Naukowcy z GUMed i UG opatentowali innowacyjny sposób diagnozowania choroby Parkinsona

Zespół naukowców z Gdańskiego Uniwersytetu Medycznego oraz Uniwersytetu Gdańskiego uzyskał patent na przełomowe rozwiązanie medyczne: sposób diagnozowania in vitro choroby Parkinsona. Nowa metoda umożliwia rozpoznanie schorzenia na bardzo wczesnym etapie, jeszcze zanim pojawią się pierwsze objawy motoryczne.

Opracowana metoda diagnostyczna umożliwia nieinwazyjne, szybkie i tanie rozpoznawanie choroby Parkinsona u pacjentów we wczesnym stadium. Zastosowanie biomarkerów – nadtlenku wodoru oraz metabolitów 17β-estradiolu – może przyczynić się do znaczącego postępu w diagnostyce schorzeń neurodegeneracyjnych i wesprzeć rozwój terapii modyfikujących przebieg chorób.

– Obecnie rozpoznanie choroby Parkinsona neurolog opiera na wywiadzie i badaniu pacjenta, poszukując charakterystycznego zespołu objawów ruchowych. Badania obrazowe, takie jak rezonans magnetyczny czy obrazowanie układu dopaminergicznego, mogą wspierać diagnostykę lub pomagać w różnicowaniu innych przyczyn parkinsonizmu, jednak nie stanowią prostego testu przesiewowego pozwalającego rozpoznać chorobę u osoby bez typowych objawów ruchowych – wskazuje prof. Magdalena Górska-Ponikowska z Katedry i Zakładu Chemii Medycznej GUMed, kierowniczka zespołu.

Nad wynalazkiem pracowali naukowcy:

z Gdańskiego Uniwersytetu Medycznego:

• z Katedry i Zakładu Chemii Medycznej: prof. Magdalena Górska-Ponikowska (kierowniczka zakładu), dr Paulina Bastian, prof. Michał Woźniak, dr hab. Alicja Kuban-Jankowska, prof. uczelni, oraz dr Narcyz Knap,
• z Zakładu Pielęgniarstwa Neurologiczno-Psychiatrycznego: prof. Jarosław Sławek (kierownik zakładu), dr hab. Jarosław Dulski,
• z Katedry i Zakładu Chemii Farmaceutycznej: prof. Tomasz Bączek (kierownik katedry), dr hab. Lucyna Konieczna, dr hab. Mariusz Belka,

z Uniwersytetu Gdańskiego:

• z Wydziału Chemii: dr hab. Dagmara Jacewicz, prof. uczelni, dr Joanna Drzeżdżon.

Źródło: Centrum Transferu Technologii Gdańskiego Uniwersytetu Medycznego

Czytaj także: Inteligentny kontrast MRI celuje w komórki nowotworowe