KI identifiziert Subtypen der Multiplen Sklerose in Gehirnscans

Gesundheitsnews, Medizin und Forschung, Künstliche Intelligenz

M.A. Dirk de Pol, aktualisiert am 6. März 2022, Lesezeit: 4 Minuten

Wissenschaftler haben möglicherweise drei neue Subtypen von Multipler Sklerose (MS) identifiziert. Ein Team trainierte Algorithmen der künstlichen Intelligenz MRT-Scans der Gehirne von MS-Patienten zu analysieren. So konnten auf den MRT-Scans der Gehirne Muster entdeckt werden, um die Bereiche des Gehirns zu identifizieren, die zuerst von Multipler Sklerose (MS) betroffen sind. Entsprechende Studienergebnisse wurden im New England Journal of Medicine veröffentlicht.

Bei Multipler Sklerose greift das Immunsystem fälschlicherweise die Myelinscheide an, das Fettgewebe, das die Nerven verstärkt. Myelin funktioniert wie eine Isolierung für elektrische Drähte. Ist es geschädigt, kann das Nervensystem keine Signale weiterleiten. Das kann zu Symptomen wie Muskelschwäche, Krämpfen, Taubheit sowie Gleichgewichts- und Koordinationsstörungen führen.

Es gibt vier bekannte Arten von MS, die auf der Aktivität und dem Fortschreiten der Krankheit beruhen: klinisch isoliertes Syndrom – der erste Anfall von Symptomen, der sich möglicherweise zu MS entwickeln kann, schubförmig-remittierende MS – ein fortlaufendes Stadium, in dem die Patienten Schübe und Remissionen haben, primär progrediente MS – Verschlechterung der Symptome ohne Remissionen und sekundär progrediente MS, die bei Patienten mit schubförmig-remittierender MS im späteren Leben auftritt, wenn die Remissionen aufhören und ein stetiger Rückgang beginnt.

Das Problem ist, dass es sich bei diesen Kategorien eher um Stadien als um unterschiedliche Varianten handelt. Sie können nicht verwendet werden, um die beste Behandlungsoption für jeden Patienten zu finden, da er im Laufe seines Lebens mehrere dieser Typen erleben kann.

Die Forscher in Tokio haben versucht, die anderen Subtypen von MS herauszufinden, die Einfluss darauf haben können, welchen Weg ein Patient am ehesten einschlagen wird. Im Falle einer früheren Diagnose könnte die spezialisierte Behandlung den Patienten die besten Chancen bieten.

Die Forscher verwendeten ein KI-Tool, das sie auf den Namen Subtype and Stage Inference (SuStaIn) tauften, um die MRT-Scans von 6.322 MS-Patienten zu analysieren. Mit dieser Methode werden neue Subtypen von MS identifiziert, die nach dem Ort und der Art der frühesten Läsion benannt sind: von der Rinde ausgehend, von der normal erscheinenden weißen Substanz ausgehend und von der Läsion ausgehend.

Die derzeitige Klassifizierung von MS basiert auf den Symptomen der Patienten und nicht auf der Biologie der Krankheit. Daher können keine individuellen Behandlungsmöglichkeiten gewählt werden. Die Frage des Wissenschaftlers war, ob KI die Subtypen von MS anhand der pathologischen Befunde der MRT des Gehirns identifizieren kann. Tatsächlich hat die KI drei von ihnen gefunden.

Zur Verifizierung der Ergebnisse wurde die KI auf weitere 3.068 MRT-Scans von Patienten angesetzt. Anhand der Daten konnte das Team jedem Subtyp verschiedene Attribute zuordnen. Der am wenigsten häufige Subtyp in dem Datensatz war die Läsion, die jedoch das höchste Risiko für eine schnell fortschreitende Behinderung aufwies. Anhand dieser Informationen konnten die Ärzte eine genauere Diagnose stellen und die Behandlung der Wahl für diese speziellen Patienten verschreiben.

Die retrospektive Analyse der Patientenakten wurde durchgeführt, um zu ermitteln, wie Menschen mit den neu identifizierten MS-Subtypen auf verschiedene Behandlungen ansprachen. Es sind weitere klinische Studien erforderlich. Die Wissenschaftler fanden jedoch heraus, dass es je nach Subtyp einen deutlichen Unterschied in der Reaktion der Patienten auf verschiedene Behandlungen und in der Zunahme der Behinderung im Laufe der Zeit gibt. Die Forscher sind überzeugt, dass dies ein wichtiger Schritt zur Vorhersage des individuellen Ansprechens auf Therapien sein kann.

Dieser Beitrag beschäftigt sich mit einem medizinischen Thema, einem Gesundheitsthema oder einem oder mehreren Krankheitsbildern. Dieser Artikel dient nicht der Selbst-Diagnose und ersetzt auch keine Diagnose durch einen Arzt. Bitte lesen und beachten Sie hier auch den Hinweis zu Gesundheitsthemen!

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