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Weltweit leben Millionen von Menschen mit dieser Erkrankung; die Therapien werden jedoch meist nach Symptomen ausgewählt und können unwirksam sein, da sie nicht auf die zugrunde liegende Biologie der Patienten abzielen.

Nun haben Wissenschaftler mithilfe künstlicher Intelligenz, eines einfachen Bluttests und MRT-Scans zwei neue biologische Typen der MS identifiziert. Experten erklärten, diese „spannende“ Entdeckung könne die Behandlung der Krankheit weltweit revolutionieren.

In einer von University College London (UCL) und Queen Square Analytics geleiteten Studie mit 600 Patienten untersuchten die Forscher die Blutspiegel eines speziellen Proteins namens Serum-Neurofilament-Leichtkette (sNfL). Dieses Protein kann helfen, das Ausmaß von Nervenzellschäden und die Aktivität der Erkrankung anzuzeigen.

Die sNfL-Ergebnisse und die Gehirnscans der Patienten wurden von einem Machine-Learning-Modell namens SuStaIn ausgewertet. Die im medizinischen Fachjournal Brain veröffentlichten Ergebnisse zeigten zwei unterschiedliche MS-Typen: frühes sNfL und spätes sNfL.

Beim ersten Subtyp wiesen die Patienten bereits in frühen Krankheitsstadien hohe sNfL-Werte auf, und es traten sichtbare Schäden in einer Hirnregion namens Corpus callosum auf. Zudem entwickelten sich Hirnläsionen rasch. Die Wissenschaftler sagten, dieser Typ erscheine aggressiver und aktiver.

Beim zweiten Subtyp zeigten die Patienten eine Hirnatrophie in Regionen wie dem limbischen Kortex und der tiefen grauen Substanz, noch bevor die sNfL-Werte anstiegen. Dieser Typ schreitet langsamer voran, und ausgeprägte Schäden scheinen später aufzutreten.

Die Forscher betonen, dass dieser Durchbruch Ärzten helfen werde, genauer zu verstehen, welche Patienten ein höheres Risiko für verschiedene Komplikationen haben, und den Weg für eine stärker personalisierte Versorgung ebnen werde.

Der Hauptautor der Studie, Dr. Arman Eshaghi von der UCL, sagte: „MS ist keine einzelne Krankheit, und die bestehenden Subtypen reichen nicht aus, um die zugrunde liegenden Gewebeveränderungen zu beschreiben, die wir für die Behandlung kennen müssen.“

„Durch den Einsatz von MRT und einem KI-Modell in Kombination mit einem gut zugänglichen Blutbiomarker konnten wir erstmals zwei klare biologische Muster der MS aufzeigen. Dies wird Klinikern helfen zu verstehen, wo sich eine Person im Krankheitsverlauf befindet und wer eine engere Überwachung oder eine frühere, gezielte Behandlung benötigt.“

Eshaghi fügte hinzu, dass Patienten künftig, wenn das KI-Tool auf eine frühe sNfL-MS hinweist, möglicherweise für wirksamere Therapien infrage kommen und enger überwacht werden könnten.

Im Gegensatz dazu könnten Patienten mit spätem sNfL andere Behandlungsformen erhalten, etwa personalisierte Therapien zum Schutz von Gehirnzellen oder Neuronen. „Die Innovationen werden daher zweigleisig sein: die seit Jahrhunderten kaum veränderten klinischen und neurologischen Untersuchungen mithilfe von KI-Algorithmen zu transformieren und personalisierte Behandlungen auf Grundlage des Krankheitsprofils bereitzustellen.“

Caitlin Astbury, Senior Research Communications Managerin bei der MS Society, sagte: „Dies ist eine spannende Entwicklung in unserem Verständnis der MS.

Diese Studie nutzte maschinelles Lernen, um MRT- und Biomarkerdaten von Menschen mit schubförmiger und sekundär progredienter MS zu analysieren. Durch die Zusammenführung dieser Daten konnten zwei neue biologische MS-Subtypen identifiziert werden.

In den letzten Jahren haben wir ein besseres Verständnis der Krankheitsbiologie entwickelt. Die aktuellen Definitionen basieren jedoch auf den klinischen Symptomen, die eine Person erlebt. MS ist komplex, und diese Kategorien spiegeln oft nicht genau wider, was im Körper geschieht, was eine wirksame Behandlung erschweren kann.“

Astbury merkte an, dass es etwa 20 Behandlungsoptionen für Menschen mit schubförmiger MS gibt und dass für die progrediente MS einige Optionen zu entstehen beginnen, für viele Menschen jedoch weiterhin keine Optionen verfügbar sind. „Je mehr wir über die Krankheit lernen, desto größer ist die Wahrscheinlichkeit, Behandlungen zu finden, die ihr Fortschreiten stoppen können.“

„Diese Forschung trägt zu den wachsenden Belegen bei, die einen Übergang weg von den bestehenden MS-Bezeichnungen (wie ‚schubförmig‘ und ‚progredient‘) hin zu Begriffen unterstützen, die die zugrunde liegende Biologie der Krankheit widerspiegeln. Dies könnte helfen, Menschen mit hohem Progressionsrisiko zu identifizieren und ihnen eine stärker personalisierte Behandlung anzubieten.“