帕金森病（PD）是一种具有运动和非运动表现的进行性神经退行性疾病。在没有治愈性治疗的情况下，确定预测帕金森病进展的重要的、经过验证的措施至关重要。

虽然以前的文献研究了广泛的PD相关症状，但体征和症状的异质性导致了预测疾病进展的困难。

此外，多巴胺能疗法的对症治疗对帕金森病的功能有积极的影响，但却掩盖了疾病自然进展的问题。

有几个结局可以定义PD的严重程度并对受试者进行分类。其中，Hoehn和Yahr（H&Y）量表是评估PD整体功能障碍最常用的分类措施之一。Schrag等人研究了各种PD进展指标的反应性，并认为H&Y阶段是最实用和临床相关的疾病严重程度指标。

因此，在许多已发表的研究中，H&Y量表已被作为衡量PD进展的有效终点。

Goetz等人发现，处于H&Y 2期与3期的PD患者在4年的临床损伤进展中存在明显差异，表明患者在达到H&Y 3期之前和之后的疾病进展轨迹中存在平衡障碍的临床区别。

尽管此后H&Y 3期过渡被广泛用作疾病进展的指标，但传统上只有基线变量被纳入预测计算中。目前，以前的研究没有集中在使用早期PD的多个纵向评估措施来预测H&Y 3转换的时间。

藉此，美国杜克大学的Xuehan Ren等人，建立一个预后模型，使用多种容易获得的纵向测量方法来预测早期PD从Hehn和Yahr（H&Y）1期或2期到3期的时间性临床进展。

通过联合建模方法确定PD进展的预测性纵向措施。通过多变量功能主成分分析方法提取措施，并在Cox比例危害模型中作为协变量使用。根据帕金森病进展标志物倡议（PPMI）数据集建立了最佳模型，并通过PD纵向和生物标志物研究（LABS-PD）的外部验证进行确认。

与仅有基线信息的模型相比，他们提出的、带有选定的临床措施的纵向信息的预后模型, 在预测PD的时间进展方面显示出明显的优势（iAUC = 0.812 vs. 0.743）。

建模结果允许开发一个预后指数（ prognostic index），将PD患者分为低、中和高风险的HY 3进展，提供给医生和患者讨论预后问题。

纳入多种临床措施的纵向信息可显著提高预后模型的预测性能。此外，所提出的预后指数使临床医生能够将患者分为不同的风险组，随着新的纵向信息的出现，可以适应性地更新。

原文出处：
Ren X, Lin J, Stebbins GT, Goetz CG, Luo S. Prognostic Modeling of Parkinson’s Disease Progression Using Early Longitudinal Patterns of Change. Mov Disord. Published online July 30, 2021:mds.28730. doi:10.1002/mds.28730