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羊城晚报记者 陈辉 通讯员 彭福祥 近几年，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。 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。 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。
