帕金森病是與衰老相關(guān)的最常見(jiàn)的慢性神經(jīng)退行性疾病之一。它影響身體運(yùn)動(dòng)，主要癥狀如震顫，僵硬或肌肉僵硬，運(yùn)動(dòng)遲緩和姿勢(shì)不穩(wěn)定。到診斷時(shí)，帕金森?。≒D）往往已達(dá)到中晚期，導(dǎo)致更多并發(fā)癥。

現(xiàn)有研究表明，脂溢性皮炎是一種非常常見(jiàn)的皮疹類型，是PD的運(yùn)動(dòng)前癥狀之一。雖然在成人中，它通常發(fā)生在皮脂濃度較高的地方，如面部，胸部或背部，但它與激素的分泌有關(guān)，導(dǎo)致PD患者經(jīng)歷的酵母和酶的產(chǎn)生增加。

進(jìn)一步的研究表明，PD患者皮膚上的皮脂表現(xiàn)出獨(dú)特的氣味，引入了使用氣味特征進(jìn)行非侵入性診斷的可能性。

浙江大學(xué)、浙江大學(xué)醫(yī)學(xué)院、浙江實(shí)驗(yàn)室智能傳感研究中心、天津中醫(yī)藥大學(xué)等研究人員提出了一種新穎的方法，即使用快速氣相色譜（GC）和帶有嵌入式機(jī)器學(xué)習(xí)算法的表面聲波（SAW）傳感器來(lái)形成人工智能嗅覺(jué)系統(tǒng)。

在論文“用于診斷帕金森病的人工智能嗅覺(jué)系統(tǒng)”中，該團(tuán)隊(duì)建議所提出的技術(shù)快速，便攜，低成本且易于操作。它使用多種機(jī)器學(xué)習(xí)策略，包括支持向量機(jī)，隨機(jī)森林，k最近鄰，AdaBoost和樸素貝葉斯來(lái)構(gòu)建基于診斷生物標(biāo)志物的模型和氣味譜模型。

他們使用單個(gè)或多個(gè)參數(shù)來(lái)鑒定色譜圖中的重要揮發(fā)性有機(jī)化合物。該系統(tǒng)包括三個(gè)模塊：

氣體注入和預(yù)濃縮模塊

色譜分離模塊

傳感器檢測(cè)模塊

研究文章中解釋了完整AIO系統(tǒng)的詳細(xì)操作。

結(jié)果表示什么？

出于評(píng)估目的，該團(tuán)隊(duì)收集了31名帕金森病患者和32名健康對(duì)照（HC）的數(shù)據(jù)，用于人工智能嗅覺(jué)系統(tǒng)，其中12個(gè)PD和12個(gè)HC用于評(píng)估模型的臨床使用情況。結(jié)果表明，AIO系統(tǒng)可以作為臨床診斷方法，通過(guò)皮脂的氣味診斷PD患者。

結(jié)果表明，PD患者和HC組之間存在三種重要的生物標(biāo)志物 - 辛醛，乙酸己酯和紫蘇醛。使用這三種VOC生物標(biāo)志物，AIO系統(tǒng)收集的氣味譜分別以70.8%和79.2%的PD和HC提供了準(zhǔn)確的分類。

但是，建議的診斷方法存在一些局限性：

AIO系統(tǒng)用于分離混合VOC的快速GC方法有幾個(gè)局限性。在GC分離中，圖中的每個(gè)峰代表具有獨(dú)特保留時(shí)間的純化合物。然而，在實(shí)際情況下，兩種或多種化合物可能具有接近的保留時(shí)間，這將導(dǎo)致峰在快速GC分離中重疊。

為了保持高分類精度，需要平衡樣品的數(shù)據(jù)分布。PD和HC樣本的受控均衡并不代表PD在臨床環(huán)境中的分布。這導(dǎo)致模型的可就業(yè)性有限。

總之，所提出的通過(guò)嗅覺(jué)診斷的方法為帕金森病的早期診斷提供了新的可能性?！芭c嗅覺(jué)測(cè)試，睡眠測(cè)試和其他解決方案相比，AIO系統(tǒng)和ML的結(jié)合可能會(huì)產(chǎn)生一種氣態(tài)輔助診斷PD的新方法，具有更高的檢測(cè)速度和更低的檢測(cè)成本，”該團(tuán)隊(duì)在研究文章中解釋道。

這種AIO系統(tǒng)并不是潛在PD患者的唯一非侵入性診斷方法。最近的另一項(xiàng)工作使用體液生物標(biāo)志物 - 一組研究人員進(jìn)行了工作，提出了一種基于血液的基因表達(dá)生物標(biāo)志物鑒定，用于使用雙層混合特征選擇進(jìn)行PD診斷。

是呢環(huán)保局：郭婷