ويصعب تشخيص مرض باركنسون لأنه لا يوجد في الوقت الحالي اختبار محدد لهذه الحالة. وتتنوع الأعراض والعديد من الأمراض الأخرى لها أعراض متشابهة، ما يعني أنه يمكن في كثير من الأحيان تشخيص الحالة بشكل خاطئ.
والآن يقول علماء أمريكيون إنهم توصلوا إلى طريقة لتحديد تراكم البروتينات غير الطبيعية المرتبطة بالمرض قبل فترة طويلة من ظهور الأعراض. وتم نشر النتائج التي توصلوا إليها في مجلة The Lancet Neurology.
ويبدو أن البحث يؤكد أن الطريقة، المعروفة باسم مقايسة تضخيم بذور ألفا سينوكلين (alphaSyn-SAA)، يمكنها تحديد الأشخاص المعرضين لخطر الإصابة بالمرض بدقة. ويمكن أن تمهد النتائج الطريق للكشف المبكر عن مرض باركنسون وتشخيصه وعلاجه.
وعلى الصعيد العالمي، تضاعف انتشار هذه الحالة في السنوات الخمس والعشرين الماضية، مع إصابة ما يصل إلى 10 ملايين شخص بالمرض.
وقال البروفيسور أندرو سيدروف، من كلية الطب في جامعة بنسلفانيا، والمؤلف الرئيسي المشارك للدراسة: "يمكن أن يكون لتحديد علامة بيولوجية فعالة لأمراض مرض باركنسون آثار عميقة على الطريقة التي نتعامل بها مع مرض باركنسون. الحالة، التي من المحتمل أن تجعل من الممكن تشخيص الأشخاص في وقت مبكر، وتحديد أفضل العلاجات لمجموعات فرعية مختلفة من المرضى وتسريع التجارب السريرية".
وينتج مرض باركنسون عن تراكم بروتينات غير طبيعية تُعرف باسم ألفا سينوكلين (alphaSyn أو alpha-synuclein) في جميع أنحاء الدماغ والجهاز العصبي. ويُعتقد أن هذا التراكم يحدث قبل سنوات من ظهور الأعراض الجسدية مثل الرعاش أو بطء الحركة أو تصلب العضلات.
وتضمنت الدراسة 1123 مشاركا، ما يجعلها واحدة من أكبر الدراسات حتى الآن لتقييم فائدة تقنية alphaSyn-SAA.
وضمت المجموعة الأفراد الذين تم تشخيصهم بمرض باركنسون، وأولئك المعرضين للخطر مع المتغيرات الجينية GBA وLRRK2 المرتبطة بالحالة، والأفراد الذين تظهر عليهم البوادر، أولئك الذين يظهرون أعراضا غير حركية مبكرة مثل اضطراب النوم أو فقدان حاسة الشم.
وتضمنت التقنية أخذ عينات من السائل المحيط بالمخ والحبل الشوكي من كل مشارك في الدراسة ثم تحليل العينة في المختبر للبحث عن ألفا سينوكلين.
ويقوم الاختبار بتضخيم كميات صغيرة جدا من هذه البروتينات، السمة المرضية لمرض باركنسون، لدرجة أنه يمكن اكتشافها باستخدام تقنيات معملية قياسية.
وأكدت الدراسة أن هذه التقنية لا يمكنها فقط الكشف بدقة عن المصابين بمرض باركنسون، ولكنها أشارت أيضا إلى أنها قد تكون قادرة على تحديد الأفراد المعرضين للخطر وأولئك الذين يعانون من أعراض مبكرة غير حركية قبل تشخيصهم.