A sclerosis multiplex (SM) világszerte milliókat érint, de a kezelések eddig főként a tünetekre koncentráltak, nem pedig a betegség biológiai jellegzetességeire. Ez gyakran azt jelenti, hogy egyes páciensek olyan terápiát kapnak, amely nem a legmegfelelőbb számukra.
Most azonban kutatók két, eddig ismeretlen biológiai mintázatot fedeztek fel a betegségben mesterséges intelligencia segítségével, ami áttörést jelenthet a személyre szabott kezelések felé.
Két típust találtak a kutatásaik során:
- A korai sNfL SM esetén a fehérje szintje már a betegség korai szakaszában magas, és az agy két féltekéjét összekötő terület gyors károsodása is megfigyelhető. Ezek a betegek gyorsabban szereznek agyi léziókat, azaz sérüléseket, ami agresszívebb, aktívabb SM-et jelez.
- A késői sNfL SM esetén előbb az agy bizonyos részei, például a limbikus kéreg és a mély szürkeállomány zsugorodnak, majd csak később emelkedik az sNfL szintje. Ez lassabban haladó, később jelentkező idegkárosodással jár.
A felfedezés jelentősége, hogy az orvosok a jövőben pontosabban megjósolhatják, melyik betegnél milyen irányban haladhat a betegség, és ennek megfelelően választhatják ki a legjobb kezelést.
Például a korai sNfL SM-es betegeknél érdemes lehet korábban magas hatékonyságú terápiát alkalmazni, míg a késői sNfL SM-eseknél a sejtvédő, lassító kezelések lehetnek a célravezetőbbek.
„Az SM nem egyetlen betegség, és a jelenlegi altípusok nem írják le azokat a szöveti változásokat, amelyeket ismernünk kell a hatékony kezeléshez”
– mondta Dr. Arman Eshaghi, a tanulmány vezető szerzője. „Az MI és az egyszerű vérvizsgálat kombinációjával most először mutattunk be két egyértelmű biológiai mintázatot, amelyek segíthetnek az orvosoknak megérteni, hol tart a beteg a betegségében.”
A kutatás a remény szerint hosszú távon hozzájárulhat ahhoz, hogy az SM-betegek kezelését végre a valódi biológiai adottságaikhoz igazítsák - írja az Euronews.
