パーキンソン病の多くは、震戦や動作の緩慢といった運動症状に基づき診断される。一方、これらの主症状が出現する前の前駆期に早期診断することで、疾病管理と予後の改善が期待されている。英カーディフ大学の研究チームは、スマートウォッチの加速度計を用いたウェアラブル技術により、臨床診断の最大7年前にパーキンソン病の発症を予測できる可能性を明らかにした。
Nature Medicineに掲載された同研究では、加速度計データを学習に用いた機械学習モデルについて、前駆期パーキンソン病の予測性能を、UK Biobankに登録された一般集団で検証している。結果として、この加速度計に基づく予測モデルは、データバンクに登録された他の予測因子（遺伝・ライフスタイル・血液生化学検査・前駆症状）を上回る前駆期パーキンソン病の発症予測能力を示し、最大で臨床診断の7年前に識別可能であるとしている。
著者でカーディフ大学認知症研究所のCynthia Sandor氏は、「臨床診断前における加速度の低下はパーキンソン病特有の現象であり、我々が調査した他の疾患では観察されなかった。何百万人もの人々が毎日使用しているスマートデバイスを通じて加速度データを収集することで、前例のない規模でパーキンソン病リスクを持つ人々を特定することが可能になる」と述べた。
参照論文：
Wearable movement-tracking data identify Parkinson’s disease years before clinical diagnosis
