浙江大学新技术准确率突破94%：AI分析耳屎样本能辨早期帕金森
摘要：
帕金森症目前无法根治，早期诊断与干预是延缓病情发展的关键。然而，现有临床诊断方法主要依赖主观评估和昂贵检查，难以进行大规模早期筛查。针对这一难题，浙江大学研究团队近期开发出一种创新的“嗅探耳屎”检测方案，为早期筛查带来了新希望。
该方案的核心在于利用耳道内的耵聍（耳屎）作为检测样本。相较于皮肤皮脂，耳道环境相对封闭，与外界接触少，能更稳定地保存与帕金森症相关的挥发性有机化合物标志物，且样本采集过程简单无创，具备大规模应用的潜力。
研究团队对209名志愿者（包括108例临床确诊的帕金森症患者）的耳屎样本进行了气相色谱-质谱联用技术（GC-MS）分析，成功锁定了四种与帕金森症密切相关的关键生物标志物。
基于这些发现，团队训练了一套AI嗅觉系统。实验验证表明，该系统对早期帕金森症的识别准确率高达94%，展现出优异的诊断效能。
团队负责人指出，目前的研究成果基于小规模单中心试验，后续需要通过多中心、多群体、多阶段的研究来验证该技术的普适性和可靠性。
如果这项技术能通过进一步的临床验证，它有望成为一种低成本、非侵入性的帕金森症早期筛查工具。这将推动疾病管理模式从“被动治疗”向“主动干预”转变，为全球数百万帕金森症患者带来更早诊断、更好预后的新希望。
