發展整合性巴金森氏症診斷及預測模式

背景: 巴金森症是第二常見的神經退化疾病. 雖然對疾病的致病機轉已經有一定程度的了解與掌握,目前仍無法精準地找出未來罹患巴金森症的高風險族群,並針對該族群提早進行神經保護治療;或是在已經產生動作症狀的巴金森症患者,對其未來疾病的進展進行預測.雖然各類型生物標記的發展已經累積十數年的經驗,但是截至目前為止,仍沒有一個單一的因子可以達到理想的預測,這些令人遺憾的結果或許跟巴金森症本身症狀以及致病機轉的多樣性有關. 因此,發展一個新的預測模式,必須是整合多種參數的組合,這其中應該包含了嶄新的生物標記,客觀的臨床症狀評估以及完整的環境因子評估.過往的生物標記多半分析腦脊髓液或是周邊血液中的特定物質含量,但是腦脊髓液取得不易,周邊血液因為血腦屏障的阻礙,其中的物質也不盡然能反映腦部真實狀況.所幸周邊血液中可以被分離出的神經細胞胞外體就可以克服這些問題.胞外體是細胞釋放的小泡,裡面可以攜帶RNA與蛋白質,內容物被認為相當接近細胞質.透過特定的表面蛋白標定,可以分離出來自於神經細胞的胞外體,藉此得知細胞內狀態. 另外,臨床症狀的重要性不可被忽視,但是傳統的量表無法精確及客觀的分析症狀嚴重度.日前研究指出,人工智慧輔助的語音分析可以準確地推測患者的動作障礙程度.假設與目標: 本計畫假設能夠透過結合生物標記,語音與腸內菌相分析,來建立預測巴金森症的整合模式.實驗步驟: 本計畫將建立三個追蹤族群,都追蹤兩年,每年固定進行生物標與語音.第一/二個族群皆為巴金森患者,其中一個用於建立預測模式,另一個則做為驗證群組.第三個族群為未來罹患巴金森症的高風險族群 (動眼期睡眠障礙的患者),用來驗證這個模式是否能夠預測無巴金森症狀的人未來發病的準確性.預期結果: 透過這個模式,預期可以在已經有動作症狀的巴金森症患者,達到預測預後的目的. 另外,在高風險族群(如動眼期睡眠障礙的患者),能夠預測未來產生巴金森症狀的機率.