Veröffentlicht am
Wissenschaftler haben mithilfe künstlicher Intelligenz zwei bisher unbekannte biologische Subtypen der Multiplen Sklerose (MS) identifiziert, eine Entdeckung, die Ärzten dabei helfen könnte, Behandlungen präziser auf einzelne Patienten abzustimmen.
Weltweit sind Millionen Menschen von MS betroffen, doch die Behandlungsoptionen basieren immer noch weitgehend auf den Symptomen und nicht auf der zugrunde liegenden Biologie der Krankheit. Dies bedeutet, dass einige Patienten möglicherweise Therapien erhalten, die für ihre spezifische Form von MS weniger wirksam sind.
Jetzt sagen Forscher, dass sie mithilfe einer Kombination aus KI-Analyse, MRT-Scans und einem einfachen Bluttest zwei unterschiedliche biologische Muster der Erkrankung aufgedeckt haben.
Wie die Studie durchgeführt wurde
Die vom University College London (UCL) und Queen Square Analytics durchgeführte Studie analysierte Daten von rund 600 Menschen mit MS. Die Wissenschaftler konzentrierten sich auf den Spiegel eines Blutproteins namens Serum-Neurofilament-Leichtkette (sNfL), das freigesetzt wird, wenn Nervenzellen geschädigt werden, und anzeigen kann, wie aktiv die Krankheit ist.
Mithilfe eines maschinellen Lernmodells namens SuStaIn kombinierten die Forscher sNfL-Daten mit bildgebenden Scans des Gehirns. Ihre Ergebnisse, veröffentlicht in der medizinische Zeitschrift Gehirnenthüllte zwei Subtypen von MS: „frühes sNfL“ und „spätes sNfL“.
Bei Menschen mit früher sNfL-MS traten zu Beginn der Krankheit hohe Proteinspiegel auf, zusammen mit einer Schädigung des Corpus callosum – einer Struktur, die die beiden Gehirnhälften verbindet. Diese Patienten entwickelten auch schneller Hirnläsionen, was auf eine aggressivere und aktivere Form der MS schließen lässt.
Diejenigen mit später sNfL-MS zeigten eine Schrumpfung des Gehirns in Regionen wie dem limbischen Kortex und der tiefen grauen Substanz, bevor die sNfL-Werte anstiegen. Dieses Muster scheint langsamer zu verlaufen, wobei später sichtbarere Nervenschäden auftreten.
Warum die Entdeckung die Art und Weise verändern könnte, wie MS diagnostiziert und behandelt wird
Forscher sagen, dass die Identifizierung dieser biologischen Muster Ärzten helfen könnte, den wahrscheinlichen Verlauf der Krankheit vorherzusagen und entsprechende Behandlungen auszuwählen.
„MS ist keine einzelne Krankheit und aktuelle Subtypen beschreiben nicht die zugrunde liegenden Gewebeveränderungen, die wir zur Behandlung kennen müssen“, sagte Dr. Arman Eshaghi, Hauptautor der Studie und Forscher am UCL.
„Durch die Verwendung eines KI-Modells in Kombination mit einem hochverfügbaren Blutmarker mit MRT konnten wir erstmals zwei klare biologische Muster von MS zeigen“, sagte er. „Dies wird Ärzten helfen zu verstehen, wo sich eine Person auf dem Krankheitsweg befindet und wer möglicherweise eine genauere Überwachung oder eine frühere, gezielte Behandlung benötigt.“
In Zukunft könnten Patienten, bei denen eine frühe sNfL-MS diagnostiziert wurde, früher wirksamere Behandlungen angeboten und enger überwacht werden. Menschen mit später sNfL-MS können von verschiedenen Ansätzen profitieren, beispielsweise von Therapien, die darauf abzielen, Gehirnzellen zu schützen und die Degeneration zu verlangsamen.
„Dies ist eine aufregende Entwicklung in unserem Verständnis von MS“, sagte Caitlin Astbury, Senior Research Communications Manager bei der MS Society Der Wächter.
Sie erklärte, dass die Studie maschinelles Lernen nutzte, um MRT-Scans und biologische Marker von Menschen mit schubförmig-remittierender und sekundär progredienter MS zu kombinieren.
„In den letzten Jahren haben wir ein besseres Verständnis der Biologie der Erkrankung entwickelt“, sagte Astbury Der Wächter. „Aber derzeit basieren Definitionen auf den klinischen Symptomen, die eine Person erlebt. MS ist komplex und diese Kategorien spiegeln oft nicht genau wider, was im Körper vor sich geht, was eine wirksame Behandlung erschweren kann.“
Es stehen etwa 20 Behandlungsmöglichkeiten für Menschen mit schubförmiger MS zur Verfügung, wobei einige Therapien für fortschreitende Formen der Krankheit auf den Markt kommen. Allerdings stehen vielen Patienten immer noch nur begrenzte oder keine wirksamen Optionen zur Verfügung.
„Je mehr wir über die Erkrankung erfahren, desto wahrscheinlicher ist es, dass wir Behandlungen finden, die das Fortschreiten der Krankheit stoppen können“, sagte Astbury.
