მეცნიერებმა ხელოვნური ინტელექტის დახმარებით აღმოაჩინეს მრავლობითი სკლეროზის ორი ახალი ქვეტიპი, რაც გზას უხსნის პერსონალიზებულ მკურნალობას და უკეთეს შედეგებს პაციენტებისთვის.
მსოფლიოში მილიონობით ადამიანს აქვს ეს დაავადება - მაგრამ მკურნალობა ძირითადად სიმპტომების საფუძველზეა შერჩეული და შესაძლოა არ იყოს ეფექტური, რადგან ისინი არ ითვალისწინებენ პაციენტის ძირითად ბიოლოგიას.
ახლა მეცნიერებმა აღმოაჩინეს MS-ის ორი ახალი ბიოლოგიური შტო ხელოვნური ინტელექტის, მარტივი სისხლის ტესტისა და MRI სკანირების გამოყენებით. ექსპერტებმა განაცხადეს, რომ "აღსანიშნავი" გარღვევამ შეიძლება მოახდინოს რევოლუცია დაავადების მკურნალობაში მთელ მსოფლიოში.
600 პაციენტისგან შემდგარ კვლევაში, რომელსაც ხელმძღვანელობენ ლონდონის საუნივერსიტეტო კოლეჯი (UCL) და Queen Square Analytics, მკვლევარებმა შეისწავლეს სისხლში სპეციალური ცილის, სახელწოდებით sNfL-ის (სერუმის ნეიროფილამენტის მსუბუქი ჯაჭვი) დონეები. ცილას შეუძლია დაეხმაროს ნერვული უჯრედების დაზიანების დონის დადგენაში და მიუთითოს რამდენად აქტიურია დაავადება.
sNfL-ის შედეგები და პაციენტების ტვინის სკანირება გაანალიზდა მანქანური სწავლების მოდელის, სახელწოდებით SuStaIn-ის მიერ. შედეგებმა, რომლებიც გამოქვეყნდა სამედიცინო ჟურნალ Brain-ში, გამოავლინა MS-ის ორი განსხვავებული ტიპი: ადრეული sNfL და გვიანი sNfL.
პირველ ქვეტიპში პაციენტებს ჰქონდათ sNfL-ის მაღალი დონე დაავადების დასაწყისში, ტვინის ნაწილში, რომელსაც ეწოდება corpus callosum-ში ხილული დაზიანება. მათ ასევე სწრაფად განუვითარდათ ტვინის დაზიანებები. ეს ტიპი, როგორც ჩანს, უფრო აგრესიული და აქტიურია, ამბობენ მეცნიერები.
მეორე ქვეტიპში, პაციენტებს აღენიშნებოდათ ტვინის შეკუმშვა ისეთ ადგილებში, როგორიცაა ლიმბური ქერქი და ღრმა რუხი ნივთიერება, სანამ sNfL-ის დონე აიწევდა. ეს ტიპი, როგორც ჩანს, უფრო ნელია, სადაც აშკარა დაზიანება მოგვიანებით ხდება.
მკვლევარები ამბობენ, რომ გარღვევა ექიმებს საშუალებას მისცემს უფრო ზუსტად გაიგონ, რომელ პაციენტებს ემუქრებათ სხვადასხვა გართულებების უფრო მაღალი რისკი, რაც გზას გაუხსნის უფრო პერსონალიზებულ ზრუნვას.
კვლევის მთავარმა ავტორმა, UCL-ის დოქტორმა არმან ეშაგიმ, თქვა: "MS არ არის ერთი დაავადება და მიმდინარე ქვეტიპები ვერ აღწერს ქსოვილის ცვლილებებს, რომლებიც ჩვენ უნდა ვიცოდეთ მის სამკურნალოდ."
"AI მოდელის გამოყენებით, რომელიც შერწყმულია ადვილად ხელმისაწვდომ სისხლის მარკერთან MRI-სთან ერთად, ჩვენ პირველად შევძელით MS-ის ორი მკაფიო ბიოლოგიური ნიმუშის ჩვენება. ეს დაეხმარება კლინიცისტებს გაიგონ, სად არის ადამიანი დაავადების გზაზე და ვის შეიძლება დასჭირდეს უფრო მჭიდრო მონიტორინგი ან უფრო ადრე, მიზანმიმართული მკურნალობა."
მომავალში, როდესაც AI ინსტრუმენტი ვარაუდობს, რომ პაციენტს აქვს ადრეული sNfL MS, მას შეიძლება მიეცეს უფლება მიიღოს უფრო მაღალი ეფექტურობის მკურნალობა და უფრო მჭიდრო მონიტორინგი, თქვა ეშაგიმ.
ამის საპირისპიროდ, მათ, ვისაც გვიანი sNfL აქვთ, შეიძლება შესთავაზონ მკურნალობის სხვადასხვა ტიპი, როგორიცაა პერსონალიზებული თერაპიები ტვინის უჯრედების ან ნეირონების დასაცავად. "სიახლეები, შესაბამისად, ორგვარი იქნება: კლინიკური და ნევროლოგიური გამოკვლევების გარდაქმნა, რომლებიც საუკუნეების განმავლობაში არ შეცვლილა, ხელოვნური ინტელექტის ალგორითმების დახმარებით და დაავადების პროფილზე დაფუძნებული პერსონალიზებული მკურნალობის უზრუნველყოფა."
კაილინ ასტბერიმ, MS Society-ის უფროსი კვლევითი კომუნიკაციების მენეჯერმა, საქველმოქმედო ორგანიზაციამ, თქვა: "ეს არის საინტერესო განვითარება MS-ის გაგებაში."
"ეს კვლევა იყენებდა მანქანურ სწავლებას რეციდივის მქონე და მეორადი პროგრესული MS-ის მქონე ადამიანების MRI და ბიომარკერული მონაცემების შესასწავლად. ამ მონაცემების გაერთიანებით, მათ შეძლეს MS-ის ორი ახალი ბიოლოგიური ქვეტიპის იდენტიფიცირება."
ბოლო წლებში ჩვენ შევიმუშავეთ უკეთესი გაგება მდგომარეობის ბიოლოგიის შესახებ. მაგრამ ამჟამად, განმარტებები ეფუძნება იმ სიმპტომებს, რომლებსაც ადამიანი განიცდის. MS არის რთული და ეს კატეგორიები ხშირად ზუსტად არ ასახავს რა ხდება სხეულში, რაც ართულებს მის ეფექტურად მკურნალობას."
არსებობს დაახლოებით 20 მკურნალობის ვარიანტი რეციდივის მქონე ადამიანებისთვის და ზოგიერთი ჩნდება პროგრესული MS-ისთვის, მაგრამ ბევრისთვის არ არსებობს ვარიანტები, თქვა ასტბერიმ. "რაც უფრო მეტს ვიგებთ მდგომარეობის შესახებ, მით უფრო სავარაუდოა, რომ ვიპოვოთ მკურნალობა, რომელსაც შეუძლია შეაჩეროს დაავადების პროგრესირება."
"ეს კვლევა ემატება მზარდ მტკიცებულებებს, რომლებიც მხარს უჭერენ გადასვლას MS-ის არსებული აღწერილობებიდან (როგორიცაა "რეციდივი" და "პროგრესული") და იმ ტერმინებამდე, რომლებიც ასახავს მდგომარეობის ძირითად ბიოლოგიას. ამან შეიძლება ხელი შეუწყოს იმ ადამიანების იდენტიფიცირებას, რომლებსაც აქვთ პროგრესირების გაზრდილი რისკი - და ადამიანებს შესთავაზოს უფრო პერსონალიზებული მკურნალობა."
