這項開創性研究揭示了糖化血紅蛋白(HbA1c)與帕金森病(PD)之間的因果鏈條。通過整合多維數據——包括來自IEU數據庫的全基因組關聯研究(GWAS)數據、GSE20292的轉錄組數據和GSE157783的單細胞測序數據，研究團隊運用逆方差加權法(IVW)進行孟德爾隨機化(MR)分析，發現HbA1c水平每升高1個單位，PD風險顯著增加43.8%(OR=1.438, 95%CI=1.043–1.981)。

在機制探索中，研究者通過機器學習從842個差異表達基因(DEGs)中篩選出5個關鍵生物標志物：脂肪酸合酶(FASN)、微管結合蛋白MICAL3、溶酶體質子泵TCIRG1、細胞周期蛋白CDK10和膜轉運蛋白MFSD1。這些靶點在受試者工作特征曲線(ROC)分析中展現出卓越的診斷效能。

單細胞層面的突破性發現顯示，興奮性/抑制性神經元與少突膠質前體細胞(OPCs)、星形膠質細胞之間存在活躍的細胞通訊。偽時間分析則描繪了這些細胞群體在PD進展中的動態演化軌跡。這些發現不僅證實了糖代謝異常參與PD發病，更為開發基于多靶點干預的精準診療策略提供了理論依據。