想象一下诊断帕金森病不再需要昂贵的扫描设备或主观检查表，仅需简单的耳垢拭子检测。中国科学家开发出一种前景广阔的早期筛查方法——通过检测耳垢气味的细微变化来诊断帕金森病（没错，确实是耳垢）。通过分析耳垢中特定的挥发性化合物，并将数据输入AI驱动的嗅觉系统，该方法识别患者的准确率高达94%。若成功推广，这种低成本、非侵入性的技术将彻底改变这种使人衰弱的神经系统疾病的早期诊断与治疗。
既往研究表明，皮肤分泌的油性物质——皮脂的变化有助于识别帕金森病（PD）患者。具体而言，PD患者的皮脂可能具有特征性气味，因为皮脂释放的挥发性有机化合物（VOCs）会随疾病进展（包括神经退行性变、系统性炎症和氧化应激）而发生改变。然而，当皮肤表面的皮脂暴露于空气污染和湿度等环境因素时，其成分可能发生变化，导致其作为检测介质不可靠。但耳道内部的皮肤可隔绝外界环境。因此，董皓、朱丹华及其同事决定将PD筛查重点放在主要由皮脂构成且易于取样的耳垢上。
为识别耳垢中与PD相关的潜在VOCs，研究人员对209名受试者（其中108名确诊PD）进行了耳道拭子采样。他们采用气相色谱法和质谱法分析采集的分泌物。结果显示，PD患者耳垢中的四种VOCs（乙苯、4-乙基甲苯、戊醛和2-十五烷基-1,3-二氧戊环）与健康人群存在显著差异，研究人员由此认定这四种物质可作为PD的潜在生物标志物。
董皓和朱丹华团队随后利用耳垢VOC数据训练人工智能嗅觉（AIO）系统。基于该系统的筛查模型对PD患者与健康人群耳垢样本的识别准确率达94%。研究人员指出，该AIO系统可作为早期PD检测的一线筛查工具，为早期医疗干预创造条件，从而改善患者护理。
董皓表示："本方法是在中国开展的小规模单中心试验，下一步需在疾病不同阶段、多研究中心及多种族群体中深入研究，以确定该方法是否具备更大实际应用价值。"
作者声明本研究获得国家自然科学基金、浙江省"领雁"研发攻关计划及中央高校基本科研业务费的资助。