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I modelli premonitori hanno potuto diagnosticare più esattamente la malattia del Parkinson della fase iniziale

Come è il vostro odorato? Vi scoprite che frequentemente vi appisoli durante il giorno o batti circa durante i sogni? Spesso, la malattia del Parkinson della fase iniziale non presenta con i sintomi tipici di perturbazione del motore, rendenti la diagnosi problematica. Ora, i neuroscenziati all'università di York hanno trovato che cinque modelli differenti che usano questi tipi di non motori clinici come pure variabili biologiche a predicono più esattamente la malattia del Parkinson della fase iniziale.

La loro analisi del cinque-modello è una del prima utilizzando le variabili cliniche e biologiche soltanto del non motore. Alcuni modelli hanno eseguito meglio di altri ma tutti hanno distinto la malattia del Parkinson (preclinica) della fase iniziale dai comandi sani e di pari età, con migliore di 80 per cento di accuratezza. I modelli possono assistere nell'amministrazione più tempestiva dei trattamenti futuri mentre diventano disponibili, secondo lo studio pubblicato oggi nelle frontiere in neurologia.

Facendo uso del metodo di modello multiplo come primo passo per la diagnosi egualmente sia un'alternativa meno dilagante a usando la scansione tradizionale del tracciante radioattivo (DaTscan) usata solitamente per valutare i pazienti.

L'autore principale dello studio, il candidato Charles Leger di Ph.D. ed il suo supervisore Joseph DeSouza, dipartimento del laboratorio di professore associato della psicologia all'università di York, dicono che lo scopo era di sviluppare i modelli che potrebbero essere usati per predire, con più maggior di 80 per cento di risparmio di temi, quelli con la patologia di Parkinson della fase iniziale contro quelli senza malattia evidente.

Nello studio, le due analisi separate sono state condotte: uno per la classificazione della malattia del Parkinson precoce contro i comandi e l'altro per la classificazione di Parkinson in anticipo contro SWEDD (scansioni senza prova del deficit della dopamina). Il termine SWEDD si riferisce all'assenza, piuttosto che la presenza, di anomalia della rappresentazione in pazienti presunti clinicamente per avere malattia del Parkinson.

“Ora, non c'è maturazione per la malattia del Parkinson. Tutti che sappiamo ora sono i segni ed i sintomi e noi possiamo trattare soltanto i sintomi,„ dice DeSouza. “Questi modelli potrebbero essere molto utili nella differenziazione dei pazienti che possono presentare con i sintomi Parkinson's del tipo di relativi alla patologia di Parkinson dai pazienti che realmente hanno la malattia.„

La previsione facilitata e più accurata della fase iniziale, latta di de novo Parkinson permette quelle diagnosticata positivamente per adottare i cambiamenti di stile di vita quale l'esercizio fisico regolare nella fase iniziale che può migliorare la mobilità ed il bilanciamento, dice DeSouza.

I ricercatori hanno usato a sezione trasversale, dati del riferimento dall'iniziativa progressiva degli indicatori del Parkinson (PPMI). I dati di PPMI usati erano variabili cliniche limitate del non motore (per esempio l'odorato, la sonnolenza di giorno, la presenza di disordine di comportamento del movimento di occhio rapido, l'età, ecc.) e le variabili biologiche (per esempio alfa-synuclein cerebrale del liquido spinale, proteina tau, beta-amyloid-142, ecc.) cinque tipi di modello differenti erano modelli “preparati„ che potrebbero risultare utile nel contribuire a differenziare la patologia di Parkinson della fase iniziale.

Che cosa è unico circa questo studio è che fornisce un'analisi doppia, che non è stata fatta prima per la malattia del Parkinson precoce.„

Charles Leger, l'autore principale dello studio, candidato di Ph.D.

L'analisi doppia inclusa: previsione (a) di presto, Parkinson preclinico contro i comandi, poi in un'analisi separata, (b) Parkinson in anticipo contro SWEDD (lo stato identico del Parkinson). I modelli preparati hanno tentato di predire Parkinson in anticipo dai comandi (a); e Parkinson in anticipo da SWEDD (b).

“Ogni funzionalità usata era primo pertinente provato nella letteratura. Di quelli, abbiamo permesso che ogni modello selezionasse quali preannunciatori erano più importanti. Nessun modello è garantito per fornire il migliore adattamento,„ dice Leger. “Con cinque modelli, se ottenete la stessa funzionalità che sta fuori, quindi sapere che la variabile particolare è molto importante nella distinzione della malattia. I neurologi potrebbero applicare uno o più dei modelli ai loro propri dati ad aiuto distinguono la patologia di Parkinson da patologia che masquerading come Parkinson. Due dei modelli possono essere utili nel contribuire a schermare quelli nella categoria di SWEDD con il tipo patologia di Parkinson da quelli di cui la patologia non è Parkinson riguardante.„

Sia in Parkinson in anticipo/gestisca che le analisi preventive di Parkinson's/SWEDD ed attraverso tutti i modelli, hyposmia - una capacità diminuita di odorare ed individuare gli odori - era la singola funzionalità più importante per distinguere l'presto-inizio Parkinson, seguito da disturbo del comportamento del movimento di occhio rapido.

Source:
Journal reference:

Leger, C., et al. (2020) Non-motor Clinical and Biomarker Predictors Enable High Cross-Validated Accuracy Detection of Early PD but Lesser Cross-Validated Accuracy Detection of Scans Without Evidence of Dopaminergic Deficit. Frontiers in Neurology. doi.org/10.3389/fneur.2020.00364.