Темы

вторник, 30 декабря 2025 г.

Исследователи обнаружили два различных биологических подтипа рассеянного склероза, используя ИИ

Исследователи обнаружили два различных биологических подтипа рассеянного склероза, используя искусственный интеллект для анализа снимков мозга и маркеров крови, что открывает новые надежды на персонализированные подходы к лечению, выходящие за рамки классификации на основе симптомов.Ученые из Queen Square Analytics и Университетского колледжа Лондона выявили эти подтипы — названные «ранний sNfL» и «поздний sNfL» — после анализа данных 634 пациентов с рассеянным склерозом, согласно исследованию, опубликованному в журнале Brain в декабре. В исследовании объединили измерения, полученные с помощью МРТ, с уровнями сывороточной легкой цепи нейрофиламента (sNfL) в крови — маркера повреждения нервных клеток — используя модель машинного обучения без учителя под названием SuStaIn.

Различные биологические траектории

Ранний подтип sNfL, на который приходилось 44% пациентов в обучающей когорте и 61% в валидационной когорте, демонстрировал повышенные уровни sNfL, повреждение мозолистого тела — области мозга, имеющей решающее значение для мышления и памяти, — и быстрое накопление очагов на ранней стадии заболевания. Этот паттерн отражает более активное воспаление и нейродегенерацию, происходящие параллельно.

В отличие от этого, поздний подтип sNfL продемонстрировал раннюю потерю объема в корковых и глубоких областях серого вещества до повышения уровней sNfL, что указывает на более коварную нейродегенеративную траекторию. Этот подтип был более распространен среди пожилых пациентов.

«Используя рутинные изображения мозга и биомаркер крови, указывающий на повреждение нервных клеток (легкую цепь нейрофиламентов), мы выявили две различные биологические траектории при рассеянном склерозе», — сказал ведущий автор исследования доктор Арман Эшаги из Института неврологии Королевской площади UCL. «Это помогает объяснить, почему люди, живущие с РС, могут следовать разными путями, и это шаг к более персонализированному мониторингу и лечению».

Ранний подтип sNfL показал на 144% повышенный риск образования новых очагов по сравнению с поздней группой sNfL, с более быстрыми темпами атрофии мозга и большей чувствительностью к лечению в отношении уменьшения очагов.

За пределами современных классификаций

Полученные результаты ставят под сомнение традиционные классификации РС — ремиттирующе-рецидивирующий, вторично-прогрессирующий и первично-прогрессирующий, — которые основаны на наблюдаемых симптомах, а не на биологической основе заболевания.

«Существующие обозначения ремиттирующе-рецидивирующего, вторично-прогрессирующего и первично-прогрессирующего типов не обеспечивают такой стратификации», — сказала доктор Эшаги. Работа в UCL и Queen Square Analytics «помогает изменить наше понимание и определение типов РС и их лечения в ближайшем будущем».

Кейтлин Эстбери, старший менеджер по научным коммуникациям в MS Society, сообщила Guardian, что существующие определения, основанные на клинических симптомах, «часто не отражают точно то, что происходит в организме, что может затруднить эффективное лечение». Она добавила, что машинное обучение позволяет исследователям объединять данные МРТ и биомаркеров для выявления биологических подтипов, которые лучше отражают механизмы заболевания.

Путь к персонализированной медицине

Исследование включало полученные с помощью МРТ показатели, в том числе объем лимбической коры, объем глубокого серого вещества и целостность ткани мозолистого тела наряду с уровнями сНЛЦ. Комплексный подход показал более сильные корреляции с показателями инвалидности, чем модели, основанные только на МРТ, как в обучающих, так и в валидационных когортах.

Рассеянный склероз поражает более 2,8 миллиона человек во всем мире и более 150 000 в Великобритании. Хроническое иммуноопосредованное заболевание вызывает повреждение защитной мембраны вокруг нервных клеток, что приводит к таким симптомам, как усталость, боль, спазмы и трудности при ходьбе.

«Чем больше мы узнаем об этом заболевании, тем больше вероятность того, что мы сможем найти методы лечения, способные остановить прогрессирование болезни», — сказал Эстбери.



Комментариев нет:

Отправить комментарий

Избранные

Квантовый компьютер на захваченных ионах моделирует физику частиц с помощью кубитов и фононов

Учёные из Университета Мэриленда впервые использовали колебательные фононные моды захваченных ионов как нативный бозонный регист...

Часто просматриваемве