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Los modelos proféticos podían descubrir más exacto la enfermedad de Parkinson del temprano-escenario

¿Cómo está su sentido del olfato? ¿Usted se encuentra con frecuencia el aplanar con una topadora lejos durante el día o el golpear alrededor durante sueños? A menudo, la enfermedad de Parkinson del primero tiempo no presenta con los síntomas típicos de la perturbación del motor, haciendo diagnosis problemática. Ahora, los neurólogos en la universidad de York han encontrado que cinco diversos modelos que utilizan estos tipos de no-motor clínicos así como las variables biológicas a predicen más exacto la enfermedad de Parkinson del temprano-escenario.

Su análisis del cinco-modelo es uno del primer utilizando variables clínicas y biológicas solamente del no-motor. Algunos modelos se realizaron mejor que otros pero todos distinguieron la enfermedad de Parkinson (preclínica) del primero tiempo de mandos sanos, de edad comparable, con el mejor de 80 por ciento de exactitud. Los modelos pueden ayudar a la administración más oportuna de los tratamientos futuros como están disponibles, según el estudio publicado en fronteras en neurología hoy.

Usando el método modelo múltiple como primer pase para la diagnosis también sea una opción menos invasor a usar la exploración tradicional del trazador radioactivo (DaTscan) usada generalmente para fijar a pacientes.

El autor importante del estudio, el candidato Charles Leger del Ph.D., y su supervisor José DeSouza, departamento del laboratorio del profesor adjunto de la psicología en la universidad de York, dicen que la meta era desarrollar los modelos que se podrían utilizar para predecir, con el mayor de 80 por ciento de eficiencia, ésos con la patología de Parkinson del temprano-escenario comparado con ésos sin enfermedad evidente.

En el estudio, dos análisis separados conducto: uno para la clasificación de la enfermedad de Parkinson temprana comparado con mandos, y el otro para la clasificación de Parkinson temprano comparado con SWEDD (exploraciones sin pruebas del déficit de la dopamina). El término SWEDD refiere a la ausencia, bastante que la presencia, de una anormalidad de la proyección de imagen en los pacientes supuestos clínico para tener enfermedad de Parkinson.

“Ahora, no hay vulcanización para la enfermedad de Parkinson. Todos lo que sabemos ahora son los signos y los síntomas y nosotros podemos tratar solamente los síntomas,” dice DeSouza. “Estos modelos podrían ser muy útiles en el distinción de los pacientes que pueden presentar con Parkinson-como los síntomas no relacionados con la patología de Parkinson de los pacientes que tienen real la enfermedad.”

La predicción facilitada y más exacta del temprano-escenario, poder de novo Parkinson permite ésos diagnosticada positivo para adoptar cambios de la forma de vida tales como ejercicio físico regular a principios de que pueda perfeccionar movilidad y el balance, dice DeSouza.

Los investigadores utilizaron seccionado transversalmente, datos de la línea de fondo de los marcadores progresivos del Parkinson preliminares (PPMI). Los datos de PPMI usados eran las variables clínicas lindadas del no-motor (e.g sentido del olfato, somnolencia diurna, presencia de desorden rápido del comportamiento del movimiento de los ojos, edad, etc.) y las variables biológicas (e.g alfa-synuclein cerebral del líquido espinal, proteína del tau, beta-amyloid-142, etc.) cinco diversos tipos modelo eran los modelos “entrenados” que podrían probar útil en la ayuda distinguir la patología de Parkinson del primero tiempo.

Cuál es único sobre este estudio es que ofrece un análisis doble, que no se ha hecho antes para la enfermedad de Parkinson temprana.”

Charles Leger, el autor importante del estudio, candidato del Ph.D.

El análisis doble incluido: (a) predicción de temprano, Parkinson preclínico comparado con mandos, entonces en un análisis separado, (b) Parkinson temprano comparado con SWEDD (la condición camuflada del Parkinson). Los modelos entrenados tentativa predecir a Parkinson temprano de los mandos (a); y Parkinson temprano de SWEDD (b).

“Cada característica usada era primer relevante probado en la literatura. De ésos, permitimos que cada modelo escogiera qué calculadores eran los más importantes. No se garantiza ningún modelo para ofrecer el mejor ajuste,” dice Leger. “Con cinco modelos, si usted consigue la misma característica que se destaca, después usted sabe que la variable determinada es muy importante en la distinción de enfermedad. Los neurólogos podrían aplicar uno o más de los modelos a sus propios datos a la ayuda distinguen la patología de Parkinson de la patología que se disfrazaban como Parkinson. Dos de los modelos pueden ser útiles en la ayuda revisar ésos en la categoría de SWEDD con el tipo patología de Parkinson de los cuya patología no sea Parkinson relacionado.”

En Parkinson temprano/controle y los análisis tempranos de Parkinson's/SWEDD, y a través de todos los modelos, hyposmia - una capacidad reducida de oler y de descubrir olores - era la única característica más importante para distinguir el temprano-inicio Parkinson, seguido por desorden rápido del comportamiento del movimiento de los ojos.

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.