中国科学家开发出一种前景广阔的帕金森病早期筛查方法——无需昂贵扫描或主观检测量表，仅需简单耳拭子采样即可诊断。该方法通过分析耵聍中的特定挥发性化合物，并将数据输入人工智能驱动的嗅觉系统，能以94%的准确率识别帕金森病患者。这种检测手段捕捉的是耵聍气味的细微变化——没错，就是耳垢。若能推广运用，这项低成本、非侵入式的技术将彻底改变这种令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殊气味，因为皮脂释放的挥发性有机化合物（VOCs）会随病程进展（包括神经退行性变、全身性炎症和氧化应激）而发生变化。但当皮肤表面的皮脂暴露于空气污染和湿度等环境因素时，其成分可能改变，导致其作为检测介质不可靠。而耳道内的皮肤可隔绝外界环境影响。因此，郝东、朱丹华及其团队决定将PD筛查重点集中于耳垢——其主要成分为皮脂且易于取样。
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患者）进行耳道拭子采样。采用气相色谱法与质谱技术对采集的分泌物进行分析后发现，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。研究人员据此认定这四种VOCs可作为PD的潜在生物标志物。
郝东、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分类准确率达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，为早期医疗干预铺平道路，从而改善患者护理。
"本方法是在中国开展的小规模单中心试验，"郝东表示，"下一步将在疾病不同阶段、多个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高实际应用价值。"
作者声明研究资金来源于国家自然科学基金、浙江省领雁研发攻关计划及中央高校基本科研业务费。