研究:帕金森病候选药能缓解部分患者退化症状

研究:帕金森病候选药能缓解部分患者退化症状 近日发布在英国《自然·医学》杂志上的新研究显示,一款针对与帕金森病相关的蛋白聚积的候选药物,能缓解症状较严重的帕金森病患者的运动退化症状。 新华社报道,帕金森病是一种神经系统变性疾病,临床症状包括震颤、肌肉僵直、运动迟缓等,目前尚无根治方法。帕金森病的产生被认为与大脑内一种名为“α-突触核蛋白”(Alpha-synuclein)的蛋白质异常聚积有关。 由瑞士罗氏制药公司开发的候选药物Prasinezumab是首个被设计用来与聚积的“α-突触核蛋白”结合并使其降解的单克隆抗体(Monoclonal antibody)。 由罗氏制药公司等组成的国际研究团队在一项为期一年的两期临床试验中,招募了316名帕金森病早期患者,其中105人接受了安慰剂的静脉注射,211人接受了低剂量或高剂量的Prasinezumab抗体注射。 虽然初步结果未发现Prasinezumab抗体对帕金森病早期患者的疾病进展有实质性影响,但研究团队随后发现,该抗体可能对症状较严重的帕金森病患者有效。 研究人员在进一步分析prasinezumab抗体对患者的潜在疗效后发现,症状较严重的帕金森病患者在接受prasinezumab抗体治疗52周后,其运动退化症状得到缓解。 但研究人员也表示,接下来仍需开展更多研究以确定接受更长时间的Prasinezumab抗体疗程是否对病情进展较慢的帕金森病患者有效。 2024年4月16日 6:56 PM

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焦虑可能使患帕金森病的风险增加一倍

焦虑可能使患帕金森病的风险增加一倍 研究小组利用2008年至2018年期间的英国初级保健数据,对109,435名50岁以后患上焦虑症的患者进行了评估,并将他们与878,256名没有焦虑症的匹配对照者进行了比较。然后,他们追踪了帕金森病特征的存在情况,如睡眠问题、抑郁、震颤和平衡障碍,从焦虑诊断开始,直到帕金森病诊断日期的前一年,以帮助他们了解每个组别随着时间的推移患帕金森病的风险,以及他们的风险因素可能是什么。研究小组确保对研究结果进行调整,以考虑到年龄、性别、社会贫困程度、生活方式因素、严重精神疾病、头部创伤和痴呆症等可能影响焦虑症患者病情发展的因素。因此,他们发现,与对照组相比,焦虑症患者患帕金森病的风险增加了两倍。他们还证实,抑郁、睡眠障碍、疲劳、认知障碍、低血压、震颤、僵直、平衡障碍和便秘等症状是焦虑症患者患帕金森病的风险因素。共同第一作者胡安-巴索-阿瓦雷兹博士(UCL 流行病学与健康)说:"帕金森病是全球第二大最常见的神经退行性疾病,据估计,到2040年将有1420万人受到影响。"众所周知,焦虑是帕金森病早期阶段的一个特征,但在我们的研究之前,50 岁以上新发焦虑症患者患帕金森病的预期风险尚不清楚。通过了解焦虑和提到的特征与 50 岁以上罹患帕金森病的较高风险有关,我们希望能够更早地发现病情,并帮助患者获得所需的治疗"。帕金森病是世界上发病率增长最快的神经退行性疾病,目前影响着全球近 1000 万人。这种疾病是一种渐进性疾病,是由于大脑中控制运动的黑质部位的神经细胞死亡造成的。由于一种名为α-突触核蛋白的蛋白质堆积,这些神经细胞死亡或受损,失去了产生一种名为多巴胺的重要化学物质的能力。由伦敦大学洛杉矶分校和德国戈廷根大学医学中心的科学家们领导的研究小组最近开发出一种简单的血液检测方法,利用人工智能在帕金森病症状出现前七年就能预测出帕金森病。共同第一作者安妮特-施拉格教授(UCL皇后广场神经病学研究所)说:"对焦虑症的研究不如对帕金森病其他早期指标的研究深入。进一步的研究应该探讨早期焦虑的发生与其他早期症状以及帕金森病早期的潜在进展之间的关系。这可能有助于在疾病的早期阶段对其进行更好的治疗"。研究人员建议,今后的研究应探讨为什么 50 岁以上新发焦虑症患者患帕金森病的风险更高,以及焦虑症的严重程度是否会影响他们的预后。编译自/ScitechDailydoi: 10.3399/bjgp.2023.0423 ... PC版: 手机版:

