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.

 

Kapcsolódó