No evidence for discrete biomarker-based subtypes of Parkinson’s Disease
यह अध्ययन प्रदर्शित करता है कि α-सिन्यूक्लिन सीड एम्प्लीफिकेशन एसे काइनेटिक्स, डोपामिनर्जिक डेनेर्वेशन और आयु को संयोजित करना पार्किंसंस रोग के स्पष्ट जैविक उपप्रकारों को प्रकट करने में विफल रहता है, जो इसके बजाय यह संकेत देता है कि यह स्थिति विशिष्ट समूहों के बजाय एक निरंतर स्पेक्ट्रम के रूप में मौजूद है।
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पार्किंसंस रोग एक ऐसी स्थिति है जो लोगों के चलने-फिरने के तरीके को प्रभावित करती है, जिससे कंपकंपी, जकड़न और सुस्ती आती है। दशकों से, डॉक्टरों और वैज्ञानिकों ने देखा है कि यह बीमारी हर व्यक्ति में एक जैसी नहीं दिखती। कुछ रोगियों को मुख्य रूप से गति संबंधी समस्याओं का सामना करना पड़ता है, जबकि अन्य को शुरुआत में ही याददाश्त की समस्याओं या नींद की समस्याओं का सामना करना पड़ता है। इस भिन्नता ने एक लंबे समय से चली आ रही आशा को जन्म दिया है: कि यह बीमारी वास्तव में कई अलग-अलग प्रकारों से मिलकर बनी हो सकती है, जिनमें से प्रत्येक का अपना अनूठा जैविक कारण हो। यदि शोधकर्ता इन अलग-अलग प्रकारों की पहचान कर पाते, तो वे किसी विशिष्ट रोगी में बीमारी के बढ़ने के तरीके का पूर्वानुमान लगा सकते थे और उस सटीक तंत्र को लक्षित करने वाले उपचार तैयार कर सकते थे जो उस व्यक्ति की बीमारी को चला रहा है। इन छिपे हुए समूहों को खोजने के लिए, वैज्ञानिक जैविक मार्करों की ओर मुड़े हैं—शरीर के भीतर के मापने योग्य संकेत जो कोशिकीय स्तर पर क्या हो रहा है, उसे दर्शाते हैं। दो सबसे आशाजनक संकेत अल्फा-सिन्यूक्लिन नामक प्रोटीन के गुच्छों की उपस्थिति और डोपामाइन उत्पन्न करने वाली तंत्रिका कोशिकाओं की कमी हैं। विचार यह था कि इन संकेतों को मापकर, शोधकर्ता रोगियों को स्पष्ट, अलग श्रेणियों में विभाजित कर सकेंगे, ठीक वैसे ही जैसे पक्षियों की विभिन्न प्रजातियों को उनकी चोंच के आकार के आधार पर छांटा जाता है।
शोधकर्ताओं की एक टीम ने यह परीक्षण करने के लिए हाथ में लिया कि क्या इस तरह का वर्गीकरण वास्तव में संभव था। उन्होंने सैकड़ों पार्किंसंस रोग वाले रोगियों का डेटा एकत्र किया, विशेष रूप से उन लोगों पर ध्यान केंद्रित किया जिन्होंने अभी तक उपचार शुरू नहीं किया था। उन्होंने प्रत्येक व्यक्ति के लिए तीन विशिष्ट चीजों को देखा: लैब टेस्ट में अल्फा-सिन्यूक्लिन प्रोटीन कितनी तेजी से आपस में जुड़ता है, मस्तिष्क में कितना डोपामाइन उत्पादक ऊतक शेष रहता है, और रोगी की आयु। शोधकर्ताओं ने इस डेटा में प्राकृतिक समूहों की तलाश करने के लिए शक्तिशाली कंप्यूटर प्रोग्रामों का उपयोग किया। वे देखना चाहते थे कि क्या रोगी स्वाभाविक रूप से अलग समूहों में बँटते हैं, जैसे डेटा के समुद्र में अलग-अलग द्वीप, या वे एक सहज, निरंतर रेखा की तरह फैले हुए हैं। यह सुनिश्चित करने के लिए कि उनकी विधियाँ विश्वसनीय हों, उन्होंने पहले यह जाँच की कि क्या उनके उपकरण समूहों के अस्तित्व होने पर उन्हें खोज भी सकते हैं। उन्होंने अपने वास्तविक डेटासेट में गुप्त रूप से नकली समूहों को जोड़कर यह किया ताकि देख सकें कि क्या कंप्यूटर प्रोग्राम उन्हें पकड़ पाते हैं। उपकरण सही ढंग से काम कर रहे थे जब नकली समूह स्पष्ट थे, जिससे यह सिद्ध हुआ कि प्रणाली वास्तविक पैटर्न को खोजने के लिए पर्याप्त संवेदनशील थी यदि वे वहां मौजूद थे।
