Dva nova podtipa multiple skleroze otkrivena uz pomoć umjetne inteligencije — to bi moglo promijeniti liječenje ove bolesti
Milijuni ljudi diljem svijeta boluju od ove bolesti - ali tretmani se uglavnom odabiru na temelju simptoma i možda neće biti učinkoviti jer ne ciljaju na temeljnu biologiju pacijenta.
Sada su znanstvenici pomoću AI-a, jednostavnog krvnog testa i magnetske rezonance (MRI) otkrili dva nova biološka obrasca MS-a. Stručnjaci kažu da bi ovo "uzbudljivo" otkriće moglo revolucionirati liječenje bolesti na globalnoj razini.
U istraživanju koje je obuhvatilo 600 pacijenata, a vodili su ga University College London (UCL) i Queen Square Analytics, znanstvenici su analizirali razinu posebnog proteina u krvi nazvanog serum neurofilament light chain (sNfL). Ovaj protein pokazuje razinu oštećenja živčanih stanica i može signalizirati koliko je bolest aktivna.
Rezultate sNfL testa i snimke mozga interpretirao je model strojnog učenja nazvan SuStaIn. Rezultati, objavljeni u medicinskom časopisu Brain, otkrili su dva različita tipa MS-a: rani sNfL i kasni sNfL, piše The Guardian.
Kod prvog podtipa, pacijenti su imali visoke razine sNfL-a već u ranoj fazi bolesti, uz vidljiva oštećenja u dijelu mozga koji se zove corpus callosum. Također su brzo razvijali lezije na mozgu. Ovaj tip izgleda agresivnije i aktivnije, kažu znanstvenici.
Kod drugog podtipa, kod pacijenata je uočeno smanjenje volumena mozga u područjima poput limbičkog korteksa i duboke sive tvari prije nego što su razine sNfL-a porasle. Ovaj tip napreduje sporije, a izražena oštećenja javljaju se kasnije.
Istraživači vjeruju da će ovo otkriće omogućiti liječnicima da preciznije procijene koji su pacijenti u većem riziku od komplikacija, što otvara put personaliziranoj skrbi.
Glavni autor studije, dr. Arman Eshaghi s UCL-a, izjavio je: "MS nije jedna bolest, a postojeći podtipovi ne opisuju promjene u tkivu koje moramo znati kako bismo je liječili. Kombinacijom AI modela, dostupnog krvnog markera i MRI-a uspjeli smo prvi put pokazati dva jasna biološka obrasca MS-a. To će liječnicima pomoći da bolje procijene u kojoj se fazi bolesti osoba nalazi i kome je potrebno pomnije praćenje ili ranije, ciljano liječenje."
U budućnosti, kada AI alat pokaže da pacijent ima rani sNfL MS, mogao bi dobiti terapije s većom učinkovitošću i biti pod strožim nadzorom.
Oni s kasnim sNfL-om mogli bi dobiti drugačije tretmane, poput personaliziranih terapija za zaštitu moždanih stanica. "Bit će dvije velike novosti: klinički i neurološki pregledi mijenjat će se uz pomoć AI algoritama, a liječenje će postati personalizirano prema profilu bolesti", dodaje Eshaghi.
Caitlin Astbury iz udruge MS Society kaže: "Ovo je uzbudljiv napredak u razumijevanju MS-a. Studija je koristila strojno učenje za analizu MRI snimki i biomarkera kod osoba s relapsno-remitirajućim i sekundarno progresivnim MS-om. Kombinacijom tih podataka identificirana su dva nova biološka podtipa MS-a."
Trenutno se definicije MS-a temelje na kliničkim simptomima, no bolest je složena i ti opisi često ne odražavaju stvarno stanje u tijelu, što otežava učinkovito liječenje.
Postoji oko 20 mogućnosti liječenja za osobe s recidivirajućom multiplom sklerozom i nekoliko za progresivnu multiplu sklerozu, ali za mnoge nema opcija, rekao je Astbury. "Što više saznajemo o stanju, veća je vjerojatnost da ćemo moći pronaći tretmane koji mogu zaustaviti napredovanje bolesti." Što više učimo o biologiji bolesti, veće su šanse da pronađemo tretmane koji mogu zaustaviti napredovanje.
"Ovo istraživanje doprinosi sve većem broju dokaza koji podupiru odmak od postojećih opisa MS-a (poput ‘relapsni’ i ‘progresivni’) prema terminima koji odražavaju biologiju bolesti. To bi moglo pomoći u identifikaciji osoba s povećanim rizikom od progresije i omogućiti personalizirano liječenje", zaključuje Astbury.