北京，8月21日，科技日报（记者：张佳欣）- 英国伦敦大学学院和伦敦摩菲眼科医院的研究团队，利用人工智能技术，成功识别出一组生物标志物，这一突破意味着在患者出现临床症状之前最多可提前7年预测帕金森病的风险。这项研究结果最近发表在美国神经病学协会的期刊《神经学》上。

医疗界长期以来就深知眼睛是人体的“窗户”，能够反映整体健康状态。随着高分辨率视网膜图像的应用，特别是光学相干断层扫描技术（OCT），在眼科护理领域变得越来越常见。OCT技术在不到一分钟的时间内，能够以千分之一毫米的精度生成视网膜的横截面图像。

这些图像不仅对于监测眼部健康具有重要价值，而且其潜在价值更为重大，因为通过扫描视网膜，我们能够以非侵入性的方式观察皮肤表面下的细胞层。近年来，研究人员开始利用强大的计算机，以比人类更短的时间，准确分析大量的OCT和其他眼部扫描图像。借助机器学习技术，计算机能够从这些图像中提取出有关整个身体的隐含信息。

该研究进一步验证了之前有关神经节细胞-内网状层（GCIPL）明显变薄的研究结果，并首次发现了更薄的视网膜内核层（INL）。此外，研究还表明，这些层的厚度减少与患帕金森病的风险增加之间存在关联。

研究团队表示，他们需要进一步的研究来确定GCIPL萎缩是否受到帕金森病相关脑部变化的驱动，或者是INL变薄先于GCIPL萎缩。深入了解这一机制将有助于确定视网膜成像技术是否能够支持帕金森病患者的诊断和治疗。这一突破有望为早期干预和治疗帕金森病提供新的途径，为患者带来更多希望和机遇。

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