在诊断前七年，眼部扫描可检测出帕金森氏症的迹象

Markershati指出了Parkinson的存在；UCLandMoorfields的Yee Hospital研究小组已经确定了临床表现前平均五年的患者中的一例

这是第一次有人在诊断前几年展示这些发现，这些结果仍然可以通过今天关于帕金森氏症视网膜病变的大型研究来证明；sdisease

这项研究发表于今天的《神经病学》®《美国高级神经病学医学杂志》，确定了帕金森氏症的标记；当然也可以借助人工智能它对AlzEye数据集的分析是在WADEUKBiobank数据库（健康志愿者）中重复的，该数据库复制了发现两个强大的大数据集的使用使我们能够识别这些亚标志物，尽管帕金森氏症；该病具有相对较低的毒力（占总人口的0.1-0.2%）世代；AlzEyedataset；是；启用后，世界范围内的大型数据库会显示图像和相关的临床数据

使用来自眼睛的数据可能会传播其他神经退行性疾病的早期症状，包括阿尔茨海默氏症；s、 多发性硬化症，最常见的是精神分裂症，在急诊和急诊领域的研究涉及“；眼科学

眼睛扫描和数据也能够检测到高血压的异常程度；心血管疾病，包括中风；和糖尿病

博士长期以来都知道；window&rsquo；给身体补充能量，对我们的健康进行全面的检查此处的高分辨率图像不是日常护理的一部分&ndash；特别是，在3D类型中可以知道现状；光学全息照相术；（OCT），广泛用于临床和商业街的眼镜店在不到一分钟的时间里，OCT可以在可信的细节中生成视网膜（眼睛的背面）的横截面&ndash；在家门口和家门口

这些检查对于监测眼睛健康状况非常有用，但其价值会更高，因为视网膜扫描是查看皮肤下方细胞层的唯一非侵入性方法；ssurface近年来，研究人员开始使用强大的计算机来准确分析大量的OCT和其他眼部图像，而这其中的一小部分可能需要一个人使用已知类型&lsquo；机器学习计算机无法从这些图像中隐藏有关车身的信息利用力量是一种新的潜力

LeadauthorDrSiegfriedWagner（UCLI眼科和MoorfieldsYeeHospital研究所）也是其他几项AlzEye研究的主要研究者，他说：；我一直对我们能通过眼睛看到的东西感到惊讶我们还没有准备好预测个人是否会发展为帕金森氏症；s、 我们希望这种方法能很快在筛查有疾病风险的人之前出现

&ldquo；在症状发作前发现一系列疾病的迹象意味着，在未来，人们可能有机会通过改变生活方式来预防某些疾病，而临床医生可能会推迟对改变生活方式的神经退行性疾病的治疗&”

这项工作涉及NIHR（国家卫生与社会护理研究所）生物医学研究中心、伯明翰大学医院、GreatOrmondStreet医院（GOSH）、牛津大学医院、伦敦大学学院医院和UCLGreatOrmondSreet中国儿童健康研究所之间的合作通过这些特殊的NHS搜索合作伙伴关系，这些搜索的范围和质量得到了最大化

伯明罕眼科大学医院顾问Alastair Denniston教授、伯明罕大学教授和NIHRMoorfieldsBR表示：“；这项工作证明了数据的潜力，这项技术有助于升级和更改，让人们看到我们无法检测到帕金森氏症的早期症状；s、 打开治疗的可能性&”

LouisaWickham女士，Moorfields；medicaldirector解释道：“；在未来，越来越多的想象将对公众健康产生重大影响，并最终导致重新激活和分析OCT扫描是一种可记忆的、非侵入性的、比脑部扫描更快的扫描方式&”

本研究的更多技术和背景信息

帕金森病；这是一种进展性神经系统疾病，其特征是多巴胺的减少，以及帕金森患者的尸检；该酶在视网膜的细胞核内层发现了差异先前对OCT扫描的研究发现，潜在的形态学异常与疾病有关，但存在不一致性

这项研究证实了先前的报告，即神经节细胞神经丛状层（GCIPL）显著变薄，而首次发现INL变薄研究进一步发现，层厚度的减少与帕金森氏症发病率的增加有关；这是一种疾病，除了与其他因素或合并症有关 

未来的研究再次确定GCIPL萎缩的进展是否是由帕金森氏症的脑变化驱动的；sdisease，orifINL减薄导致GCIPL萎缩探索这一点有助于解释视网膜营养的机制，并确定视网膜营养是否能够支持帕金森病患者的诊断、预后和综合管理

该研究没有关于帕金森氏症的详细临床信息；这是患者的一种状态（准确的诊断日期、治疗模式和目前的治疗），可能与疾病的发展或进展有关

来源:

Materials provided by
University College London.
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参考:

1. Siegfried K Wagner, Bart Liefers, Meera Radia, Gongyu Zhang, Robbert Struyven, Livia Faes, Jonathan Than, Shafi Balal, Charlie Hennings, Caroline Kilduff, Pakinee Pooprasert, Sophie Glinton, Meena Arunakirinathan, Periklis Giannakis, Imoro Zeba Braimah, Islam S H Ahmed, Mariam Al-Feky, Hagar Khalid, Daniel Ferraz, Juliana Vieira, Rodrigo Jorge, Shahid Husain, Janette Ravelo, Anne-Marie Hinds, Robert Henderson, Himanshu I Patel, Susan Ostmo, J Peter Campbell, Nikolas Pontikos, Praveen J Patel, Pearse A Keane, Gill Adams, Konstantinos Balaskas.
   Development and international validation of custom-engineered and code-free deep-learning models for detection of plus disease in retinopathy of prematurity: a retrospective study. The Lancet Digital Health, 2023; 5 (6): e340 DOI: 10.1016/S2589-7500(23)00050-X

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