Gli scienziati dell’University College London (UCL) hanno usato l’intelligenza artificiale (IA) per identificare tre nuovi sottotipi di sclerosi multipla (SM) da scansioni di risonanza magnetica del cervello. I ricercatori dicono che i risultati aiuteranno a identificare gli individui con SM che hanno più probabilità di avere la progressione della malattia, e potrebbe aiutare in un trattamento mirato e più efficace.
Arman Eshaghi, MD, PhD, presso UCL Queen Square Institute of Neurology, ha spiegato:
“Attualmente la SM è classificata ampiamente in gruppi progressivi e recidivanti, che si basano sui sintomi del paziente; non si basa direttamente sulla biologia sottostante della malattia, e quindi non può assistere i medici nella scelta del trattamento giusto per i pazienti giusti. Qui abbiamo usato l’intelligenza artificiale e ci siamo posti la domanda: l’IA può trovare i sottotipi di SM che seguono un certo schema sulle immagini del cervello? La nostra IA ha scoperto tre sottotipi di SM guidati dai dati che sono definiti da anomalie patologiche viste sulle immagini del cervello”.
Eshaghi è l’autore principale dell’articolo del team pubblicato su Nature Communications, che si intitola
Identificazione di sottotipi di sclerosi multipla utilizzando l’apprendimento automatico non supervisionato e i dati MRI.
La SM è una delle cause più comuni di disabilità nei giovani e si sviluppa quando il sistema immunitario attacca erroneamente la guaina mielinica che avvolge i nervi nel cervello e nel midollo spinale. Questo si traduce in un’interruzione della segnalazione elettrica tra le cellule nervose. Alla maggior parte delle persone con SM, la malattia viene diagnosticata tra i 20 e i 50 anni; anche se i primi segni della SM possono iniziare anni prima. I primi segni comuni includono formicolio, intorpidimento, perdita di equilibrio e problemi alla vista. Tuttavia, altre condizioni possono causare gli stessi sintomi, quindi una diagnosi definitiva di SM può non essere immediata.
Sclerosi multipla: colpite 2,8 milioni di persone nel mondo
Molti pazienti presentano inizialmente la SM recidivante, una forma della malattia in cui i sintomi vanno e vengono man mano che i nervi vengono danneggiati; poi riparati e nuovamente danneggiati. Ma circa il 50% dei pazienti ha una forma progressiva della condizione, in cui il danno ai nervi si accumula costantemente; di conseguenza porta a un graduale peggioramento della disabilità. Le persone possono avere tremori, problemi di linguaggio, rigidità muscolare o spasmi; e possono aver bisogno di ausili per camminare o di una sedia a rotelle.
La SM colpisce più di 2,8 milioni di persone nel mondo; 130.000 nel Regno Unito. E’ classificata in quattro “corsi” (gruppi), che sono definiti come recidivanti o progressivi. I pazienti sono classificati in base a una miscela di osservazioni cliniche, assistite da immagini cerebrali MRI, e i sintomi dei pazienti.
“Due descrittori alla base di questi fenotipi,” hanno scritto gli autori: “(i) attività di malattia, come evidenziato da ricadute o nuova attività su risonanza magnetica (MRI) e (ii) progressione della disabilità”. La SM è quindi classificata secondo i sintomi clinici, piuttosto che su meccanismi patologici ben definiti; e le osservazioni del paziente guidano il tempo e la scelta del trattamento. “Fenotipi e i loro descrittori sono abitualmente utilizzati negli studi clinici per selezionare i pazienti e guidare l’assegnazione del trattamento”. Hanno aggiunto gli autori.
Un modello basato su MRI aiuta a migliorare la comprensione della SM
Eshaghi e colleghi volevano scoprire se c’erano modelli non ancora identificati nelle immagini cerebrali che avrebbero guidato meglio la scelta del trattamento; e identificato i pazienti che avrebbero poi risposto meglio a una particolare terapia.
“Abbiamo mirato a ridefinire i sottotipi di Sclerosi multipla basati su una valutazione guidata dai dati dei cambiamenti patologici visibili sulle scansioni MRI, piuttosto che l’evoluzione dei sintomi clinici, al fine di indirizzare le terapie a sottopopolazioni che condividono meccanismi patogeni … La nostra ipotesi primaria è che un modello basato su MRI piuttosto che esclusivamente su dati clinici aiuta a migliorare una comprensione biologica della progressione della malattia SM”.
Per il loro studio, il team ha applicato lo strumento IA sviluppato da UCL, SuStaIn (Subtype and Stage Inference),. alle scansioni cerebrali MRI di 6.322 pazienti con SM; ottenuti – a loro volta – da studi clinici e studi MRI .osservazionali precedentemente pubblicati. Il SuStaIn non supervisionato, si è addestrato su queste scansioni (il dataset di training cioè il set di dati di addestramento); e ha identificato tre modelli di SM precedentemente sconosciuti. I nuovi sottotipi della patologia, sono stati definiti come “guidati dalla corteccia”, “guidati dalla sostanza bianca dall’aspetto normale” e “caratterizzati da lesioni”. Queste definizioni si riferiscono alle prime anomalie viste sulle scansioni MRI all’interno di ciascun modello.
