Los científicos de la UCL utilizan la inteligencia artificial para identificar tres nuevos subtipos de esclerosis múltiple



Los científicos de la UCL han utilizado inteligencia artificial (IA) para identificar tres nuevos subtipos de esclerosis múltiple (EM). Los investigadores dicen que los descubrimientos innovadores ayudarán a identificar a las personas con más probabilidades de tener una progresión de la enfermedad y ayudarán a enfocar los tratamientos de manera más efectiva.

La EM afecta a más de 2,8 millones de personas en todo el mundo y 130.000 en el Reino Unido, y se clasifica en cuatro “cursos” (grupos), que se definen como recurrentes o progresivos. Los pacientes se clasifican mediante una combinación de observaciones clínicas, asistidas por imágenes cerebrales de resonancia magnética y los síntomas de los pacientes. Estas observaciones guían el momento y la elección del tratamiento.

Para este estudio, publicado en Comunicaciones de la naturaleza, Los investigadores querían averiguar si había algún patrón, aún no identificado, en las imágenes cerebrales, que guiaría mejor la elección del tratamiento e identificaría a los pacientes que responderían mejor a una terapia en particular.

Al explicar la investigación, el autor principal, el Dr. Arman Eshaghi (Instituto de Neurología Queen Square de la UCL) dijo: “Actualmente, la EM se clasifica ampliamente en grupos progresivos y recidivantes, que se basan en los síntomas del paciente; no depende directamente de la biología subyacente de la enfermedad. y, por lo tanto, no puede ayudar a los médicos a elegir el tratamiento adecuado para los pacientes adecuados.

“Aquí, usamos inteligencia artificial e hicimos la pregunta: ¿puede la IA encontrar subtipos de EM que sigan un patrón determinado en las imágenes cerebrales? Nuestra IA ha descubierto tres subtipos de EM basados ​​en datos que se definen por anomalías patológicas observadas en las imágenes cerebrales”.

En este estudio, los investigadores aplicaron la herramienta de inteligencia artificial desarrollada por UCL, SuStaIn (Subtype and Stage Inference), a las resonancias magnéticas cerebrales de 6.322 pacientes con EM. El SuStaIn no supervisado se entrenó a sí mismo e identificó tres patrones (previamente desconocidos).

Los nuevos subtipos de EM se definieron como “guiados por la corteza cerebral”, “guiados por la sustancia blanca de apariencia normal” y “guiados por lesiones”. Estas definiciones se relacionan con las primeras anomalías observadas en las imágenes de resonancia magnética dentro de cada patrón.

Una vez que SuStaIn completó su análisis en el conjunto de datos de entrenamiento de resonancia magnética, se ‘bloqueó’ y luego se usó para identificar los tres subtipos en una cohorte independiente separada de 3.068 pacientes, validando así su capacidad para detectar los nuevos subtipos de EM.

El Dr. Eshaghi agregó: “Hicimos un análisis retrospectivo adicional de los registros de los pacientes para ver cómo respondían las personas con los subtipos de EM recientemente identificados a varios tratamientos.

Si bien se necesitan más estudios clínicos, hubo una clara diferencia, por subtipo, en la respuesta de los pacientes a los diferentes tratamientos y en la acumulación de discapacidad a lo largo del tiempo. Este es un paso importante para predecir las respuestas individuales a las terapias “.

La profesora de investigación del NIHR Olga Ciccarelli (Instituto de Neurología Queen Square de la UCL), autora principal del estudio, dijo: “El método utilizado para clasificar la EM se centra actualmente solo en cambios en las imágenes; estamos ampliando el enfoque para incluir otra información clínica.

“Este apasionante campo de investigación conducirá a una definición individual del curso de la EM y la predicción individual de la respuesta al tratamiento en la EM utilizando IA, que se utilizará para seleccionar el tratamiento adecuado para el paciente adecuado en el momento adecuado”.

Uno de los autores principales, el profesor Alan Thompson, decano de la Facultad de Ciencias del Cerebro de la UCL, dijo: “Somos conscientes de las limitaciones de los descriptores actuales de la EM que pueden ser menos que claras cuando se aplican a la prescripción de tratamientos. Ahora, con la ayuda de IA y grandes conjuntos de datos, hemos dado el primer paso hacia una mejor comprensión de los mecanismos subyacentes de la enfermedad que pueden informar nuestra clasificación clínica actual. Este es un logro fantástico y tiene el potencial de ser un verdadero cambio de juego, informando tanto la evolución de la enfermedad y selección de pacientes para ensayos clínicos “.

Los investigadores dicen que los hallazgos sugieren que los subtipos basados ​​en la resonancia magnética predicen la progresión de la discapacidad de la EM y la respuesta al tratamiento y ahora se pueden usar para definir grupos de pacientes en ensayos intervencionistas. Se requiere investigación prospectiva con ensayos clínicos como próximo paso para confirmar estos hallazgos.

La Dra. Clare Walton, directora de investigación de la MS Society, dijo: “Estamos encantados de haber ayudado a financiar este estudio a través de nuestro trabajo con la International Progressive MS Alliance. La EM es impredecible y diferente para todos, y conocemos a uno de los miembros de nuestra comunidad. La principal preocupación es cómo podría desarrollarse su afección. Tener un modelo basado en resonancia magnética para ayudar a predecir la progresión futura y adaptar su plan de tratamiento en consecuencia podría ser muy tranquilizador para los afectados. Estos hallazgos también brindan información valiosa sobre lo que impulsa la progresión en la EM, que es crucial a encontrar nuevos tratamientos para todos. Estamos emocionados de ver lo que viene después “.

La EM es una afección neurológica (nerviosa) y es una de las causas más comunes de discapacidad en los jóvenes. Surge cuando el sistema inmunológico ataca por error la capa (vainas de mielina) que envuelve los nervios en el cerebro y la médula espinal. Esto da como resultado que las señales eléctricas, que transmiten mensajes a lo largo de los nervios, se interrumpan, viajen más lentamente o no se transmitan en absoluto.

La mayoría de las personas son diagnosticadas entre los 20 y los 50 años; sin embargo, los primeros signos de EM suelen comenzar años antes. Los primeros signos comunes incluyen hormigueo, entumecimiento, pérdida del equilibrio y problemas de visión, pero debido a que otras afecciones causan los mismos síntomas, puede llevar tiempo llegar a un diagnóstico definitivo.

Muchos pacientes tienen EM recidivante al principio, una forma de la enfermedad en la que los síntomas aparecen y desaparecen a medida que los nervios se dañan, reparan y dañan de nuevo. Pero aproximadamente la mitad tiene una forma progresiva de la afección en la que el daño a los nervios se acumula de manera constante y causa una discapacidad que empeora cada vez más. Los pacientes pueden experimentar temblores, problemas del habla y rigidez o espasmos musculares, y pueden necesitar ayudas para caminar o una silla de ruedas.

Fuente:

Referencia de la revista:

Eshaghi, A., et al. (2021) Identificación de subtipos de esclerosis múltiple mediante el aprendizaje automático no supervisado y datos de resonancia magnética. Comunicaciones de la naturaleza. doi.org/10.1038/s41467-021-22265-2.

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