GADGET-PD 本態性振戦およびパーキンソン病の遺伝的およびデジタル診断試験 (GADGET-PD)

提案された研究では、個人のパーキンソン病（PD）の遺伝的リスクに保存されている早期予測情報と、現代の小型加速度計によって収集された運動データから抽出できる震えの微妙な特徴を組み合わせて利用し、正確にパーキンソン病を区別できるかどうかを判断する。 PD からの本態性振戦 (ET) を達成することができます。 これらの技術はどちらも、特に病気の初期段階において、PD の診断や PD と ET の区別を知らせる能力が証明されていますが、ある程度限定されています。 研究者らは、以前の遺伝的リスクと現在の疾患の症状を組み合わせることで、PDとETを正確かつ早期に区別するために相乗効果をもたらし、最終的には運動障害診断に対する費用効果の高いアプローチを提供できるのではないかと仮説を立てている。

この研究では、研究者らはPDおよびETの遅発性診断が確認された個人から血液を採取する予定である。 ゴールドスタンダードの診断ステータスは、パーキンソン病診断の臨床ゴールドスタンダードとして認められている統一パーキンソン病評価スケール (UPDRS) によって決定されます。 血液サンプルから DNA が抽出され、実証済みの遺伝的リスク モデルを通じて個人の PD の遺伝的リスクが特徴付けられます。 さらに、参加者は、高い時間分解能で自分の動き（震え）を追跡し、スマートフォンを介して動きデータを送信する腕時計型の加速度センサーデバイスを着用します。 認知をそらすタスクは携帯電話を介して管理され、同時に移動データも収集されます。 予測振戦の特徴は、信号処理アプローチを介して動作データから抽出されます。 離散ウェーブレット変換。 運動追跡情報と遺伝情報を組み合わせた最終的な予測モデルは、PD と ET の個人を区別することを目的として設計されます。