综述：帕金森病在传统药物与新型数字疗法之间的药理学综述

这篇综述系统探讨了帕金森病（PD）从传统药物（如左旋多巴）到新兴数字疗法（如AI驱动的可穿戴设备）的转化医学进展，强调多巴胺能神经元修复（干细胞移植、iPSCs）与α-突触核蛋白（α-synuclein）病理传播机制，提出整合人工智能（AI）、生物标志物和个性化医疗的诊疗新范式。

　　

Summary

帕金森病（PD）作为一种神经退行性疾病，其特征性病理改变包括黑质致密部多巴胺能神经元的进行性丢失以及α-突触核蛋白聚集体的形成。现有药物治疗（如左旋多巴和多巴胺受体激动剂）仅能缓解症状，无法延缓疾病进展。临床异质性和分子机制的复杂性推动了个体化医疗策略的发展，其中干细胞疗法（如诱导多能干细胞iPSCs）通过重建多巴胺能通路成为临床前研究热点。与此同时，数字健康技术通过可穿戴设备实现运动/非运动症状的实时监测，结合AI算法可提前7年预测疾病风险——例如REM睡眠行为障碍（RBD）患者中60%会在10-12年内发展为PD。

Introduction

詹姆斯·帕金森在1817年首次描述的"震颤麻痹"，如今被定义为以Lewy小体（α-synuclein聚集物）为病理标志的系统性突触核蛋白病。Braak分期理论提出病理从脑干向皮层扩展的传播模式，而朊病毒样扩散假说为早期干预提供了新靶点。遗传因素（占病例10-25%）与线粒体功能障碍、氧化应激共同构成"多重打击"发病机制。国际运动障碍学会（MDS）诊断标准强调运动迟缓+震颤/强直的核心组合，但AI通过分析智能手表数据已实现90%以上的鉴别准确率。

Levodopa and dopa-decarboxylase inhibitors

尽管病因学研究取得进展，左旋多巴（L-DOPA）仍是PD治疗的"金标准"。早期给药策略可能改变疾病自然史，但长期使用会导致异动症等并发症。新型缓释制剂和联合用药方案正尝试优化疗效-安全性平衡。

Conclusion

AI与数字疗法的融合标志着PD管理范式的革命：机器学习可解析穿戴设备捕获的亚临床信号（如步态微变异），而干细胞技术瞄准病理核心。未来需整合分子标志物（如脑脊液α-synuclein寡聚体）与AI预测模型，推动疾病修饰疗法的开发。当前挑战在于将实验室发现转化为临床可及的个性化解决方案。