in clinical research.”
The research found that when a branch of AI called machine learning analysed a panel of eight blood-based biomarkers whose concentrations are altered in patients with Parkinson’s, it could provide a diagnosis with 100% accuracy.
Senior author Professor Kevin Mills, of UCL Great Ormond Street Institute of Child Health, said: “As new therapies become available to treat Parkinson’s, we need to diagnose patients before they have developed the symptoms.
“We cannot regrow our brain cells and therefore we need to protect those that we have.
“At present we are shutting the stable door after the horse has bolted and we need to start experimental treatments before patients develop symptoms.”
He added that with sufficient funding, it is hoped the test will be used by the NHS within two years.
The experts suggest that with further research this test could potentially distinguish between Parkinson’s and other conditions that have some early similarities.
The team also looked at whether the test could predict the likelihood of someone going on to develop Parkinson’s.
Blood from 72 patients with Rapid Eye Movement Behaviour Disorder (iRBD) was analysed as it is known that about 75% to 80% of these people will go on to develop a synucleinopathy – a type of brain disorder caused by the abnormal build-up of a protein called alpha-synuclein in brain cells – including Parkinson’s.
The patients were followed up over 10 years and researchers say the AI predictions have so far been correct, with the team correctly predicting 16 patients would go on to develop Parkinson’s and being able to do this up to seven years before the onset of any symptoms.
According to Parkinson’s UK, around one in 37 people alive today in the UK will be diagnosed with Parkinson’s in their lifetime, and there are 153,000 people already living with the condition.
The researchers are hoping to secure funding to create a simpler test where a drop of blood can be spotted on a card and posted to the lab to investigate if it can predict Parkinson’s even earlier than the seven years before the onset of symptoms in this study.
The research, which was funded by an EU Horizon 2020 grant, Parkinson’s UK, the National Institute for Health and Care Research GOSH Biomedical Research Centre, and the Szeben-Peto Foundation, is published in Nature Communications.
