今年“世界帕金森病日”的主题是“人工智能助力帕金森病管理”。 近几年来，AI 技术正颠覆传统的帕金森病诊疗：比如通过高清摄像头和传感器，实时捕捉患者步态、震颤幅度等数据，生成个性化评估报告；大模型分析历史数据，预测病情发展趋势，为医生制定治疗方案提供科学依据。记者从中山大学附属第一医院获悉，该院正在借助AI打造帕金森病的早期预警模型，未来可以在患者出现震颤、僵硬、迟缓等典型症状前早发现、早干预，甚至可以“预言”帕金森病患者子女是否也会患上同一疾病。临床中涌现出的创新疗法，通过非侵入性的方式干预大脑神经活动，为帕金森病患者提供了新的治疗选择。
出现震、僵、缓症状，相关神经元或已“死亡”过半
帕金森病是一种常见的神经退行性疾病，其典型症状包括肢体震颤、肌肉僵硬和运动迟缓等典型症状，其中最为大家熟知的就是“手抖”。然而，当患者出现症状就诊时，其脑内多巴胺能神经元可能已经死亡了70%，中山一院神经内科陈玲教授指出。因此，如何在症状出现之前识别出帕金森病的“隐形信号”，成为医学界亟待解决的难题。
帕金森病患者脑部PET显像，人工智能可进行分析
为攻克这一难题，陈玲教授团队创新性地采用了新型示踪剂进行突触前多巴胺能脑PET显像。这种示踪剂能够精准捕捉多巴胺神经元的早期微小变化，从而在患者尚未出现典型运动症状时，就发现潜在的脑功能异常。同时，借助人工智能技术对影像数据进行深度挖掘，研究人员能够从海量数据中识别出具有预测发病价值的异常模式。这种结合新型示踪剂和人工智能的方法，不仅提高了早期诊断的准确性，还为建立帕金森病前驱期预警模型奠定了基础。
早发型帕金森病患者子女为高危人群
“父母有帕金森病，我会不会也中招？会在多少岁时发病？”在临床中，帕金森病患者的子女有50%会为此焦虑。他们的担心是有一定道理的。在早发型帕金森病（发病年龄<50岁）患者中，遗传因素往往占重要比重，其子女的发病风险也相对较高。
这项研究特别关注50岁以前起病的帕金森病患者的成年子女。通过长期随访和多种检测手段，研究人员希望能够早期识别出潜在的发病风险，从而实现疾病的早发现、早干预。陈玲教授表示，如果能够在神经元死亡50%甚至30%前就发现疾病，并开始干预，可延缓甚至阻断疾病的发展，“即使发病，症状也很可能比较轻，保持着良好的运动功能，有较高的生活质量。”
据介绍，一旦这一预警模型成功建立，将能够在症状出现之前识别出帕金森病的早期迹象，为患者争取宝贵的治疗时间；通过早期干预，延缓甚至阻断疾病的发展，改善患者的生活质量；为高危人群提供个性化的预防和治疗方案，降低发病风险。
无创治疗方式为帕金森病患者提供更多选择
对于已经明确诊断的帕金森病患者，医学上也不断涌现新的治疗手段，无创性神经调控治疗在帕金森病康复治疗中展示出了巨大的潜力和前景。
中山一院康复医学科陈曦教授介绍，目前帕金森病的治疗主要通过药物来缓解症状和改善患者的生活质量。后期患者出现运动症状难以控制或出现药物副作用时可选用脑深部电刺激。
经颅磁刺激示意图
近年来，科学家们不断探索无创的新治疗方式，其中经颅磁刺激和经颅电刺激备受关注。两者均可在颅外无创性地调控大脑神经活动，引起患者症状改善。以经颅磁刺激为例，它是利用强磁场脉冲产生的磁场穿透头皮和颅骨，通过电磁感应原理在大脑皮层中诱发电流。这些诱发电流能够影响到大脑区域的神经元活动，并对神经元的放电模式和网络功能产生调节作用。基于《中国帕金森病重复经颅磁刺激治疗指南》推荐，针对性地设置经颅磁刺激参数可有效改善帕金森患者的运动和非运动症状。
经颅电刺激示意图
陈曦教授介绍，在临床应用时，经颅磁刺激和电刺激既可以单独使用，也可以和其他康复训练相结合以提高训练效果；可以根据患者的病情灵活地选择刺激参数进行个体化的治疗；同时规避了手术风险，具有较高的安全性。“不过，我们必须认识到目前的研究仍处于初级阶段，还需要更多的临床试验和研究来验证其有效性、安全性和最佳应用方式。”
据了解，通过“早期预警+中晚期管理”，临床医学正在构建帕金森病从筛查到治疗、从干预到管理的全流程诊疗方式，由经验驱动向数据驱动、精准化调控转型，为减轻患者经济负担及降低社会成本提供创新路径。
文|记者 陈辉 通讯员 彭福祥图|由受访者提供
