日本花王株式会社、顺天堂大学、Preferred网络株式会社共同宣布，他们的联合研究小组在帕金森病患者的皮脂RNA中发现了与该病症相关的特有信息。结合皮脂RNA信息的机器学习模型，可以用于对帕金森病的诊断。研究成果近日发表在英国《科学报告》网络版。

在日本，帕金森病罹患率上升到每10万人中约140人，成为第二大神经变性疾病。该病会引起与运动相关的症状、自律神经障碍、认知能力降低等症状。目前帕金森病尚无根治方法，但通过早期确诊以及合理治疗，可使症状得到控制。

帕金森病诊断需要专业且复杂的检查，因此迫切需要更为简便的检查方法。研究小组针对轻症帕金森病患者进行了实验，通过对皮脂RNA分析发现，帕金森病患者的皮脂RNA中含有与正常健康者不同的信息。

研究小组将皮脂RNA信息与机器学习模型结合鉴别帕金森病。结果显示，该模型能够通过对皮脂RNA、年龄、性别信息进行分析后鉴别出帕金森病。此外，运用同样方法，还能预测帕金森病的重症度，而重症度数值与皮脂RNA、年龄、性别信息进行组合所构建的机器学习模型，可以更加精确地鉴别出帕金森病。

该研究成果证实了皮脂RNA信息与机器学习模型的结合可以对帕金森病进行早期诊断。只需1枚吸油膜，毫无侵袭性且人人皆可轻松采取皮脂RNA用于实验，如果这种简单检查方法能够实现，将有助于帕金森病早期诊断及先期干预式医疗手段的开发。