用于帕金森病診斷的非侵入性人工智能嗅覺系統(tǒng)

帕金森病是與衰老相關(guān)的最常見的慢性神經(jīng)退行性疾病之一。它影響身體運(yùn)動，主要癥狀如震顫，僵硬或肌肉僵硬，運(yùn)動遲緩和姿勢不穩(wěn)定。到診斷時，帕金森病（PD）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的皮疹類型，是PD的運(yùn)動前癥狀之一。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）傳感器來形成人工智能嗅覺系統(tǒng)。

在論文“用于診斷帕金森病的人工智能嗅覺系統(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。

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

氣體注入和預(yù)濃縮模塊

色譜分離模塊

傳感器檢測模塊

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名健康對照（HC）的數(shù)據(jù)，用于人工智能嗅覺系統(tǒng)，其中12個PD和12個HC用于評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方法有幾個局限性。在GC分離中，圖中的每個峰代表具有獨(dú)特保留時間的純化合物。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，所提出的通過嗅覺診斷的方法為帕金森病的早期診斷提供了新的可能性。“與嗅覺測試，睡眠測試和其他解決方案相比，AIO系統(tǒng)和ML的結(jié)合可能會產(chǎn)生一種氣態(tài)輔助診斷PD的新方法，具有更高的檢測速度和更低的檢測成本，”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