Semnăturile metabolomice pentru stratificarea clinică a bolii Parkinson și parkinsonismului atipic

Acest studiu analizează profilurile metabolomice serice de la 134 de pacienți cu parkinsonism (PD, PSP, MSA) și 132 de controale folosind machine learning pentru a identifica semnăturile biologice care disting boala Parkinson de sindroamele parkinsoniene atipice. Rezultatele demonstrează că profilarea metabolică combinată cu modele de clasificare în ansamblu poate discrimina eficient între aceste condiții suprapuse, îmbunătățind potențial acuratețea diagnostică dincolo de evaluarea clinică singură.