第 108 章
神經退行性疾病 — 14
尋找帕金森病生物標誌物的進展落後於阿茲海默症，但近期針對腦脊髓液中α-突觸核蛋白種子擴增測試（SAA）的研究非常令人鼓舞，該測試能以高靈敏度和特異性識別患者。這一點在一項涵蓋超過1,100名參與者的大型研究中得到驗證，其中包括545名帕金森病患者、51名出現嗅覺喪失或快速眼動睡眠行為障礙（RBD）等前驅症狀者，以及310名攜帶基因突變但未表現出帕金森病症狀者。能夠利用此生物標誌物區分未發病的基因突變攜帶者，具有實際的潛在優勢。作為避免脊椎穿刺的替代方案，來自皮膚或皮膚活檢的磷酸化α-突觸核蛋白SAA測試也具有高度準確性。多種正電子發射斷層掃描（PET）影像技術（多巴胺能、代謝或心臟去神經支配）已證明具高靈敏度，但這些技術普及率低、成本昂貴，且會使個體暴露於高劑量輻射。
我們仍然需要可靠的血液檢測，已有多種候選標誌物被提出，如糖蛋白非轉移性黑色素瘤蛋白B（GPNMB）、線粒體損傷測試、多巴脫羧酶用於多巴胺能細胞損失評估等。能夠在臨床診斷前多年準確預測帕金森病的簡單非侵入性生物標誌物，是一項重大未滿足需求。因此，一項報告指出一組超過120種蛋白質的血液面板能在症狀出現前長達七年預測帕金森病，被視為非常鼓舞的進展。目前還有多項相關研究正在進行中。
我們在視網膜影像的預測方面取得了更佳成果。在我與英國摩爾菲爾茲眼科醫院及倫敦大學學院Pearse Keane及其同事合作的兩項研究中，利用人工智能分析視網膜影像，能準確預測帕金森病，最早可達症狀出現前九年。如同阿茲海默症所強調的，視網膜作為通往大腦的門戶，在人工智能數位視覺的協助下，正成為區分神經退行性疾病高風險的重要手段。
疾病的檢測與進展追蹤方面，手腕加速度計能在症狀出現前數年捕捉步態及運動活動變化，利用無線電波監測夜間呼吸信號，以及結合影像、電子健康紀錄、基因與代謝組學的多模態人工智能，能預測個體的疾病軌跡及治療反應，均取得成功。
目前帕金森病的治療多樣，均為症狀導向，包括治療運動異常及神經精神後遺症（如抑鬱、焦慮、睡眠障礙、幻覺、直立性低血壓、尿路功能障礙及癡呆）的多種藥物。腦部手術如深部腦刺激或不植入硬體的消融手術亦為其他選項。
我們或許首次接近能減緩或停止帕金森病進展的療法。Prasinezumab是一種單株抗體，能結合聚集的α-突觸核蛋白，已在一項隨機試驗中評估帕金森病患者。在服用單胺氧化酶抑制劑或具有其他預先指定的快速進展徵象的亞組中，四年追蹤期間顯示其能減緩運動症狀（震顫、僵硬、動作遲緩）的惡化。