Dünya genelinde milyonlarca insanı etkileyen MS’te mevcut tedaviler çoğunlukla hastaların klinik belirtilerine göre belirleniyor. Ancak bu yaklaşım, hastalığın altta yatan biyolojik yapısını hedeflemediği için her zaman etkili sonuçlar vermiyor.

Yeni araştırmada bilim insanları, yapay zekâ, basit bir kan testi ve MR görüntüleri kullanarak MS’in iki farklı biyolojik biçimini tanımladı. Uzmanlar, heyecan verici olarak nitelendirilen bu gelişmenin, hastalığın tedavisinde küresel ölçekte bir dönüşüm oluşturabileceğini ifade etti.

University College London (UCL) ve Queen Square Analytics öncülüğünde yürütülen ve 600 hastayı kapsayan çalışmada, kandaki serum nörofilament hafif zinciri (sNfL) adı verilen özel bir proteinin düzeyleri incelendi. Bu protein, sinir hücrelerindeki hasarın derecesini ve hastalığın ne kadar aktif olduğunu göstermede önemli bir biyobelirteç olarak kabul ediliyor.

Elde edilen sNfL verileri ile hastaların beyin MR görüntüleri, SuStaIn adlı bir makine öğrenimi modeliyle analiz edildi. Tıp dergisi Brain’de yayımlanan sonuçlar, MS’in iki farklı biyolojik alt türünü ortaya koydu: erken sNfL ve geç sNfL.

Araştırmaya göre, erken sNfL alt türünde hastalarda, hastalığın erken dönemlerinde sNfL düzeyleri yüksek seyrediyor ve beynin corpus callosum adı verilen bölümünde belirgin hasar görülüyor. Bu hastalarda beyin lezyonları da hızlı gelişiyor. Bilim insanları, bu türün daha agresif ve aktif bir seyir izlediğini belirtti.

Geç sNfL alt türünde ise sNfL seviyeleri yükselmeden önce, limbik korteks ve derin gri madde gibi bölgelerde beyin küçülmesi gözlemleniyor. Bu alt türün daha yavaş ilerlediği, belirgin hasarın daha geç ortaya çıktığı ifade ediliyor.

Araştırmacılar, bu buluşun doktorların hangi hastaların daha yüksek risk altında olduğunu daha net belirlemesine yardımcı olacağını ve böylece kişiye özel tedavi yaklaşımlarının geliştirilebileceğini vurguladı.

Çalışmanın başyazarı UCL’den Dr. Arman Eshaghi “MS tek bir hastalık değil ve mevcut alt sınıflamalar, tedavi için hayati önem taşıyan doku değişikliklerini yeterince yansıtmıyor. Yapay zekâ modeli, yaygın bir kan biyobelirteci ve MR’ı bir araya getirerek MS’in iki net biyolojik modelini ilk kez ortaya koyduk.” dedi.

Eshaghi, gelecekte yapay zekâ aracının bir hastayı erken sNfL MS olarak sınıflandırması durumunda, bu kişilerin daha güçlü tedavilere daha erken erişebileceğini ve yakından izlenebileceğini belirtti. Geç sNfL grubundaki hastalara ise beyin hücrelerini ve nöronları korumaya yönelik kişiselleştirilmiş tedaviler sunulabileceği ifade edildi.

MS Society adlı yardım kuruluşunun kıdemli araştırma iletişimi yöneticisi Caitlin Astbury ise çalışmanın, MS’in anlaşılmasında önemli bir adım olduğunu belirterek “Bu araştırma, MR görüntüleri ve biyobelirteç verilerini makine öğrenimiyle birleştirerek MS’in iki yeni biyolojik alt türünü tanımladı.” dedi. (İLKHA)