研究人员将帕金森病划分为两大类型和五个亚组

帕金森病或许并非一种疾病，而是多个疾病共用一个名称

长期以来，帕金森病一直被当作一种单一疾病来对待，其定义主要依据人们所经历的症状：运动障碍、神经功能退化，以及日常功能的逐步丧失。一项由 VIB 和 KU Leuven 研究人员主导的新研究提出，这一临床标签掩盖了更深层的生物学多样性。研究团队利用机器学习认为，帕金森病可以被归纳为两个大的分子群组，并进一步细分为五个更小的亚组。

这一发现之所以重要，是因为该领域长期存在一个令人困扰的问题：针对某一条通路的治疗往往无法广泛适用于整个帕金森病人群。研究人员认为，这种不匹配可能反映了分类方式的根本问题。如果被归入同一诊断的患者实际上具有不同的底层分子机制，那么单一的治疗策略本就不太可能适用于所有人。

为什么新的分类可能很重要

这项发表在 Nature Communications 上的研究，起点是神经科医生多年来一直了解的一个现实：帕金森病可能与许多不同基因的突变有关。这些差异使药物开发更加复杂，因为这类疾病在临床表现上可能相似，但其背后的生物学驱动机制却各不相同。鲁汶团队认为，这些分子特征彼此足够不同，足以支持一种更具针对性的诊疗模式。

首席研究人员表示，这一新框架识别出两大类帕金森综合征亚群，并可进一步分为五个更小的类别。这并不会取代临床医生今天使用的诊断，但它表明，作为总称的“帕金森病”对于下一代疗法来说可能过于笼统。从实际角度看，这项工作指向分层治疗，即未来的药物可以根据所涉及的分子功能障碍来选择，而不只是依据症状组合。

以无偏方式研究一种复杂疾病

研究团队并不是先从某种理论出发，判断哪些突变应归为一类，而是采用了“无偏”分析方法。研究人员长期观察携带帕金森病相关突变的果蝇模型，并随后运用计算与机器学习工具，识别行为和疾病进展中的模式。其目的在于让数据自行聚类这些突变，而不是把它们强行塞进预设类别中。

这种方法值得注意，因为帕金森病研究过去往往一次只聚焦于某一种特定机制。相较之下，这项新研究试图绘制不同遗传形式疾病之间的关系图谱。如果这些聚类在后续研究中仍然成立，它们或许能解释为什么某些有前景的治疗对一部分患者有效，却在更大人群中未能产生一致结果。

从以症状为基础的医学走向以机制为基础的医学

更广泛的意义既是概念上的，也是临床上的。帕金森病对医生来说也许仍表现为一种可识别的综合征，但在分子层面，它可能更适合被理解为一组相互关联的疾病。这种转变在医学领域正变得越来越常见，癌症、自身免疫疾病和神经退行性疾病都在被拆分为更具生物学意义的亚型。

对于帕金森病而言，前景在于精准化。更好的亚分类有望改善临床试验设计，降低将生物学上不同的患者混入同一研究的风险，并使药物更容易针对其要解决的特定功能障碍进行测试。它也可能有助于解释患者体验为何差异巨大，包括疾病进展和治疗反应为何因人而异。

接下来会发生什么

这项研究本身并没有带来新疗法，也没有暗示当前对帕金森病的临床定义已经失去意义。它真正提供的是一个更精细的生物学框架，或许能帮助研究人员重新思考诊断和药物开发。在这一框架真正改变临床照护之前，该领域还需要检验这些分组在模式生物之外、进入患者人群后是否同样有效。

即便如此，这一结果仍然具有重要意义。帕金森病长期以来都很难用“一刀切”的方案来治疗。通过表明不同遗传形式的疾病可以被归入可重复的分子类别，这项研究为该领域提供了一个更清晰的起点。如果这一分类被证明稳健，帕金森病治疗的未来或许不再像“一种疾病、一种药物”，而更像是一组与不同生物学亚型相匹配的治疗组合。

本文基于 Medical Xpress 的报道。阅读原文。