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法国中期临床试验:一种降糖老药或对早期帕金森有潜在疗效 法国研究人员日前在《新英格兰医学杂志》(NEJM)上发表一项中期临床试验结果称,与对照组相比,一种名为lixisenatide(利西那肽)的降糖老药减缓了帕金森患者运动障碍的进展。利西那肽是赛诺菲近十年前研发的一款GLP-1类药物,它类似于诺和诺德的重磅降糖药Ozempic和减肥药Wegovy。赛诺菲去年年初决定将利西那肽退出美国市场,并称这是一项商业决定,与其安全性和有效性无关。不过赛诺菲仍向研究人员提供该药物进行新的临床试验。这项试验对156名早期帕金森病患者进行了为期一年的跟踪调查。 研究中所有参与者都服用了常用的帕金森病药物。 但其中一组每天额外注射赛诺菲的利西那肽,而另一组则注射安慰剂。结果显示,接受利西那肽注射的患者运动症状基本上没有进展,而服用安慰剂的患者则表现出运动问题恶化,这种差异在患者完全停止治疗两个月后仍然存在。帕金森是一种退行性神经疾病,其特点是大脑神经细胞受损。患者会伴有颤抖、僵硬和运动缓慢等症状,这些症状可能导致患者行走、说话和吞咽困难。GPL-1类药物如果被最终验证对治疗帕金森有效,那么也将进一步支撑帕金森病可能与大脑胰岛素抵抗相关的理论。来自法国的研究人员表示,这项研究可能表明利西拉来不仅可以减轻症状,还可以保护大脑免受神经元损失。但仍然需要进行更大规模、更长期的研究,才能充分确定利西那肽治疗退行性脑疾病患者的疗效和安全性,包括疗效可以持续多久。该研究的主要研究者、波尔多大学医院的瓦西里奥斯·迈斯纳(Wassilios Meissner)教授表示:“我们必须对现阶段的所有解释和该药物的适用性保持谨慎,但这确实是一个非常明确和强烈的信号。”他还表示,类似的治疗效果只有在礼来的GLP-1类降糖药exenatide(艾塞那肽)中观察到。从不良反应来看,这种药物会增加胃肠道副作用的风险,这在所有的GLP-1类药物中都普遍存在。在试验中,近一半服用该药物的患者出现恶心,13%的患者报告出现呕吐。诺和诺德和礼来公司目前是GLP-1药物商业化最领先的两家企业,它们也在开发更新版本的降糖和减重疗法,但目前都没有研究它们的药物治疗帕金森病的疗效。全球帕金森患者数量预估超过1000万人,尽管无法治愈,但仍可以通过治疗来帮助控制症状。武汉大学人民医院神经内科张振涛教授对第一财经记者表示:“有人发现帕金森患者脑内存在胰岛素抵抗。现在的这项最新研究对于帕金森患者的治疗很有意义,希望能够早日应用到临床上。” ... PC版: 手机版:

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突破性人工智能方法以10倍的速度识别帕金森病新疗法 研究人员利用人工智能方法大大加快了发现帕金森病治疗方法的速度。剑桥大学的研究人员设计并使用了一种基于人工智能的策略,以确定能够阻止α-突触核蛋白(帕金森病的特征蛋白)凝结或聚集的化合物。研究小组利用机器学习技术快速筛选了包含数百万个条目的化学库,并确定了五种高效力化合物供进一步研究。全世界有 600 多万人受到帕金森病的影响,预计到 2040 年,这一数字将增加两倍。目前还没有改变病情的治疗方法。筛选候选药物的大型化学文库需要在对患者进行潜在治疗测试之前进行耗费大量时间和金钱,而且往往不成功。利用机器学习提高筛选效率利用机器学习,研究人员能够将初步筛选过程加快十倍,成本降低一千倍,这意味着帕金森病的潜在治疗方法能够更快地到达患者手中。研究结果发表在《自然-化学生物学》(Nature Chemical Biology)杂志上。帕金森病是全球增长最快的神经系统疾病。在英国,现在每 37 个在世的人中就有一个会在一生中被诊断出患有帕金森病。除运动症状外,帕金森病还会影响胃肠道系统、神经系统、睡眠模式、情绪和认知能力,导致生活质量下降和严重残疾。蛋白质负责重要的细胞过程,但当人们患有帕金森病时,这些蛋白质就会失控,导致神经细胞死亡。当蛋白质折叠错误时,它们会形成称为路易体的异常团块,这些团块在脑细胞内堆积,使脑细胞无法正常运作。"寻找帕金森氏症潜在治疗方法的途径之一,需要确定能够抑制α-突触核蛋白聚集的小分子,而α-突触核蛋白是一种与该疾病密切相关的蛋白质,"领导这项研究的优素福-哈米德化学系米歇尔-文德斯科洛教授说。"但这是一个极其耗时的过程仅仅确定一个用于进一步测试的候选先导物就可能需要几个月甚至几年的时间"。虽然目前正在进行治疗帕金森病的临床试验,但没有任何改变病情的药物获得批准,这反映出无法直接针对导致该疾病的分子种类。这一直是帕金森病研究的一大障碍,因为缺乏识别正确分子靶点并与之接触的方法。这一技术差距严重阻碍了有效治疗方法的开发。计算药物筛选的创新剑桥大学团队开发了一种机器学习方法,通过对包含数百万种化合物的化学库进行筛选,找出能与淀粉样蛋白聚集体结合并阻止其增殖的小分子。然后,对少数排名靠前的化合物进行实验测试,以筛选出最有效的聚集抑制剂。从这些实验测试中获得的信息以迭代的方式反馈到机器学习模型中,这样经过几次迭代后,就能确定高效力的化合物。错构疾病中心联合主任文德斯科洛说:"我们不是通过实验进行筛选,而是通过计算进行筛选。"通过将我们从初步筛选中获得的知识与我们的机器学习模型相结合,我们能够对模型进行训练,以确定这些小分子上负责结合的特定区域,然后我们可以重新筛选,找到更有效的分子"。利用这种方法,剑桥大学团队开发出了针对聚集体表面口袋的化合物,这些口袋是聚集体本身指数级增殖的原因。这些化合物的效力是以前报道的化合物的数百倍,开发成本也低得多。文德斯科洛说:"机器学习对药物发现过程产生了真正的影响它加快了确定最有前途候选药物的整个过程。对我们来说,这意味着我们可以开始多个药物发现项目的工作,而不仅仅是一个。时间和成本的大幅降低使很多事情成为可能,这是一个令人兴奋的时刻。"编译来源:ScitechDaily ... PC版: 手机版:

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