जब शोधकर्ताओं ने वास्तविक रोगी डेटा पर इन समान उपकरणों को लागू किया, तो परिणाम स्पष्ट और सुसंगत थे। कंप्यूटर प्रोग्रामों को कोई अलग समूह नहीं मिले। अलग-अलग द्वीपों को खोजने के बजाय, डेटा ने एक एकल, निरंतर स्पेक्ट्रम (क्रम) बनाया। रोगी एक-दूसरे से भिन्न थे, लेकिन वे अलग-अलग श्रेणियों में विभाजित नहीं हुए। यहाँ तक कि जब शोधकर्ताओं ने डेटा को देखने के विभिन्न तरीकों का उपयोग किया, जिसमें चरों (variables) को बदलना या परीक्षणों के संचालन में तकनीकी अंतरों के लिए समायोजन करना शामिल था, तब भी परिणाम वही रहा। सांख्यिकीय माप जो आमतौर पर अलग समूहों की उपस्थिति का संकेत देते हैं, वे मौन रहे। वास्तव में, शोधकर्ताओं ने पाया कि पिछले अध्ययनों में उपयोग किए गए कुछ मानक तरीके, जो यह दावा करने के लिए उपयोग किए जाते थे कि उन्होंने उपप्रकार खोज लिए हैं, वे संभावित रूप से भ्रामक थे। ये विधियाँ कभी-कभी केवल एक सहज रेखा को टुकड़ों में काटकर समूहों का भ्रम पैदा कर सकती हैं, भले ही कोई प्राकृतिक विभाजन मौजूद न हो। अध्ययन ने दिखाया कि रोगियों के बीच के अंतर वास्तविक थे, लेकिन वे एक ही पैमाने पर भिन्नताएं थे, न कि बीमारी के मौलिक रूप से भिन्न प्रकारों का प्रमाण।
शोधकर्ताओं ने यह भी देखा कि क्या ये जैविक संकेत समय के साथ बीमारी के बदलने का पूर्वानुमान लगा सकते हैं। उन्होंने कई वर्षों तक रोगियों की निगरानी की ताकि यह देखा जा सके कि प्रोटीन के गुच्छे बनने की गति या तंत्रिका हानि की मात्रा यह भविष्यवाणी कर सकती है कि कौन अधिक तेजी से बिगड़ेगा। जैविक संकेतों और भविष्य के गिरावट के बीच का संबंध कमजोर और असंगत था। कुछ मामलों में, डेटा ने एक संबंध का सुझाव दिया, लेकिन ये संबंध तब गायब हो गए जब शोधकर्ताओं ने अन्य कारकों को ध्यान में रखा या जब उन्होंने रोगियों के एक अलग समूह को देखा। एक दिलचस्प खोज शरीर के अन्य तरल पदार्थों के साथ प्रोटीन परीक्षणों के संबंध से जुड़ी थी। शोधकर्ताओं ने देखा कि परीक्षण के परिणाम शरीर के समग्र प्रोटीन स्तर से संबंधित एक सामान्य कारक से प्रभावित लग रहे थे, न कि किसी विशिष्ट रोग प्रक्रिया से। इससे यह संकेत मिला कि परीक्षणों में देखी गई कुछ भिन्नताएं तकनीकी कारकों या सामान्य स्वास्थ्य स्थितियों के कारण हो सकती हैं, न कि पार्किंसंस के विशिष्ट जैविक उपप्रकारों के कारण।
अध्ययन निष्कर्ष निकालता है कि वर्तमान साक्ष्यों और विशेष रूप से जांचे गए जैविक मार्करों के आधार पर, पार्किंसंस रोग अलग-अलग, पृथक उपप्रकारों से मिलकर नहीं बना प्रतीत होता है। रोगियों में देखी गई भिन्नता को बीमारी के अलग-अलग प्रकारों के बजाय गंभीरता और प्रगति की एक निरंतर सीमा के रूप में बेहतर ढंग से समझा जा सकता है। इसका मतलब यह नहीं है कि सभी रोगी एक जैसे हैं; इसका अर्थ यह है कि उनके बीच के अंतर क्रमिक हैं। यह आशा कि हम उपचार के मार्गदर्शन के लिए रोगियों को व्यवस्थित, अलग बक्सों में वर्गीकृत कर पाएंगे, इस डेटा द्वारा समर्थित नहीं थी। इसके बजाय, निष्कर्ष बताते हैं कि बीमारी एक जटिल, परिवर्तनशील स्थिति है जहाँ विभिन्न प्रस्तुतियों के बीच की सीमाएं धुंधली हैं। हालांकि यह सटीक वर्गीकरण के लक्ष्य के लिए एक झटका लग सकता है, लेकिन यह बीमारी की प्रकृति की अधिक सटीक तस्वीर प्रदान करता है। यह वैज्ञानिकों को बताता है कि उन्हें डेटा के निरंतर प्रवाह में पैटर्न खोजने की आवश्यकता है, बजाय इसके कि वे उन अलग समूहों की तलाश करें जो शायद मौजूद ही नहीं हैं। यह कार्य इस बात के महत्व को रेखांकित करता है कि समूहों के अस्तित्व का अनुमान लगाने से पहले यह जांचना आवश्यक है कि क्या डेटा वास्तव में उनका समर्थन करता है, एक ऐसा कदम जिसे कई पिछले अध्ययनों ने छोड़ दिया होगा। अंततः, अध्ययन का सुझाव है कि पार्किंसंस की समझ का भविष्य बीमारी के पूर्ण स्पेक्ट्रम को मैप करने में निहित है, न कि इसे उन हिस्सों में विभाजित करने में जो स्वाभाविक रूप से मौजूद नहीं हैं।
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