Grazie all'intelligenza artificiale, gli scienziati hanno scoperto due nuovi sottotipi di sclerosi multipla, aprendo la strada a trattamenti personalizzati e a risultati migliori per i pazienti. L'annuncio è stato dato da The Guardian, in un servizio esclusivo.
I trattamenti per contrastate la sclerosi multipla vengono scelti principalmente in base ai sintomi e potrebbero non essere efficaci perché non prendono di mira la biologia di base del paziente.
Scoperti due nuovi sottotipi di sclerosi multipla, grazie all'IA
Ora, gli scienziati hanno individuato due nuovi ceppi biologici della SM utilizzando l'intelligenza artificiale, un semplice esame del sangue e la risonanza magnetica. Gli esperti hanno affermato che questa "entusiasmante" scoperta potrebbe rivoluzionare il trattamento della malattia in tutto il mondo.
The Guardian scrive che. in una ricerca condotta dall'University College London e da Queen Square Analytics, che ha coinvolto 600 pazienti, i ricercatori hanno esaminato i livelli ematici di una speciale proteina chiamata catena leggera dei neurofilamenti sierici (sNfL). La proteina può aiutare a indicare i livelli di danno alle cellule nervose e a segnalare l'attività della malattia.
I risultati della sNfL e le scansioni cerebrali dei pazienti sono stati interpretati da un modello di apprendimento automatico chiamato SuStaIn. I risultati, pubblicati sulla rivista medica Brain , hanno rivelato due distinti tipi di SM: sNfL precoce e sNfL tardiva.
Nel primo sottotipo, riferisce il quotidiano britannico, i pazienti presentavano livelli elevati di sNfL nelle fasi iniziali della malattia, con danni visibili in una parte del cervello chiamata corpo calloso. Inoltre, sviluppavano rapidamente lesioni cerebrali. Questo tipo sembra essere più aggressivo e attivo, hanno affermato gli scienziati.
Nel secondo sottotipo, i pazienti mostravano un restringimento cerebrale in aree come la corteccia limbica e la materia grigia profonda prima che i livelli di sNfL aumentassero. Questo tipo sembra essere più lento, con danni evidenti che si verificano più tardi.
I ricercatori affermano che questa scoperta consentirà ai medici di comprendere con maggiore precisione quali pazienti sono maggiormente a rischio di diverse complicazioni, aprendo la strada a cure più personalizzate.
L'autore principale dello studio, il dott. Arman Eshaghi dell'University College London, ha affermato che la sclerosi multipla ''non è una malattia unica e gli attuali sottotipi non riescono a descrivere i cambiamenti tissutali sottostanti, che dobbiamo conoscere per curarla. Utilizzando un modello di intelligenza artificiale combinato con un marcatore ematico ad alta disponibilità e la risonanza magnetica, siamo stati in grado di mostrare per la prima volta due chiari modelli biologici della SM. Questo aiuterà i medici a capire in quale fase del percorso della malattia si trova una persona e chi potrebbe aver bisogno di un monitoraggio più attento o di un trattamento mirato e precoce."
In futuro, quando lo strumento di intelligenza artificiale indicherà che un paziente ha una sclerosi multipla sNfL in fase iniziale, potrebbe essere idoneo a trattamenti più efficaci ed essere monitorato più attentamente, ha affermato Eshaghi.
Al contrario, a chi è affetto da sNfL in fase avanzata potrebbero essere offerti diversi tipi di trattamenti, come terapie personalizzate per proteggere le cellule cerebrali o i neuroni. "Le novità saranno quindi duplici: trasformare gli esami clinici e neurologici, immutati da secoli, con l'ausilio di algoritmi di intelligenza artificiale, e fornire trattamenti personalizzati in base al profilo della malattia".
Esistono circa 20 opzioni terapeutiche per le persone con SM recidivante e alcune stanno iniziando a emergere per la SM progressiva, ma per molti non ci sono alternative.