Die Parkinson-Krankheit ist eine komplexe Erkrankung, die bei verschiedenen Patienten unterschiedlich ausgeprägt ist. Eine neue Studie hat gezeigt, wie individuelle Metaboliten-Biomarker zur besseren Klassifizierung von Patienten beitragen können. Mithilfe eines speziellen Algorithmus wurden spezifische Sekretionsmuster identifiziert. Diese Muster helfen, Patienten in metabolisch unterschiedliche Gruppen zu unterteilen. Zu den identifizierten Biomarkern gehören sowohl bekannte als auch neuartige Metaboliten. Die Ergebnisse legen nahe, dass nicht alle Patienten die gleichen Merkmale aufweisen. Dies könnte die Entwicklung gezielterer Diagnosen und Therapien fördern. Die Erkenntnisse sind ein Schritt in Richtung personalisierter Medizin bei Parkinson.