Studiul a folosit învățarea automată pentru a analiza date extrase din teste de sânge și scanări ale creierului a 634 de pacienți care au participat la două studii clinice diferite. Modelele de învățare automată sunt antrenate să identifice modele subtile pe care oamenii le-ar putea să nu observe.
Testele de sânge au fost realizate pentru detectarea unei proteine numite lanț luminos neurofilamentar seric (sNfL), un biomarker cunoscut al bolilor sistemului nervos, inclusiv a sclerozei multiple (SM).
Pe de altă parte, scanările prin rezonanță magnetică (RMN) au examinat leziunile și alte modificări din diferite părți ale creierului. În SM, sistemul imunitar al organismului atacă greșit teaca protectoare care acoperă celulele nervoase, lăsând leziuni care interferă cu comunicarea nervoasă.
Legat: Semnalele din Sânge Pot Prezice Scleroza Multiplă cu 7 Ani înainte de Apariția Simptomelor
Prin compararea rezultatelor testelor de sânge și a scanărilor creierului, modelul a reușit să împartă pacienții în subtipuri separate.
Cei clasificați ca „sNfL precoce” au prezentat niveluri crescute ale proteinei mai devreme, precum și leziuni la corpul calos, o structură care leagă emisferele stângă și dreaptă ale creierului. Acest subtip părea să fie mai agresiv, cu pacienții dezvoltând leziuni cerebrale mai rapid decât ceilalți.
Cel de-al doilea subtip a fost denumit „sNfL târziu” și părea să progreseze mai lent. Pentru pacienții din această categorie, primele semne au fost micșorarea cortexului limbic și a materiei cenușii din adâncul creierului. Nivelurile de sNfL din serul lor sanguin nu au început să crească decât mai târziu.
„Prin utilizarea unui model de IA combinat cu un marker de sânge foarte disponibil și cu RMN, am reușit să evidențiem două modele biologice clare ale SM pentru prima dată,” explică Arman Eshaghi, un neurolog de la UCL și co-fondator al Queen Square Analytics, o companie derivată implicată în cercetare.
„Aceasta va ajuta medicii să înțeleagă unde se află o persoană pe calea bolii și cine ar putea avea nevoie de monitorizare mai atentă sau tratament țintit mai devreme.”
Modelul de învățare automată a fost antrenat pe date de la 189 de pacienți cu diferite tipuri de SM (recurent-remisivă sau secundar progresivă), apoi testat pe încă 445 de pacienți care fuseseră diagnosticați recent cu boala.
Neurofilamentele sunt proteine care oferă suport neuronilor din întregul sistem nervos central și periferic, iar la pacienții sănătoși ele au o rată de înlocuire destul de lentă. Dar neurodegenerarea eliberează aceste proteine în fluidele corporale la rate mai mari, făcându-le un posibil biomarker pentru boli și tulburări ale sistemului nervos.
Din păcate, diferența este destul de subtilă în serul sanguin, ceea ce face dificilă utilizarea sa pentru diagnostic. Scanările RMN pot rezolva modelele în răspândirea SM, dar nu și detaliile bolii.
Cercetătorii din spatele noului studiu sugerează că combinarea nivelurilor de neurofilamente cu alte date, cum ar fi scanările RMN, face aceste măsurări…
Sursa: [Link către sursa originală a informațiilor, dacă este disponibil]
Editor RevistaSanatatii.ro. Isi doreste ca activitatea lui sa aduca speranta milioanelor de oameni bolnavi din Romania, sa le aline suferintele si sa le ofere speranta.
