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據(jù)外媒報道，科學(xué)家可能已經(jīng)確定了三種新的多發(fā)性硬化癥(MS)亞型。一個團(tuán)隊在多發(fā)性硬化癥患者大腦的MRI掃描的大型數(shù)據(jù)集上訓(xùn)練了人工智能算法，并發(fā)現(xiàn)了關(guān)于大腦哪些區(qū)域首先受到疾病影響的模式。這可能會導(dǎo)致不同類型的治療方案更加集中，也可能是新的治療方案。
多發(fā)性硬化癥是一種常見的一種中樞神經(jīng)脫髓鞘疾病，免疫系統(tǒng)會錯誤地攻擊髓鞘，髓鞘是包裹在神經(jīng)細(xì)胞軸突外面的一層膜。髓鞘的作用就像電線上的絕緣層，所以當(dāng)它被損壞時，神經(jīng)系統(tǒng)的信號可能難以通過。這表現(xiàn)為肌肉無力、痙攣、麻木、平衡或協(xié)調(diào)問題等癥狀。
前多發(fā)性硬化癥被分為四種類型，根據(jù)疾病的活動性和進(jìn)展性，大致分為四種類型，臨床孤立綜合征(CIS)是最初的癥狀發(fā)作，可能是一次性事件，也可能發(fā)展為MS；復(fù)發(fā)緩解型MS(RRMS)是一個持續(xù)的階段，患者會經(jīng)歷癥狀和緩解的交替期；原發(fā)性進(jìn)展型MS(PPMS)是癥狀逐漸加重，中間沒有緩解；繼發(fā)性進(jìn)展型MS(SPMS)發(fā)生在RRMS患者后期，緩解停止，開始持續(xù)下降。
這種分類的問題在于，這四種類型更多的是關(guān)于疾病的不同階段，而不是不同的變種。在找出哪些治療方案可能對每個患者十分有效方面，它們并不是那么有用，因?yàn)榛颊咴谝簧锌赡軙?jīng)歷其中的幾種“類型”。
因此，對于新的研究，研究人員調(diào)查是否有其他的亞型，可能會影響病人很有可能走下去的路徑。如果能更早地診斷出這些，就可以進(jìn)行更專業(yè)的治療，給每個病人好的機(jī)會。
該團(tuán)隊設(shè)置了一個名為“子類型和階段推斷”(SuStaIn)的人工智能工具，對6322名MS患者的MRI腦部掃描進(jìn)行工作。在這樣做的過程中，它發(fā)現(xiàn)了三種新的MS亞型，科學(xué)家們后來將其命名為 "皮層主導(dǎo)型"、"正常外觀的白質(zhì)主導(dǎo)型 "和 "病變主導(dǎo)型"。這些名字是根據(jù)哪里和哪種類型的異常最早出現(xiàn)的。
“目前多發(fā)性硬化癥大致分為進(jìn)展組和復(fù)發(fā)組，這是基于患者的癥狀，它并不直接依賴于疾病的基礎(chǔ)生物學(xué)，因此不能幫助醫(yī)生為合適的患者選擇合適的治療方法，”該研究的主要作者Arman Eshaghi博士說。“在這里，我們使用了人工智能，并提出了一個問題：人工智能能否在大腦圖像上找到遵循某種模式的MS亞型？我們的人工智能發(fā)現(xiàn)了三種數(shù)據(jù)驅(qū)動的MS亞型，這些亞型是由大腦圖像上看到的病理異常定義的。”
接下來，研究人員鎖定了人工智能，并設(shè)置它在另外3068名患者的MRI掃描中工作，以驗(yàn)證其識別三種新亞型的能力。從數(shù)據(jù)中，該團(tuán)隊能夠?yàn)槊總€亞型分配不同的屬性。例如，在數(shù)據(jù)集中，病變主導(dǎo)型是最不常見的亞型，但卻具有快速進(jìn)展的殘疾風(fēng)險高。
掌握了這些信息后，醫(yī)療專業(yè)人員最終可以更好地診斷患者，并開出他們更有可能響應(yīng)的治療方法。
“我們對患者記錄做了進(jìn)一步的回顧性分析，以了解新識別的MS亞型的人如何應(yīng)對各種治療方法，”Eshaghi說。“雖然還需要進(jìn)一步的臨床研究，但按亞型來看，患者對不同治療的反應(yīng)以及隨著時間的推移，殘疾的累積有明顯的差異。這是預(yù)測個體對療法反應(yīng)的重要一步。”
該研究發(fā)表在《自然通訊》雜志上。
(原標(biāo)題：科學(xué)家利用AI在MRI腦掃描中識別出多發(fā)性硬化癥的三種亞型)
浙公網(wǎng)安備 33010602000006號
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