Subtype and Stage Inference
Una volta che SuStaIn ha completato la sua analisi sul set di dati di formazione MRI; è stato bloccato. e poi utilizzato per identificare i tre sottotipi in una coorte indipendente separata di 3.068 pazienti. Come convalida della sua capacità di rilevare i nuovi sottotipi di MS.
“C’erano differenze nel rischio di progressione della disabilità, attività della malattia e risposta al trattamento tra i sottotipi, che ha suggerito che riflettono diversi meccanismi patobiologici rilevanti per le manifestazioni della malattia“. Osservano gli autori. “Le persone con il sottotipo guidato dalla lesione, hanno il più alto rischio di progressione della disabilità confermata (CDP); e il più alto tasso di ricaduta. Le persone con il sottotipo di SM guidato dalla lesione mostrano una risposta positiva al trattamento in studi clinici selezionati”.
Eshaghi ha commentato:
“Abbiamo fatto un’ulteriore analisi retrospettiva delle cartelle cliniche dei pazienti per vedere come le persone con i nuovi sottotipi di SM identificati hanno risposto ai vari trattamenti. Mentre sono necessari ulteriori studi clinici, c’era una chiara differenza, per sottotipo, nella risposta dei pazienti ai diversi trattamenti e nell’accumulo di disabilità nel tempo. Questo è un passo importante verso la previsione delle risposte individuali alle terapie”.
In aggiunta: le conclusioni
I ricercatori affermano che i risultati suggeriscono che i sottotipi basati su MRI possono prevedere la progressione della disabilità della SM. e la risposta al trattamento. E potrebbe ora essere utilizzato per definire gruppi di pazienti in studi interventistici. La ricerca prospettica con studi clinici sarà necessaria come il prossimo passo per confermare questi risultati.
“In conclusione, abbiamo identificato sottotipi basati sulla risonanza magnetica che forniscono intuizioni sui meccanismi patobiologici della SM e prevedono l’attività della malattia; la progressione della disabilità e la risposta al trattamento meglio dei fenotipi clinici convenzionali“. Hanno dichiarato.
“La nostra sottotipizzazione basata sulla risonanza magnetica può essere intrapresa utilizzando le scansioni MRI che vengono già acquisite negli studi clinici; e da un singolo punto temporale in modo che potrebbe essere utilizzato in modo prospettico per arricchire i futuri studi con quelli più probabilità di rispondere al trattamento. O per sottotipo pazienti per cercare specificamente gli effetti del trattamento che altrimenti sarebbe stato trascurato se valutato da fenotipi clinici MS solo”.
Il professore di ricerca NIHR Olga Ciccarelli, PhD, presso l’UCL Queen Square Institute of Neurology, co-autore senior dello studio, ha dichiarato:
“Il metodo utilizzato per classificare la SM è attualmente focalizzato solo sui cambiamenti di imaging; stiamo estendendo l’approccio per includere altre informazioni cliniche. Questo eccitante campo di ricerca porterà a una definizione individuale del decorso della Sclerosi multipla; e a una previsione individuale della risposta al trattamento nella SM usando l’IA, che sarà usata per selezionare il trattamento giusto per il paziente giusto al momento giusto”.
I Co-Autori dello studio
Aggiunto co-autore senior Alan Thompson, FRCP, decano della Facoltà di Scienze cerebrali UCL,
“Siamo consapevoli dei limiti degli attuali descrittori di MS che possono essere meno che chiaro quando applicato a prescrivere il trattamento. Ora con l’aiuto di AI e grandi set di dati, abbiamo fatto il primo passo verso una migliore comprensione dei meccanismi della malattia sottostante; che può informare la nostra attuale classificazione clinica. Questo è un risultato fantastico e ha il potenziale per essere un vero game-changer; informando sia l’evoluzione della malattia che la selezione dei pazienti per gli studi clinici”.
Clare Walton, PhD, capo della ricerca presso l’Associazione SM – che non è uno degli autori del documento – ha detto:
“Siamo lieti di aver contribuito a finanziare questo studio attraverso il nostro lavoro con l’International Progressive MS Alliance. La Sclerosi multipla è imprevedibile e diversa per tutti, e sappiamo che una delle principali preoccupazioni della nostra comunità è come la loro condizione potrebbe svilupparsi. Avere un modello basato sulla risonanza magnetica per aiutare a prevedere la progressione futura; e adattare il piano di trattamento di conseguenza potrebbe essere enormemente rassicurante per chi ne è affetto. Questi risultati forniscono anche una preziosa comprensione di ciò che guida la progressione nella SM, che è fondamentale per trovare nuovi trattamenti per tutti. Siamo entusiasti di vedere cosa verrà dopo”.
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