科学家利用AI在MRI脑扫描中识别出多发性硬化症的三种亚型

据外媒报道，科学家可能已经确定了三种新的多发性硬化症（MS）亚型。一个团队在多发性硬化症患者大脑的MRI扫描的大型数据集上训练了人工智能算法，并发现了关于大脑哪些区域首先受到疾病影响的模式。这可能会导致不同类型的治疗方案更加集中，也可能是新的治疗方案。

多发性硬化症是一种最常见的一种中枢神经脱髓鞘疾病，免疫系统会错误地攻击髓鞘，髓鞘是包裹在神经细胞轴突外面的一层膜。髓鞘的作用就像电线上的绝缘层，所以当它被损坏时，神经系统的信号可能难以通过。这表现为肌肉无力、痉挛、麻木、平衡或协调问题等症状。

目前多发性硬化症被分为四种类型，根据疾病的活动性和进展性，大致分为四种类型，临床孤立综合征(CIS)是最初的症状发作，可能是一次性事件，也可能发展为MS；复发缓解型MS(RRMS)是一个持续的阶段，患者会经历症状和缓解的交替期；原发性进展型MS(PPMS)是症状逐渐加重，中间没有缓解；继发性进展型MS(SPMS)发生在RRMS患者后期，缓解停止，开始持续下降。

这种分类的问题在于，这四种类型更多的是关于疾病的不同阶段，而不是不同的变种。在找出哪些治疗方案可能对每个患者最有效方面，它们并不是那么有用，因为患者在一生中可能会经历其中的几种“类型”。

因此，对于新的研究，研究人员调查是否有其他的亚型，可能会影响病人最有可能走下去的路径。如果能更早地诊断出这些，就可以进行更专业的治疗，给每个病人最好的机会。

该团队设置了一个名为“子类型和阶段推断”(SuStaIn)的人工智能工具，对6322名MS患者的MRI脑部扫描进行工作。在这样做的过程中，它发现了三种新的MS亚型，科学家们后来将其命名为 "皮层主导型"、"正常外观的白质主导型 "和 "病变主导型"。这些名字是根据哪里和哪种类型的异常最早出现的。

“目前多发性硬化症大致分为进展组和复发组，这是基于患者的症状，它并不直接依赖于疾病的基础生物学，因此不能帮助医生为合适的患者选择合适的治疗方法，”该研究的主要作者Arman Eshaghi博士说。“在这里，我们使用了人工智能，并提出了一个问题：人工智能能否在大脑图像上找到遵循某种模式的MS亚型？我们的人工智能发现了三种数据驱动的MS亚型，这些亚型是由大脑图像上看到的病理异常定义的。”

接下来，研究人员锁定了人工智能，并设置它在另外3068名患者的MRI扫描中工作，以验证其识别三种新亚型的能力。从数据中，该团队能够为每个亚型分配不同的属性。例如，在数据集中，病变主导型是最不常见的亚型，但却具有快速进展的残疾风险最高。

掌握了这些信息后，医疗专业人员最终可以更好地诊断患者，并开出他们更有可能响应的治疗方法。

“我们对患者记录做了进一步的回顾性分析，以了解新识别的MS亚型的人如何应对各种治疗方法，”Eshaghi说。“虽然还需要进一步的临床研究，但按亚型来看，患者对不同治疗的反应以及随着时间的推移，残疾的累积有明显的差异。这是预测个体对疗法反应的重要一步。”

该研究发表在《自然通讯》杂志上。（cnbeta）