In der aktuellen Studie wurde die diagnostische Nützlichkeit von proteomischen und transkriptomischen Signalen bei der Parkinson-Krankheit untersucht. Die Forscher entwickelten Klassifikatoren, um Parkinson-Patienten von gesunden Kontrollen zu unterscheiden. Dabei wurde ein Proteomischer Schwereindex (PSI) erstellt, der die Schwere der Erkrankung bewertet. Die Ergebnisse zeigen, dass proteomische Modelle eine höhere Genauigkeit aufweisen als RNA-basierte Ansätze. Insbesondere erreichte der Random Forest-Klassifikator auf Basis von Proteomik eine hohe externe Validierung. Die Studie hebt die Bedeutung der Plasma-Proteomik für die Entwicklung von Blut-basierten Biomarkern hervor. Dies könnte die frühzeitige Erkennung und Überwachung von Parkinson-Patienten verbessern. Weitere Forschung ist notwendig, um die Ergebnisse zu validieren.