Forskare har upptäckt två nya undertyper av multipel skleros med hjälp av artificiell intelligens, vilket öppnar dörren för personanpassade behandlingar och förbättrade utfall för patienter.
Miljontals människor världen över lever med MS, men behandlingar väljs vanligtvis baserat på symptom och fungerar inte alltid bra eftersom de inte riktar in sig på varje patients specifika biologi. Genom att kombinera AI med ett enkelt blodprov och MR-undersökningar har forskare nu identifierat två distinkta biologiska former av sjukdomen. Experter kallar detta ett "spännande" genombrott som kan förändra hur MS behandlas globalt.
I en studie med 600 patienter, ledd av University College London (UCL) och Queen Square Analytics, undersökte forskare blodnivåer av ett protein som kallas serum neurofilament light chain (sNfL), vilket indikerar nervskador och sjukdomsaktivitet. Genom att använda en maskininlärningsmodell vid namn SuStaIn för att analysera dessa blodresultat tillsammans med hjärnskanningar, fann teamet två tydliga mönster, publicerade i tidskriften Brain: tidig sNfL och sen sNfL.
I den första undertypen visade patienter höga sNfL-nivåer tidigt i sjukdomen, tillsammans med synliga skador i en hjärnregion som kallas corpus callosum och snabbt utvecklande hjärnskador. Denna form verkar vara mer aggressiv. I den andra undertypen inträffade hjärnkrympning i områden som limbiska cortex och djup grå substans innan sNfL-nivåerna steg, vilket tyder på en långsammare progression med märkbara skador som dyker upp senare.
Denna upptäckt kommer att hjälpa läkare att bättre identifiera vilka patienter som löper högre risk för vissa komplikationer, vilket möjliggör mer skräddarsydd vård. Dr. Arman Eshaghi, studiens huvudförfattare från UCL, förklarade: "MS är inte en sjukdom, och nuvarande undertyper fångar inte de underliggande vävnadsförändringar vi behöver för att behandla den effektivt. Genom att använda AI med en allmänt tillgänglig blodmarkör och MR, har vi avslöjat två tydliga biologiska mönster för första gången. Detta hjälper kliniker att förstå var en person befinner sig i sjukdomsförloppet och vem som kan behöva närmare övervakning eller tidig, målriktad behandling."
I framtiden kan patienter som identifieras av AI-verktyget som ha tidig sNfL MS vara berättigade till mer potenta behandlingar och mer frekvent övervakning. De med sen sNfL kan få olika terapier, såsom personanpassade tillvägagångssätt för att skydda hjärnceller. "Innovationen är dubbel: att transformera århundraden gamla kliniska undersökningar med AI-algoritmer och att tillhandahålla personanpassade behandlingar baserade på sjukdomsprofil," tillade Eshaghi.
Caitlin Astbury, senior forskningskommunikationschef på välgörenhetsorganisationen MS Society, sa: "Detta är ett spännande steg framåt i förståelsen av MS. Studien använde maskininlärning på MR- och biomarkördata från personer med relapsing remitting och sekundär progressiv MS, och identifierade två nya biologiska undertyper. Även om vi har förbättrat vår förståelse av MS-biologi de senaste åren, förlitar sig nuvarande definitioner på kliniska symptom, vilka ofta inte speglar vad som händer i kroppen, vilket gör effektiv behandling utmanande."
Astbury noterade att även om det finns cirka 20 behandlingar för relapsing MS och några nya alternativ för progressiv MS, saknar många fortfarande effektiva terapier. "Ju mer vi lär oss om tillståndet, desto närmare kommer vi att hitta behandlingar som kan stoppa sjukdomsprogressionen. Denna forskning bidrar till bevisen som stöder en övergång bort från termer som 'relapsing' och 'progressiv' mot beskrivningar som återspeglar den underliggande biologin hos MS." Detta kan hjälpa till att identifiera personer med ökad risk för progression och möjliggöra mer personanpassad behandling.
Vanliga frågor
Så klart! Här är en lista med vanliga frågor om den senaste upptäckten av två nya undertyper av multipel skleros, utformad för att vara tydlig och hjälpsam för en bred publik.
Nybörjare - Allmänna frågor
1. Vad är den stora nyheten om MS som jag hör om hela tiden?
Forskare har använt artificiell intelligens för att analysera hjärnskanningar och har identifierat två helt nya undertyper av multipel skleros. Detta ändrar den länge hållna uppfattningen att MS är en enda sjukdom med ett standardförlopp.
2. Vad kallas dessa nya undertyper?
De är för närvarande namngivna efter deras uppenbara drivmekanism baserat på skanningsanalysen:
Cortexledd: Där skador verkar börja i hjärnans yttre lager.
Vit substans-ledd: Där skador verkar börja i hjärnans djupare vita substans, vilket har varit det traditionella fokuset för MS-studier.
3. Varför anses denna upptäckt vara ett genombrott?
Den förändrar grundläggande hur vi ser på MS. Istället för att behandla det som en sjukdom kan vi nu se det som två distinkta sjukdomar med olika startpunkter i hjärnan. Detta kan förklara varför patienter svarar så olika på behandlingar.
4. Jag har MS. Ändrar detta min diagnos just nu?
Inte omedelbart i en klinisk miljö. Detta är en stor forskningsupptäckt som behöver valideras och utvecklas till ett standardiserat diagnostiskt verktyg. Din nuvarande MS-diagnos kvarstår, men detta fynd hjälper till att förklara mångfalden av upplevelser bland patienter.
Avancerat - Detaljerade frågor
5. Hur upptäcktes dessa undertyper?
Forskare använde AI för att analysera tusentals MR-hjärnskanningar från MS-patienter. AI:n letade efter mönster som mänskliga radiologer inte lätt kunde se och grupperade konsekvent skanningarna i dessa två distinkta kategorier baserat på var skador verkade uppstå och spridas.
6. Vilka är de viktigaste skillnaderna mellan de cortexledda och vit substans-ledda undertyperna?
Cortexledd: Skador verkar börja i cortex, hjärnans grå substans som ansvarar för tänkande, minne och bearbetning. Detta kan vara kopplat till snabbare progression och kognitiva symptom tidigt.
Vit substans-ledd: Skador följer det mer traditionella mönstret, börjar i den vita substansens "motorvägar" som förbinder olika hjärnområden. Detta har varit det primära fokuset för MS-behandling och övervakning i decennier.
