专访MIT刘瀛成/张果：通过家用无线设备，跟踪监测帕金森患者疾病进展丨未来百科020期

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撰文|李黎
编辑|王聪
一手访谈，带你了解一种家用无线电设备的全新应用——监测帕金森病人疾病进展及药物治疗反应。
第020期未来百科的访谈嘉宾，是麻省理工学院（MIT）的刘瀛成博士和张果博士，以下为文章正文。
帕金森病（Parkinson'sDisease ， PD），是一种复杂的神经退行性疾病，也是世界上第二常见的神经退行性疾病（发病率仅次于阿尔茨海默病），影响着约1%-2%的65岁及以上老人。随着全球人口老龄化，帕金森病发病率还将大幅增加。
帕金森病是目前增长最快的神经退行性疾病，全世界有近1000万人患有帕金森病，每年有约60000名新患者确诊。患者大脑中产生多巴胺的神经元丧失，影响运动和认知，导致出现震颤、肌肉僵硬、意识模糊和痴呆等症状。然而，临床医生在追踪患者疾病的严重程度和进展方面仍面临巨大挑战。
然而，帕金森病难以诊断，因为帕金森病的诊断主要依赖于震颤、肌肉僵硬和行动迟缓等运动症状的出现，但这些症状通常在患病数年后才出现，此时患者已经产生了不可逆的神经损伤。
2022年9月，麻省理工学院（MIT）的刘瀛成、张果等人在ScienceTranslationalMedicine期刊发表了题为：MonitoringgaitathomewithradiowavesinParkinson’sdisease:Amarkerofseverity,progression,andmedicationresponse的研究论文【1】。
这项研究表明，通过使用机器学习模型和信号处理算法分析他们收集的大量数据（超过200000次步态速度测量），临床医生可以比定期的临床评估更有效地跟踪帕金森病的进展。
在家中安装这样一个设备，可以监测帕金森病患者的疾病进展和对药物治疗的反应，还能把这些监测数据远程传递给医生。这样患者即使不去医院，医生也能通过这些真实可靠的信息给予指导。

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该论文的两位共同第一作者为刘瀛成、张果。刘瀛成本科毕业于北京大学计算机系，张果本科毕业于清华大学电子系，两人当时都在麻省理工学院（MIT）的DinaKatabi实验室学习与工作。他们两人来到Dina实验室都有些“阴差阳错”的意味，刘瀛成是在大三时准备找暑期实习时，听了一个来自Dina实验室的北大师兄的宣讲会，报名了Dina实验室，并在之后留下来读博。而张果则是转组到了Dina实验室，他一直希望做一些可以产业化、发展成一家大公司的技术，而且还能用上自己之前的硬件基础，在一个硅谷创业的朋友的强烈推荐下来到了Dina实验室。

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刘瀛成（左），张果（右）
在2017年、2018年的时候， Dina实验室调整了研究重点，把数字健康（DigitalHealth）作为最重要的研究方向。刘瀛成和张果也是在这时候开始探索将实验室之前开发的无线电设备如何应用于医疗领域。张果形容这个过程是“拿着锤子找钉子” ，好在这把锤子足够强大，团队看钉子的方向也比较准，最终选择了帕金森病作为突破的方向。
实际上，帕金森病的诊断，尤其是早期诊断，一直存在挑战。通过患者出现震颤、肌肉僵硬和行动迟缓等运动症状的诊断，往往已滞后数年时间。
2022年8月，同组的麻省理工学院（MIT）的杨宇喆，袁园等人在NatureMedicine期刊发表论文【2】，他们开发了一种机器学习算法，可以仅通过“读取”一个人睡眠时的呼吸模式来评估他是否患有帕金森病。详情：用AI“读取”睡眠呼吸模式，实现帕金森病早期诊断