Анализируя МРТ-снимки и данные простого анализа крови у сотен пациентов, исследователи выявили закономерности, показывающие, насколько агрессивно болезнь повреждает мозг.
Ученые с помощью искусственного интеллекта выявили два ранее неизвестных биологических подтипа рассеянного склероза (РС), и это открытие может помочь врачам точнее подбирать лечение для каждого пациента.
РС поражает миллионы людей во всем мире, но варианты лечения по-прежнему в основном основаны на симптомах, а не на биологии заболевания. Это означает, что некоторые пациенты могут получать терапию, которая менее эффективна при их конкретной форме РС.
Теперь исследователи сообщают, что выявили два различных биологических варианта течения болезни, используя анализ на базе ИИ, МРТ и простой анализ крови.
Как проводилось исследование
Исследование под руководством Университетского колледжа Лондона (UCL) и Queen Square Analytics анализировало данные примерно 600 людей с РС. Ученые сосредоточили внимание на уровне белка крови, называемого сывороточный нейрофиламент легкой цепи (sNfL), который высвобождается при повреждении нервных клеток и может указывать на активность заболевания.
Используя модель машинного обучения SuStaIn, исследователи сопоставили данные sNfL с результатами нейровизуализации. Их выводы, опубликованные в медицинском журнале Brain, выявили два подтипа РС: «ранний sNfL» и «поздний sNfL».
У людей с «ранним sNfL» высокий уровень белка появлялся на ранних стадиях болезни, одновременно с повреждением мозолистого тела, структуры, соединяющей два полушария мозга. У этих пациентов очаги в мозге формировались быстрее, что указывает на более агрессивное и активное течение РС.
У пациентов с «поздним sNfL» сначала наблюдалась атрофия мозга в областях, например, лимбической коры и глубокого серого вещества, а повышение уровня sNfL происходило позже. Такая картина выглядит более медленной, выраженное повреждение нервной ткани проявлялось позднее.
Почему это открытие может изменить диагностику и лечение РС
По словам исследователей, выявление этих биологических моделей может помочь врачам прогнозировать вероятное прогрессирование болезни и соответствующим образом выбирать терапию.
«РС не одно заболевание, а существующие подтипы не описывают происходящие в тканях изменения, которые нам нужно понимать, чтобы лечить его», сказал доктор Арман Эшаги, ведущий автор исследования и исследователь из UCL.
«Используя модель ИИ и сочетая широко доступный биомаркер в крови с данными МРТ, нам впервые удалось показать две четкие биологические модели РС», сказал он. «Это поможет врачам понять, на каком этапе болезни находится человек и кому может потребоваться более пристальное наблюдение или более раннее, целевое лечение».
В будущем пациентам с ранним sNfL-вариантом смогут раньше предлагать более эффективные методы лечения и наблюдать их более тщательно. Тем, у кого поздний sNfL-вариант, могут больше подойти другие подходы, например терапии, направленные на защиту клеток мозга и замедление дегенерации.
«Это важный шаг в понимании РС», сказала The Guardian Кейтлин Астбери, старший менеджер по научным коммуникациям в MS Society.
Она пояснила, что в исследовании использовали машинное обучение для объединения МРТ-сканов и биомаркеров у людей с рецидивирующе-ремиттирующим и вторично-прогрессирующим течением РС.
«За последние годы мы лучше поняли биологию этого заболевания», сказала Астбери The Guardian. «Но сейчас определения основаны на клинических симптомах, которые испытывает человек. РС сложен, и эти категории часто не отражают точно то, что происходит в организме, что осложняет эффективное лечение».
Существует около 20 вариантов лечения для людей с рецидивирующим течением РС, для прогрессирующих форм начинают появляться некоторые терапии. Однако у многих пациентов по-прежнему мало или вовсе нет эффективных вариантов.
«Чем больше мы узнаем о заболевании, тем выше вероятность, что удастся найти лечение, способное остановить его прогрессирование», сказала Астбери.