Kỹ thuật hình ảnh não mới giúp chẩn đoán bệnh Parkinson

Một nghiên cứu mới mang lại hy vọng rằng kỹ thuật hình ảnh não sẽ cải thiện chẩn đoán cho hàng triệu người bị rối loạn vận động như bệnh Parkinson.

Các nhà nghiên cứu từ Đại học Florida tin rằng kỹ thuật hình ảnh lực căng khuếch tán có thể cho phép các bác sĩ lâm sàng đánh giá mọi người sớm hơn so với hiện nay, dẫn đến cải thiện các can thiệp và liệu pháp điều trị cho bệnh nhân.

Nghiên cứu kéo dài ba năm đã xem xét 72 bệnh nhân, mỗi bệnh nhân có chẩn đoán rối loạn vận động được xác định trên lâm sàng. Kỹ thuật mới cho phép các nhà nghiên cứu tách thành công các bệnh nhân thành các nhóm rối loạn với độ chính xác cao.

Nghiên cứu sẽ được xuất bản trên tạp chí Rối loạn chuyển động.

David Vaillancourt, phó giáo sư và điều tra viên chính của nghiên cứu cho biết: “Mục đích của nghiên cứu này là xác định các dấu hiệu trong não để phân biệt các rối loạn vận động có các triệu chứng lâm sàng trùng lặp, khiến [các rối loạn] khó phân biệt.

Ông nói: “Không có hình ảnh nào khác, dịch não tủy hoặc chất đánh dấu máu đã thành công trong việc phân biệt những rối loạn này. "Kết quả này đầy hứa hẹn."

Rối loạn vận động như bệnh Parkinson, run cơ, teo nhiều hệ thống và liệt siêu nhân tiến triển biểu hiện các triệu chứng tương tự trong giai đoạn đầu, điều này có thể gây khó khăn cho việc chỉ định chẩn đoán cụ thể.

Vaillancourt nói rằng thường thì chẩn đoán ban đầu thay đổi khi bệnh tiến triển.

Hình ảnh căng thẳng khuếch tán, được gọi là DTI, là một phương pháp không xâm lấn để kiểm tra sự khuếch tán của các phân tử nước trong não. Nó có thể xác định các khu vực chính đã bị ảnh hưởng do tổn thương chất xám và chất trắng trong não.

Vaillancourt và nhóm của ông đã đo các khu vực của hạch nền và tiểu não ở các cá nhân, và sử dụng phương pháp thống kê để dự đoán phân loại nhóm.

Bằng cách đặt các câu hỏi khác nhau trong dữ liệu và so sánh các nhóm khác nhau với nhau, họ có thể cho thấy sự tách biệt rõ ràng giữa các rối loạn.

Vaillancourt nói: “Mục tiêu của chúng tôi là sử dụng các biện pháp này để dự đoán chính xác phân loại bệnh ban đầu,“ ý tưởng là nếu một bệnh nhân mới đến với một chẩn đoán không xác định, bạn có thể áp dụng thuật toán này cho cá nhân đó. ”

Ông đã so sánh quá trình này với một bài kiểm tra cholesterol.

Ông nói: “Nếu bạn có lượng cholesterol cao, nó sẽ làm tăng nguy cơ mắc bệnh tim trong tương lai.

“Có những thử nghiệm như những thử nghiệm đưa ra một xác suất hoặc khả năng xảy ra của một nhóm bệnh cụ thể. Chúng tôi đang tiến thêm một bước nữa và cố gắng sử dụng thông tin để dự đoán phân loại các bệnh run và Parkinsonian cụ thể ”.

Nguồn: Đại học Florida