Открытие подтипов рассеянного склероза поможет разработать новые методы лечения

Фото из открытых источников

Ученые использовали искусственный интеллект для выявления двух новых подтипов рассеянного склероза (РС), что может предложить пациентам новые, целенаправленные методы лечения. Статья с результатами исследования была опубликована в журнале Brain.

Рассеянный склероз поражает около 2,8 миллионов человек во всем мире. Это хроническое заболевание, при котором иммунная система организма ошибочно атакует защитную оболочку, называемую миелином, которая окружает нервные клетки. Повреждение этой оболочки приводит к нарушению передачи сигналов через центральную нервную систему, что вызывает различные симптомы, такие как боль, спазмы и усталость, а также может повлиять на зрение, мышечную силу и чувство равновесия, помимо прочего.

Хотя в настоящее время лекарства от этого заболевания не существует, были разработаны методы лечения, направленные на замедление его прогрессирования и облегчение симптомов. Однако такой подход имеет переменный успех, поскольку он может не учитывать биологические особенности пациента. Это означает, что пациенты не всегда получают персонализированное лечение своего заболевания.

Для решения этой проблемы международная группа ученых привлекла искусственный интеллект (ИИ) для выявления новых, более специфических типов рассеянного склероза (РС). Они сделали это, оценив результаты МРТ головного мозга и уровни легкой цепи нейрофиламента (sNfL) в крови пациентов. sNfL — это белок, который может использоваться в качестве биомаркера для индикации повреждения нервов и потенциально может помочь прогнозировать или отслеживать активность заболевания, особенно при таких состояниях, как РС.

Группа исследователей из Университетского колледжа Лондона (UCL) и компании Queen Square Analytics проанализировала данные 634 пациентов с ремиттирующе-рецидивирующим и вторично-прогрессирующим рассеянным склерозом — первая форма является наиболее распространенной, а вторая — стадией заболевания, которая обычно следует за ней.

Разработанная командой модель машинного обучения, известная как SuStaIn, выявила два различных типа рассеянного склероза на основе биологической информации – ранний и поздний стадии sNfL.

«Интегрировав данные МРТ и sNfL в единую модель без учителя, мы определили биологически обоснованные типы рассеянного склероза, которые отражают различные патогенетические механизмы заболевания и их клинические последствия», — поясняет команда в своей статье.

Согласно их оценке, у пациентов с первым подтипом наблюдалось повышение уровня sNfL на более ранней стадии заболевания, а также больше поражений в части головного мозга, известной как мозолистое тело (большой пучок нервных волокон, соединяющий полушария головного мозга). Кроме того, у них, по-видимому, накапливалось больше поражений головного мозга на ранней стадии заболевания.

Напротив, поздний подтип sNfL характеризовался уменьшением объема лимбической коры — части мозга, контролирующей эмоции, память и мотивацию, — и глубокого серого вещества еще до повышения уровня sNfL. По-видимому, это более медленная форма заболевания, но она может привести к «более коварному развитию нейродегенерации», как отмечают авторы.

Эти результаты представляют собой потенциально революционный шаг на пути к разработке более целенаправленных методов лечения, поскольку помогают определить, как, вероятно, будет развиваться заболевание у пациента.

«Рассеянный склероз — это не одно заболевание, и существующие подтипы не описывают лежащие в его основе изменения в тканях, которые нам необходимо знать для его лечения», — сказал ведущий автор исследования Арман Эшаги. «Используя модель искусственного интеллекта в сочетании с легкодоступным биомаркером крови и МРТ, мы впервые смогли выявить две четкие биологические модели рассеянного склероза. Это поможет врачам понять, на каком этапе развития заболевания находится человек и кому может потребоваться более тщательное наблюдение или более раннее, целенаправленное лечение».