Dünya genelinde milyonlarca insan bu hastalığa sahip; ancak tedaviler genellikle semptomlara göre seçiliyor ve hastanın altta yatan biyolojisini hedef almadıkları için etkili olmayabiliyor.
Şimdi, bilim insanları yapay zeka, basit bir kan testi ve MRI taramalarını kullanarak MS'in iki yeni biyolojik türünü keşfetti. Uzmanlar, bu "heyecan verici" buluşun hastalığın dünya çapındaki tedavisinde devrim yaratabileceğini belirtti.
University College London (UCL) ve Queen Square Analytics öncülüğünde 600 hastanın katıldığı araştırmada, bilim insanları serum nörofilament hafif zinciri (sNfL) adı verilen özel bir proteinin kan seviyelerini inceledi. Bu protein, sinir hücresi hasarının derecesini göstererek hastalığın ne kadar aktif olduğunu belirlemeye yardımcı olabilir.
sNfL sonuçları ve hastaların beyin taramaları, SuStaIn adlı bir makine öğrenme modeliyle analiz edildi. Tıp dergisi Brain'de yayımlanan sonuçlar, MS'in iki farklı türünü ortaya koydu: erken sNfL ve geç sNfL.
İlk alt türde, hastaların hastalığın erken dönemlerinde yüksek sNfL seviyeleri vardı ve korpus kallosum adı verilen beyin bölgesinde belirgin hasar gözlendi. Ayrıca beyin lezyonları hızla ilerledi. Bilim insanları, bu türün daha agresif ve aktif olduğunu ifade etti.
İkinci alt türde ise, sNfL seviyeleri yükselmeden önce limbik korteks ve derin gri madde gibi bölgelerde beyin küçülmesi görüldü. Bu tür daha yavaş ilerliyor ve belirgin hasar daha sonra ortaya çıkıyor gibi görünüyor.
Araştırmacılar, bu gelişmenin doktorların hangi hastaların farklı komplikasyon riskinin daha yüksek olduğunu daha kesin biçimde anlamalarına ve daha kişiselleştirilmiş bakım sağlanmasına olanak tanıyacağını söyledi.
Çalışmanın baş yazarı, UCL’den Dr. Arman Eshaghi, şunları söyledi: “MS tek bir hastalık değildir ve mevcut alt tipler, tedavi için bilmemiz gereken altta yatan doku değişikliklerini tam olarak tanımlayamamaktadır.
“Yüksek oranda erişilebilir bir kan belirteci ile yapay zeka modeli ve MRI’yı birleştirerek, MS’in iki net biyolojik modelini ilk kez gösterebildik. Bu, klinisyenlerin hastalığın seyri hakkında daha iyi bilgi edinmesini ve kimin daha yakından izlenmesi veya daha erken, hedefe yönelik tedaviye ihtiyaç duyduğunu anlamalarını sağlayacaktır.”
Eshaghi, gelecekte yapay zeka aracının erken sNfL MS’si tespit edilen hastaların, daha etkili tedavilere erişmesi ve daha yakından izlenmesi için uygun hale getirilebileceğini belirtti.
Buna karşılık, geç sNfL’ye sahip hastalar için beyin hücreleri veya nöronları korumaya yönelik kişiselleştirilmiş tedaviler gibi farklı bir yaklaşım sunulabilir. “Bu nedenle yenilikler iki yönlü olacak: yüzyıllardır değişmeyen klinik ve nörolojik muayeneleri yapay zeka algoritmaları ile dönüştürmek ve hastalığın profiline uygun kişiselleştirilmiş tedaviler sağlamak.”
MS Derneği’nde kıdemli araştırma iletişim yöneticisi olan Caitlin Astbury ise şöyle dedi: “Bu, MS hakkındaki anlayışımızda heyecan verici bir ilerlemedir.
Bu çalışma, tekrarlayan ve ikincil ilerleyici MS'li kişilere ait MR ve biyobelirteç verilerini incelemek için makine öğrenimi kullandı. Verilerin birleşimi sayesinde MS'in iki yeni biyolojik alt tipini tanımladılar.
Son yıllarda hastalığın biyolojisi hakkında daha iyi bir kavrayış geliştirildi. Ancak günümüzde tanımlar genellikle kişinin yaşadığı klinik semptomlara dayanıyor. MS karmaşık bir hastalıktır ve bu kategoriler çoğu zaman vücutta olup biteni tam olarak yansıtmaz, bu da etkili tedaviyi zorlaştırabilir.”
Astbury, tekrarlayan MS için yaklaşık 20 tedavi seçeneği olduğunu ve ilerleyici MS için de bazı yeni seçeneklerin ortaya çıktığını fakat birçok hasta için henüz herhangi bir tedavi bulunmadığını belirtti. “Hastalık hakkında ne kadar çok bilgi edinirsek, ilerlemesini durdurabilecek tedaviler bulma şansımız o kadar artar.”
“Bu araştırma, MS’in mevcut tanımlarından (örneğin ‘nüks eden’ ve ‘ilerleyici’) uzaklaşarak, hastalığın altında yatan biyolojiyi yansıtan terimlere geçişi destekleyen güçlü kanıtlar sunuyor. Bu, ilerleme riski yüksek kişilerin belirlenmesine ve onlara daha kişiselleştirilmiş tedaviler sunulmasına yardımcı olabilir.”
