Pentru persoanele cu scleroză multiplă, tratamentele sunt adesea alese în funcţie de simptome, însă boala nu evoluează la fel la toţi pacienţii. Un nou studiu sugerează că, prin combinarea unor analize accesibile cu inteligenţa artificială (AI), medicii ar putea înţelege mai precis ce se întâmplă în organism şi ar putea personaliza mai bine îngrijirea pacienţilor. Specialiştii speră că această descoperire îi va ajuta pe medici să înţeleagă care pacienţi au un risc mai mare de complicaţii.
O echipă de cercetători condusă de University College London (UCL) şi Queen Square Analytics a identificat două noi subtipuri biologice de scleroză multiplă, folosind inteligenţa artificială, un test simplu de sânge şi imagistică prin rezonanţă magnetică (RMN).
Potrivit autorilor, descoperirea ar putea deschide calea către tratamente personalizate şi rezultate mai bune pentru pacienţi, într-o boală care afectează milioane de oameni la nivel mondial.
În studiu au fost analizaţi 600 de pacienţi. Cercetătorii au urmărit nivelurile din sânge ale proteinei neurofilament lanţ uşor în ser (NfLs), un marker care poate indica gradul de afectare a celulelor nervoase şi poate semnala cât de activă este boala.
Datele din testele de sânge şi imaginile RMN ale creierului au fost interpretate cu ajutorul unui model de învăţare automată numit SuStaIn.
Rezultatele, publicate recent în revista medicală Brain, au arătat existenţa a două tipare distincte, denumite de autori „NfLs timpuriu” şi „NfLs tardiv”.
În subtipul „NfLs timpuriu”, pacienţii au avut niveluri crescute de NfLs încă din stadiile timpurii ale bolii, asociate cu leziuni vizibile într-o zonă a creierului numită corpul calos. În plus, pacienţii au dezvoltat rapid leziuni cerebrale. Cercetătorii au descris acest subtip ca fiind aparent mai agresiv şi mai activ.
În subtipul „NfLs tardiv”, pacienţii au prezentat mai întâi micşorarea volumului cerebral (atrofie) în regiuni precum cortexul limbic şi substanţa cenuşie profundă, înainte ca nivelurile NfLs să crească. În acest caz, evoluţia a părut mai lentă, iar afectarea evidentă a apărut mai târziu.
Autorii spun că această clasificare i-ar putea ajuta pe medici să înţeleagă mai bine care pacienţi au un risc mai mare de anumite complicaţii şi să le ofere o îngrijire mai personalizată.
Dr. Arman Eshaghi, autor principal al studiului, de la UCL, a declarat că scleroza multiplă „nu este o singură boală”, iar subtipurile folosite în prezent nu descriu modificările de la nivelul ţesuturilor, informaţii necesare pentru alegerea tratamentului.
Potrivit specialistului, citat de The Guardian, combinarea unui model de AI cu un marker sanguin „uşor disponibil” şi cu examinarea RMN a permis evidenţierea, pentru prima dată, a două tipare biologice clare ale bolii, ceea ce, i-ar putea ajuta pe medici să înţeleagă mai bine în ce etapă a evoluţiei bolii se află o persoană şi cine ar putea avea nevoie de monitorizare mai atentă sau de un tratament iniţiat mai devreme şi mai ţintit.
Cercetătorii sugerează că, pe viitor, atunci când instrumentul de AI indică subtipul „NfLs timpuriu”, pacienţii ar putea deveni eligibili pentru tratamente cu eficacitate mai mare şi ar putea fi monitorizaţi mai atent.
În schimb, pentru subtipul „NfLs tardiv” ar putea fi propuse alte tipuri de tratamente, inclusiv terapii personalizate pentru protejarea celulelor creierului sau a neuronilor.
Dr. Eshaghi a mai subliniat că, prin această abordare, evaluările clinice şi neurologice ar putea fi susţinute de algoritmi de AI, iar deciziile terapeutice ar putea fi ajustate în funcţie de profilul biologic al bolii, pentru fiecare pacient.
Specialiştii descriu rezultatele drept „o evoluţie importantă” în înţelegerea sclerozei multiple.
Studiul a folosit învăţarea automată pentru a analiza date RMN şi biomarkeri de la persoane cu scleroză multiplă recurent-remisivă (SMRR) şi scleroză multiplă secundar progresivă (SMSP), iar combinarea acestor informaţii a permis identificarea celor două subtipuri biologice noi. În prezent, definiţiile folosite în practica medicală se bazează în principal pe simptomele clinice, însă aceste categorii nu reflectă întotdeauna fidel procesele din organism, ceea ce poate îngreuna alegerea unui tratament eficient.
Potrivit cercetătorilor, există aproximativ 20 de opţiuni de tratament pentru formele recurente ale bolii, iar pentru formele progresive încep să apară unele opţiuni, însă pentru mulţi pacienţi nu există soluţii.
Pe măsură ce oamenii de ştiinţă dobândesc cunoştinţe noi despre scleroza multiplă, cresc şi şansele de a identifica tratamente capabile să oprească progresia bolii. Rezultatele acestui studiu susţin ideea că scleroza multiplă ar trebui clasificată mai ales după tiparele biologice ale bolii, nu doar după etichete clinice precum „recurentă” sau „progresivă”. O astfel de clasificare ar putea ajuta la identificarea persoanelor cu risc mai mare de progresie rapidă şi la alegerea unor tratamente mai personalizate.
