from NatureAsia
受動的な動作追跡データから、将来的にパーキンソン病を発症する可能性がある初期の手掛かりが得られることがわかりました。この結果は、英国バイオバンクのデータを用いた研究によって示されました。
動作追跡装置で得たデータを使って訓練された機械学習モデルは、生活様式や遺伝学、血液生化学検査、症状の報告などの臨床的指標よりも、パーキンソン病をうまく診断できることが分かりました。特に、運動加速度のパターンや睡眠の質が将来の発症リスクや既に診断されたパーキンソン病と関連していることが示されました。これらの結果は、低コストで非侵襲的なスクリーニング方法として動作データが有用である可能性を示していますが、さらなる研究が必要です。
この研究結果をもとに、パーキンソン病のリスクのある人を特定し、治療法の開発に向けた臨床試験に参加させることができるかもしれません。
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