Több száz beteg MRI-képei és egyszerű vérvizsgálatai alapján mintázatokat találtak, amelyek jelzik, mennyire agresszíven károsítja a betegség az agyat.
Mesterséges intelligencia segítségével a kutatók két eddig ismeretlen biológiai altípust azonosítottak a sclerosis multiplexben (SM), ami segíthet az orvosoknak abban, hogy a kezeléseket pontosabban a betegek egyéni igényeihez igazítsák.
Az SM világszerte emberek millióit érinti, a terápiás lehetőségek azonban még mindig nagyrészt a tünetekre, nem pedig a betegség mögöttes biológiájára épülnek. Emiatt előfordulhat, hogy egyes betegek olyan kezelést kapnak, amely kevésbé hatékony az ő SM-formájukban.
Most a kutatók szerint az MI-alapú elemzést, MRI-felvételeket és egy egyszerű vérvizsgálatot kombinálva két jól elkülöníthető biológiai mintázatot tártak fel.
Hogyan zajlott a vizsgálat
A University College London (UCL) és a Queen Square Analytics által vezetett vizsgálat mintegy 600 SM-es ember adatait elemezte. A tudósok egy vérben mérhető fehérjére, a szérum neurofilamentum könnyű láncra (sNfL) összpontosítottak, amely akkor szabadul fel, amikor idegsejtek károsodnak, és jelzi, mennyire aktív a betegség.
A SuStaIn nevű gépi tanulási modellt használva a kutatók az sNfL-adatokat agyi képalkotó felvételekkel kombinálták. Eredményeiket a Brain című orvosi folyóiratban tették közzé, és két SM-altípust azonosítottak: „korai sNfL” és „késői sNfL”.
A „korai sNfL” típusú SM-ben szenvedőknél a fehérje magas szintje már a betegség korai szakaszában megjelent, a kérgestest (corpus callosum) károsodásával együtt, ez a képlet köti össze az agy két féltekéjét. Ezeknél a betegeknél az agyi léziók is gyorsabban alakultak ki, ami agresszívebb, aktívabb SM-lefolyásra utal.
A „késői sNfL” típusú SM-ben az sNfL-szint emelkedése előtt zsugorodás mutatkozott olyan agyterületeken, mint a limbikus kéreg és a mély szürkeállomány. Ez a mintázat lassabban halad előre, a látható idegkárosodás később jelentkezik.
Miért változtathatja meg a felfedezés az SM diagnosztikáját és kezelését
A kutatók szerint e biológiai mintázatok azonosítása segíthet az orvosoknak megjósolni a betegség várható lefolyását, és ennek megfelelően választani kezelést.
„Az SM nem egyetlen betegség, és a jelenlegi altípusok nem írják le a mögöttes szöveti változásokat, pedig ezek ismerete elengedhetetlen a kezeléshez”, mondta Dr. Arman Eshaghi, a tanulmány vezető szerzője, az UCL kutatója.
„Az MI-modell MRI-vel és egy széles körben elérhető vérjelzővel való kombinálásával először tudtuk megmutatni az SM két egyértelmű biológiai mintázatát”, mondta. „Ez segít a klinikusoknak megérteni, hol tart valaki a betegség folyamatában, és ki szorulhat szorosabb megfigyelésre vagy korábbi, célzott kezelésre.”
A jövőben a „korai sNfL” típus azonosítása esetén a betegek hamarabb kaphatnak nagyobb hatékonyságú kezeléseket és szorosabb ellenőrzést. A „késői sNfL” típusúaknál más megközelítések lehetnek előnyösek, például az agyi idegsejteket védő, a leépülést lassító terápiák.
„Ez izgalmas előrelépés az SM megértésében”, mondta Caitlin Astbury, az MS Society kutatási kommunikációs menedzsere a The Guardian című lapnak.
Elmondta, hogy a vizsgálat gépi tanulást alkalmazott az MRI-felvételek és a relapszáló-remittáló, illetve szekunder progresszív SM-ben szenvedőktől származó biológiai markerek összekapcsolására.
„Az elmúlt években jobban megértettük a betegség biológiáját”, mondta Astbury a The Guardian című lapnak. „Jelenleg azonban a meghatározások azon klinikai tünetekre épülnek, amelyeket egy ember tapasztal. Az SM összetett, és ezek a kategóriák gyakran nem tükrözik pontosan, mi zajlik a szervezetben, ami megnehezíti a hatékony kezelést.”
A relapszáló SM-ben élők számára körülbelül 20 kezelési lehetőség érhető el, és a betegség progresszív formáira is kezdenek megjelenni terápiák. Ennek ellenére sok betegnek még mindig korlátozottak vagy nincsenek hatékony lehetőségei.
„Minél többet tudunk meg az állapotról, annál valószínűbb, hogy képesek leszünk olyan kezeléseket találni, amelyek megállíthatják a betegség előrehaladását”, mondta Astbury.