神经前沿 | 帕金森病生物标志物的新发现

编者按：帕金森（PD）是一种常见的老年神经退行性疾病，好发于50-60岁的人群，还有极少数的人群可能会在40岁之前发病。PD通常起病比较隐匿，前驱症状一般无特异性，患者不仅可出现震颤、肌强直等运动症状，还可出现神经精神症状、自主神经功能障碍、睡眠-觉醒障碍等非运动症状。本文就来汇总一些帕金森病的最新研究进展，希望对临床诊治有一些提示。

Prasinezumab（普拉奈珠单抗）在早期帕金森病快速进展亚型中的疗效分析

4月15日瑞士巴塞尔罗氏创新中心GennaroPagano团队在Naturemedicine上发表了题为“Prasinezumabslowsmotorprogressioninrapidlyprogressingearly-stageParkinson’sdisease”的研究论文，该研究特别探讨了Prasinezumab这种单克隆抗体在早期帕金森病中的潜在的治疗作用，尤其是在PASADENA第二阶段临床试验中对于快速进展的病例显示出对运动症状进展有一定的减缓效果。Prasinezumab（普拉奈珠单抗）的研究和应用尝试通过靶向聚集的α-突触核蛋白(α-synuclein)来干预疾病的进展，这是帕金森病病理过程中的关键蛋白。

该研究还特别关注了快速进展的亚组，探讨Prasinezumab在这些特定群体中的潜在益处。结果显示，在接受单胺氧化酶B抑制剂(monoamineoxidaseBinhibitors,MAO-B)的基线亚群中，Prasinezumab对抑制症状恶化的效果更为明显。这种效果的差异性可能与α-突触核蛋白聚集的速度和程度有关，暗示在快速进展的PD亚型中，干预聚集的α-突触核蛋白可能更有效。

接受利司那肽治疗12个月的早期帕金森病患者，相比安慰剂，运动障碍进展显著减缓！

2024年4月3日，《新英格兰医学杂志》（NEJM）发布了一项令人瞩目的临床试验结果：接受利司那肽治疗12个月的早期帕金森病患者，相比安慰剂，运动障碍进展显著减缓！NEJM评论强调，若这种疗效能够随着治疗的持续而增强，GLP-1类疗法有望成为改变帕金森病治疗格局的新兴策略。

在本文的研究中表明，在早期帕金森病患者中，与安慰剂相比，利司那肽治疗在12个月的2期试验中减少了运动障碍的进展，未来需要更长时间和更大规模的试验来确定利司那肽在帕金森病患者中的疗效和安全性。

大规模、多组织、多平台的蛋白质组学研究！帕金森病生物标志物的新发现！

2024年3月，斯坦福大学医学院研究团队JarodRutledge等人在ActaNeuropathologica上发表了题为“ComprehensiveproteomicsofCSF,plasma,andurineidentifyDDCandotherbiomarkersofearlyParkinson’sdisease”的研究论文。

该研究使用了三种蛋白质组学方法（Olink、SomaScan、液相色谱-质谱蛋白质组学）分析了来自7个队列参与者的4877份脑脊液、血浆和尿液样本，以确定诊断早期PD的生物标志物（DDC、DPP7等），进一步研究发现DDC在初次接受治疗的PD、前驱PD和GBA或LRRK2携带者的脑脊液（CSF）和尿液中持续上调，这表明尿液和脑脊液DDC可能是一个有希望的诊断和预后指标，在临床护理和转化研究中具有巨大潜力。

浙江大学田梅/张宏团队评述帕金森病突触功能障碍的PET分子影像

今年3月，浙江大学医学院附属第二医院核医学科及PET中心田梅教授、张宏教授团队在发表题为“PositronEmissionTomographyImagingofSynapticDysfunctioninParkinson’sDisease”的综述文章。牛嘉琪为文章第一作者。综述了帕金森病突触功能障碍的PET分子影像研究进展。

本文系统总结了PD多巴胺和非多巴胺系统突触功能障碍相关的重要分子靶点，及其相应的特异性PET分子影像探针，并介绍了PET分子影像在PD早期诊治、疗效评估及机制探索等方面的应用。对于延缓疾病进展、改善患者预后具有重要的临床价值。

福建医科大学叶钦勇课题组开发新型机器模型预测帕金森病患者进展冻结步态的风险

今年2月福建医科大学附属协和医院叶钦勇教授、蔡国恩副教授和广东工业大学蔡国发副教授合作在《npjParkinson'sDisease》上发表了题为“CorticalThicknessandWhiteMatterMicrostructurePredictFreezingofGaitDevelopmentinParkinson’sDisease:AMachineLearning-basedModel”的文章，林法彬、邹欣洋和苏佳琪为论文的共同第一作者。

该研究以帕金森病进展标志物研究计划（PPMI）数据库为基础建立了发现队列，同时利用福建医科大学附属协和医院帕金森病（FJMUUH-PD）数据库建立了验证队列，以UPDRS和MDS–UPDRS评分量表来定义帕金森病患者是否具有冻结步态。通过随机森林回归算法筛选临床变量、白质纤维和皮层厚度中的具体特征。所选特征用于训练支持向量机学习模型，并通过各模型组合的AUC值评估模型性能。最后，通过外部验证队列对模型性能进行验证。

最终，研究结果表明，在以白质纤维、皮层厚度和临床变量为特征的情况下，采用ROSE过采样方法的支持向量机模型（特别是径向基核模型）进行训练，能够在个体水平上帮助预测帕金森病患者冻结步态的发生风险。作者期望，本研究模型能够在早期识别有可能发展成延迟冻结步态的帕金森病患者，从而为临床医生提供有价值的指导，以预防和干预帕金森病患者的冻结步态症状。

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