Araştırmacılar, yüzlerce hastadan alınan MR görüntüleri ve basit bir kan testini analiz ederek, hastalığın beyne ne kadar agresif zarar verdiğini gösteren örüntüler belirledi.
Bilim insanları, yapay zeka (AI) kullanarak daha önce
bilinmeyen iki yeni multipl skleroz (MS) biyolojik alt tipi tanımladı. Bu
keşif, doktorların tedavileri hastalara daha bireysel ve isabetli biçimde
uyarlamasına yardımcı olabilir.
Dünya genelinde milyonlarca insanı etkileyen MS’te tedavi
seçenekleri hâlâ büyük ölçüde hastaların yaşadığı belirtilere dayanıyor;
hastalığın altta yatan biyolojisi ise çoğu zaman göz önünde bulundurulmuyor. Bu
durum, bazı hastaların kendi MS türleri için daha az etkili tedaviler almasına
yol açabiliyor.
Ancak araştırmacılar, yapay zeka analizi, MR taramaları ve
basit bir kan testini bir araya getirerek hastalığın iki farklı biyolojik
örüntüsünü ortaya çıkardıklarını söylüyor.
Çalışma nasıl
yapıldı?
University College London (UCL) ve Queen Square Analytics
öncülüğünde yürütülen çalışmada, yaklaşık 600 MS hastasına ait veriler
incelendi. Bilim insanları özellikle, sinir hücreleri zarar gördüğünde kana
salınan ve hastalığın ne kadar aktif olduğunu gösterebilen serum nörofilament
hafif zinciri (sNfL) adlı protein düzeylerine odaklandı.
Araştırmacılar, SuStaIn adlı bir makine öğrenmesi modeli
kullanarak sNfL verilerini beyin görüntüleme taramalarıyla birleştirdi. Tıp
dergisi Brain’de yayımlanan sonuçlar, MS’in iki alt tipini ortaya koydu:
“erken sNfL” ve “geç sNfL.”
Erken sNfL MS’e sahip kişilerde, hastalığın erken
dönemlerinde sNfL düzeyleri yüksek seyrediyor ve beynin iki yarım küresini
birbirine bağlayan korpus kallozumda hasar görülüyor. Bu hastalarda beyin
lezyonları da daha hızlı gelişiyor; bu da MS’in daha agresif ve aktif bir
formuna işaret ediyor.
Geç sNfL MS’te ise sNfL düzeyleri yükselmeden önce, limbik
korteks ve derin gri madde gibi bölgelerde beyin küçülmesi gözleniyor. Bu
örüntü daha yavaş ilerliyor ve belirgin sinir hasarı daha geç ortaya çıkıyor.
Bu keşif MS’in tanı
ve tedavisini nasıl değiştirebilir?
Araştırmacılar, bu biyolojik örüntülerin belirlenmesinin,
doktorların hastalığın nasıl seyredeceğini öngörmesine ve tedavileri buna göre
seçmesine yardımcı olabileceğini söylüyor.
Çalışmanın başyazarı ve UCL araştırmacısı Dr. Arman Eshaghi,
“MS tek bir hastalık değil ve mevcut alt tipler, tedavi için bilmemiz gereken
altta yatan doku değişikliklerini yeterince yansıtmıyor.” dedi.
“Yapay zeka modelini, yaygın olarak erişilebilen bir kan
belirteci ve MR ile birleştirerek, MS’in iki net biyolojik örüntüsünü ilk kez
ortaya koyabildik. Bu, klinisyenlerin bir kişinin hastalık sürecinde nerede
durduğunu anlamasına ve kimin daha yakın izlem ya da daha erken, hedefe yönelik
tedaviye ihtiyaç duyduğunu belirlemesine yardımcı olacak.” diye ekledi.
Gelecekte, erken sNfL MS tanısı alan hastalara daha etkili
tedaviler daha erken dönemde sunulabilir ve bu hastalar daha yakından
izlenebilir. Geç sNfL MS’e sahip hastalar ise beyin hücrelerini korumaya ve
dejenerasyonu yavaşlatmaya yönelik farklı tedavi yaklaşımlarından fayda görebilir.
MS Society’den kıdemli araştırma iletişimi yöneticisi
Caitlin Astbury, The Guardian’a yaptığı açıklamada, bu gelişmeyi “MS’i anlama
açısından heyecan verici” olarak nitelendirdi.
Astbury, çalışmanın tekrarlayıcı-düzelen
(relapsing-remitting) ve ikincil ilerleyici MS’e sahip kişilerden alınan MR
görüntüleri ve biyolojik belirteçleri makine öğrenmesiyle birleştirdiğini
söyledi.
“Son yıllarda hastalığın biyolojisini daha iyi anlamaya
başladık. Ancak şu anda tanımlar, kişilerin yaşadığı klinik belirtilere
dayanıyor. MS karmaşık bir hastalık ve bu kategoriler çoğu zaman vücutta
gerçekten olup biteni yansıtmıyor; bu da etkili tedaviyi zorlaştırıyor.” dedi.
Bugün tekrarlayıcı MS için yaklaşık 20 tedavi seçeneği
bulunuyor ve hastalığın ilerleyici formları için de bazı yeni tedaviler ortaya
çıkmaya başlıyor. Ancak pek çok hastanın hâlâ sınırlı ya da etkili olmayan
seçenekleri var.
Astbury, “Hastalığı ne kadar iyi anlarsak, hastalığın
ilerlemesini durdurabilecek tedaviler bulma ihtimalimiz de o kadar artar.” dedi.
Kaynak: tr.euronews.com - Theo
Farrant