Ученые из Университетского колледжа Лондона совместно с компанией Queen Square Analytics с помощью модели машинного обучения под названием SuStaIn проанализировали анализы крови пациентов и снимки головного мозга. Результаты исследования, позволившего выявить два новых подтипа рассеянного склероза, опубликованы в журнале Brain.
Миллионы людей в мире страдают от рассеянного склероза, однако часто лечение не эффективно, поскольку основано на симптомах, а на не на биологических процессах в организме. Чтобы выявить биологические особенности заболевания, ученые проанализировали уровень белка под названием «легкая цепь нейрофиламента в сыворотке» (sNfL), который показывает на степень повреждения нервных клеток.
После анализа образцов крови и снимков головного мозга 600 пациентов с помощью ИИ ученые выявили два типа рассеянного склероза: ранний sNfL и поздний sNfL.
При первом типе у пациентов был высокий уровень белка и видимые поражения в мозолистом теле головного мозга, которые быстро развивались. Второй тип был менее активным и агрессивным. При нем у пациентов наблюдалось уменьшение мозга в лимбической коре и глубинном сером веществе, еще до повышения уровня белка и видимых повреждений.
Результаты исследования помогут врачам понять, на каком этапе заболевания находится пациент и подобрать персонализированное лечение. Эффективное лечение на ранней стадии болезни поможет остановить ее прогрессирование.
Понимание биологической природы болезни стало революцией в лечении болезни, поскольку оно позволяет подобрать терапию, основанную на процессах в организме, а не на описании симптомов.
Ранее мы рассказывали о том, что ИИ поможет рентгенологам ставить диагнозы.
