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標題:
运动与睡眠质量
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作者:
p30900
時間:
2024-7-6 00:31
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运动与睡眠质量
科普时报讯(记者吴桐)施普林格·自然旗下专业学术期刊《自然·通讯》日前发表的一项研究成果表明,被动采集的运动追踪数据,或能作为预测帕金森病未来发展的早期指标。这些数据或能实现相对低成本且无创的大规模人群筛查,但这项研究成果仍需进一步研究。
帕金森病是一种没有已知疗法的神经退行性疾病,会导致运动功能相关神经元进行性丧失。确诊神经系统变性后,帕金森病通常已持续多年,此时约有50%—70%的运动功能相关神经元已受到影响,提早发现帕金森病风险的个体,或能让更多受试者加入为该疾病设计的保护性疗法临床研究。
论文作者辛西娅·桑多尔和同事利用英国生物银行采集10.3万人年龄在40—69岁的数据,模拟运动追踪设备的数据,用来在临床确诊前发现帕金森病患者。辛西娅·桑多尔发现,相比常用的临床标志物,如生活方式、遗传学、血液生化学、患者报告症状指标,使用来自运动追踪设备的数据训练机器学习模型,能更好区分临床诊断和预诊断的帕金森病。
辛西娅·桑多尔指出,与运动加速和睡眠质量相关的特定模式,跟帕金森病的未来发病或现有确诊有关。白天的平均运动加速在帕金森病确诊前的几年里会减慢,而帕金森病确诊患者的睡眠障碍比其他临床疾病患者更严重。
辛西娅·桑多尔认为,他们的研究成果表明,运动数据或能作为发现帕金森病风险人群的低成本筛查工具,但仍需在其他人群中开展进一步研究来印证以上研究结果。辛西娅·桑多尔指出,对帕金森病相关的病理性神经退行迹象的早期筛查,或有助于启动神经保护疗法,以开展针对疾病发展的临床试验。
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