Forskere har oppdaget to nye undertyper av multippel sklerose ved hjelp av kunstig intelligens, noe som åpner døren for personlig tilpassede behandlinger og bedre resultater for pasienter.
Millioner av mennesker over hele verden lever med MS, men behandlinger velges vanligvis basert på symptomer og kan ikke fungere godt fordi de ikke retter seg mot den spesifikke biologien til hver pasient. Nå har forskere, ved å kombinere KI med en enkel blodprøve og MR-undersøkelser, identifisert to distinkte biologiske former for sykdommen. Eksperter kaller dette et "spennende" gjennombrudd som kan forandre hvordan MS behandles globalt.
I en studie av 600 pasienter ledet av University College London (UCL) og Queen Square Analytics, undersøkte forskere blodnivåene av et protein kalt serum neurofilament lett kjede (sNfL), som indikerer nerveskade og sykdomsaktivitet. Ved å bruke en maskinlæringsmodell kalt SuStaIn for å analysere disse blodresultatene sammen med hjerneavbildninger, fant teamet to klare mønstre, publisert i tidsskriftet Brain: tidlig sNfL og sen sNfL.
I den første undertypen viste pasienter høye sNfL-nivåer tidlig i sykdommen, sammen med synlig skade i en hjerneområde kalt corpus callosum og raskt utviklende hjernelesjoner. Denne formen virker mer aggressiv. I den andre undertypen oppstod hjernekrymping i områder som limbisk cortex og dyp grå substans før sNfL-nivåene steg, noe som tyder på en langsommere progresjon med merkbar skade som vises senere.
Denne oppdagelsen vil hjelpe leger bedre å identifisere hvilke pasienter som har høyere risiko for visse komplikasjoner, og muliggjøre mer skreddersydd behandling. Dr. Arman Eshaghi, studiens hovedforfatter fra UCL, forklarte: "MS er ikke én sykdom, og nåværende undertyper fanger ikke opp de underliggende vevsendringene vi trenger for å behandle den effektivt. Ved å bruke KI med en bredt tilgjengelig blodmarkør og MR, har vi avdekket to klare biologiske mønstre for første gang. Dette hjelper klinikere å forstå hvor en person er i sykdomsforløpet og hvem som kan trenge nærmere overvåking eller tidligere, målrettet behandling."
I fremtiden kan pasienter identifisert av KI-verktøyet som har tidlig sNfL MS være kvalifisert for mer potente behandlinger og hyppigere overvåking. De med sen sNfL kan få forskjellige terapier, som personlig tilpassede tilnærminger for å beskytte hjerneceller. "Innovasjonen er todelt: å transformere århundregamle kliniske undersøkelser med KI-algoritmer og tilby personlig tilpassede behandlinger basert på sykdomsprofil," la Eshaghi til.
Caitlin Astbury, senior forskningskommunikasjonsleder ved veldedighetsorganisasjonen MS Society, sa: "Dette er et spennende fremskritt i forståelsen av MS. Studien brukte maskinlæring på MR- og biomarkørdata fra personer med attakkvis MS og sekundær progressiv MS, og identifiserte to nye biologiske undertyper. Selv om vi har forbedret vår forståelse av MS-biologi de siste årene, er nåværende definisjoner avhengige av kliniske symptomer, som ofte ikke gjenspeiler hva som skjer i kroppen, noe som gjør effektiv behandling utfordrende."
Astbury bemerket at selv om det finnes omtrent 20 behandlinger for attakkvis MS og noen nye alternativer for progressiv MS, mangler mange fortsatt effektive terapier. "Jo mer vi lærer om tilstanden, jo nærmere kommer vi å finne behandlinger som kan stoppe sykdomsprogresjonen. Denne forskningen bidrar til bevis som støtter et skifte bort fra termer som 'attakkvis' og 'progressiv' mot beskrivelser som gjenspeiler den underliggende biologien til MS." Dette kan hjelpe til med å identifisere personer med økt risiko for progresjon og muliggjøre mer personlig tilpasset behandling.
Ofte stilte spørsmål
Selvfølgelig. Her er en liste over vanlige spørsmål om den nylige oppdagelsen av to nye undertyper av multippel sklerose, designet for å være tydelig og hjelpsom for et bredt publikum.
Nybegynner: Generelle spørsmål
1. Hva er den store nyheten om MS som jeg stadig hører om?
Forskere har brukt kunstig intelligens til å analysere hjerneavbildninger og har identifisert to helt nye undertyper av multippel sklerose. Dette endrer den lenge holdte oppfatningen om at MS er en enkelt sykdom med en standard progresjon.
2. Hva heter disse nye undertypene?
De er for tiden navngitt etter deres tilsynelatende drivmekanisme basert på skanneanalysen:
Cortex-ledet: Hvor skaden ser ut til å starte i hjernens ytre lag.
Hvit substans-ledet: Hvor skaden ser ut til å starte i hjernens dypere hvite substans, som har vært det tradisjonelle fokuset for MS-studier.
3. Hvorfor regnes denne oppdagelsen som et gjennombrudd?
Det endrer fundamentalt hvordan vi ser på MS. I stedet for å behandle det som én sykdom, kan vi nå se det som to distinkte sykdommer med forskjellige startpunkter i hjernen. Dette kan forklare hvorfor pasienter responderer så forskjellig på behandlinger.
4. Jeg har MS. Endrer dette diagnosen min med en gang?
Ikke umiddelbart i en klinisk setting. Dette er en stor forskningsoppdagelse som må valideres og utvikles til et standard diagnostisk verktøy. Din nåværende MS-diagnose gjelder fortsatt, men dette funnet hjelper til med å forklare mangfoldet av erfaringer blant pasienter.
Avansert: Detaljerte spørsmål
5. Hvordan ble disse undertypene oppdaget?
Forskere brukte KI til å analysere tusenvis av MR-hjerneavbildninger fra MS-pasienter. KI-en lette etter mønstre som human radiologer ikke lett kunne se, og grupperte konsekvent avbildningene i disse to distinkte kategoriene basert på hvor skaden så ut til å oppstå og spre seg.
6. Hva er de viktigste forskjellene mellom cortex-ledet og hvit substans-ledet undertyper?
Cortex-ledet: Skaden ser ut til å begynne i cortex, hjernens grå substans som er ansvarlig for tenkning, hukommelse og prosessering. Dette kan være knyttet til raskere progresjon og kognitive symptomer tidlig.
Hvit substans-ledet: Skaden følger det mer tradisjonelle mønsteret, starter i den hvite substansens "motorveier" som forbinder forskjellige hjerneområder. Dette har vært hovedfokuset for MS-behandling og overvåking i flere tiår.
