Продемонстрирован новый подход к диагностике болезни Паркинсона (БП), основанный на анализе УФ-индуцированной автофлуоресценции кожи с использованием методов машинного обучения. В исследование включены 123 участника (23 контрольных, 16 пациентов с неспецифическими неврологическими нарушениями и 84 пациента с БП). Спектральные данные обработаны методом главных компонент (редукция с 150 до 30 признаков) и классифицированы пятью алгоритмами. Лучшие результаты достигнуты полносвязной нейронной сетью (ROC-AUC = 0.80, чувствительность =0.92) и логистической регрессией (ROC-AUC = 0.79). Результаты подтверждают потенциал неинвазивной спектроскопии кожи как скринингового инструмента для ранней диагностики БП в клинической практике. Ключевые слова: болезнь Паркинсона, флуоресценция, оптическая спектроскопия, кожа, аберрантные белки, конечные продукты гликирования, машинное обучение, нейронные сети, диагностика.

Подсчитывается количество просмотров абстрактов ("html" на диаграммах) и полных версий статей ("pdf"). Просмотры с одинаковых IP-адресов засчитываются, если происходят с интервалом не менее 2-х часов.

Дата начала обработки статистических данных - 27 января 2016 г.