medicoclub
Болезнь Паркинсона (БП) занимает второе место по распространенности среди сложных нейродегенеративных заболеваний после болезни Альцгеймера. Это прогрессирующее расстройство, которое со временем приводит к моторным и немоторным нарушениям. Для успешного лечения крайне важно выявлять болезнь на ранней стадии. Однако начальные симптомы БП часто неспецифичны — слабость, легкая тремороподобная дрожь, изменения обоняния — что затрудняет раннюю диагностику. Современные методы, такие как клинические шкалы оценки симптомов и нейровизуализация, могут быть субъективными, дорогостоящими и не всегда доступны.
Предшествующие подходы
Ранее показано, что изменения в составе кожного сала человека могут служить косвенным биомаркером БП. При болезни прогрессирует системное воспаление, что изменяет профиль выделяемых сальными железами липидов. Эти изменения могут проявляться специфическим запахом. Однако состав кожного сала чувствителен к внешним факторам: влажности, солнечному излучению, температуре, что ограничивает надежность такого метода диагностики.
Новый подход: ушная сера
Группа ученых из Чжэцзянского университета (Китай) предложила использовать ушную серу как более стабильный источник биомаркеров. Кожа слухового прохода защищена от внешних условий, а сера формируется из кожного сала и других секреций, что делает ее удобным объектом для анализа. Кроме того, взятие проб ушной серы безопасно и легко осуществимо.
Методика исследования
Исследователи применили газовую хроматографию–масс-спектрометрию (GC–MS) для выявления летучих органических соединений (VOC) в образцах ушной серы. Этот метод позволяет количественно и качественно анализировать сложные смеси химических веществ.
В качестве потенциальных биомаркеров БП выделили четыре соединения:
- этилбензол
- 4-этилтолуол
- пентаналь
- 2-пентадецил-1,3-диоксолан
Образцы ушной серы были собраны у 209 участников, из которых 108 имели подтвержденную болезнь Паркинсона. Анализ показал различия в концентрациях этих четырех компонентов между больными и здоровыми людьми.
Разработка диагностической модели
На основе полученных данных была обучена нейросетевая модель, которая классифицировала образцы ушной серы. Модель показала точность 94,4% в различении больных и здоровых участников.
Значение работы
Результаты демонстрируют потенциал анализа ушной серы как неинвазивного, точного и доступного метода ранней диагностики болезни Паркинсона. При дальнейшем совершенствовании такой подход может дополнять существующие клинические методы и ускорять выявление заболевания на стадиях, когда традиционные симптомы еще не выражены.
Исследование опубликовано в журнале Analytical Chemistry.
