Большинство методов лечения болезни Паркинсона (БП) лишь замедляют прогрессирование заболевания. Поэтому раннее вмешательство имеет решающее значение для оптимизации ухода за пациентами, что требует своевременной диагностики. Текущие тесты, такие как клинические рейтинговые шкалы и нейронная визуализация, могут быть субъективными и дорогостоящими.
Методы исследования
Исследователи в области аналитической химии сообщили о первоначальной разработке системы, которая недорого проводит скрининг на БП по запахам в ушной сере человека. Предыдущие исследования показали, что изменения в кожном сале, маслянистом веществе, выделяемом кожей, могут помочь выявить людей с БП.
Хао Донг (Hao Dong), Данхуа Чжу (Danhua Zhu) и их коллеги решили сосредоточить свои усилия на ушной сере, которая в основном состоит из кожного сала и легко поддаётся анализу. Они взяли мазки из ушных каналов 209 человек (108 из них были диагностированы с БП) и проанализировали собранные выделения с помощью газовой хроматографии и масс-спектрометрии.
Результаты исследования
Четыре из летучих органических соединений (ЛОС), обнаруженных в ушной сере людей с БП, значительно отличались от ушной серы людей без заболевания. Исследователи пришли к выводу, что эти четыре ЛОС, включая этилбензол, 4-этилтолуол, пентанал и 2-пентадецил-1,3-диоксолан, являются потенциальными биомаркерами для БП.
Затем Донг, Чжу и их коллеги обучили систему искусственного интеллекта (ИИ) с данными о ЛОС в ушной сере. Полученная модель скрининга на основе ИИ классифицировала образцы ушной серы от людей с БП и без него с точностью 94%.
Заключение
Исследователи говорят, что система ИИ может использоваться в качестве инструмента скрининга первой линии для раннего обнаружения БП и может проложить путь для раннего медицинского вмешательства, тем самым улучшая уход за пациентами. Однако следующим шагом является проведение дальнейших исследований на разных этапах заболевания, в нескольких исследовательских центрах и среди множественных этнических групп, чтобы определить, имеет ли этот метод более широкое практическое применение.
Литература:
Xing Chen et al, An Artificial Intelligence Olfactory-Based Diagnostic Model for Parkinson’s Disease Using Volatile Organic Compounds from Ear Canal Secretions, Analytical Chemistry (2025). DOI: 10.1021/acs.analchem.5c00908
Ведущий специалист отдела организации клинических исследований, терапевт, врач ультразвуковой диагностики ООО «ВеронаМед» (г. Санкт-Петербург), главный редактор, учредитель сетевого издания Medical Insider, а также автор статей.
E-mail для связи – [email protected];
