英国《卫报》报导，为了这项检测，伦敦大学学院和哥廷根大学的专家们使用了一种机器学习算法，在帕金森氏症患者中，发现了八种血液蛋白质的特征模式。该算法能够预测其他患者未来可能患上帕金森氏症的机率。
该算法正确预测了一名患者将罹患帕金森氏症，预测时间比症状出现早了7年。「有可能这个时间可以追溯得更早」，伦敦大学学院神经学研究所哈尔奎斯特博士说，她将研究发表《自然通讯》上。
帕金森氏症是全球增长最快的神经退行性疾病，这一趋势主要由人口老龄化所推动。该疾病影响著全球1千万人。
帕金森氏症是由一种称为α-突触核蛋白的蛋白质堆积引起的，这些蛋白质会损害或破坏位于黑质区域的产生多巴胺的重要神经细胞。
医学界认为，这项检测提高了在帕金森氏症的初期诊断的可能性，使患者能够在疾病过程刚开始时，就参加临床试验。
帕金森基金会国际卓越中心教授指出，帕金森氏症是综合症状并非单一疾病，表现出来的症状皆不同，「因此，管理方式各异，不能一概而论。就目前的预测不太可能找出这些亚群。但有了血液预测，人们可以更早接受试验…目前有一些初步证据显示，高风险族群透过运动对减缓帕金森氏症发展有益」。
