英國《衛報》報導，為了這項檢測，倫敦大學學院和哥廷根大學的專家們使用了一種機器學習算法，在帕金森氏症患者中，發現了八種血液蛋白質的特徵模式。該算法能夠預測其他患者未來可能患上帕金森氏症的機率。
該算法正確預測了一名患者將罹患帕金森氏症，預測時間比症狀出現早了7年。「有可能這個時間可以追溯得更早」，倫敦大學學院神經學研究所哈爾奎斯特博士說，她將研究發表《自然通訊》上。
帕金森氏症是全球增長最快的神經退行性疾病，這一趨勢主要由人口老齡化所推動。該疾病影響著全球1千萬人。
帕金森氏症是由一種稱為α-突觸核蛋白的蛋白質堆積引起的，這些蛋白質會損害或破壞位於黑質區域的產生多巴胺的重要神經細胞。
醫學界認為，這項檢測提高了在帕金森氏症的初期診斷的可能性，使患者能夠在疾病過程剛開始時，就參加臨床試驗。
帕金森基金會國際卓越中心教授指出，帕金森氏症是綜合症狀並非單一疾病，表現出來的症狀皆不同，「因此，管理方式各異，不能一概而論。就目前的預測不太可能找出這些亞群。但有了血液預測，人們可以更早接受試驗…目前有一些初步證據顯示，高風險族群透過運動對減緩帕金森氏症發展有益」。
