Identificati 3 nuovi sottotipi di sclerosi multipla

Un gruppo di scienziati dell’UCL, grazie all’impiego dell’intelligenza artificiale (AI), è riuscito ad identificare 3 nuovi sottotipi di sclerosi multipla. Questo risultato rivoluzionario nel campo della lotta contro la SM, aiuterà ad individuare i soggetti con maggiori possibilità di essere colpiti da una progressione della malattia e aiuterà ad utilizzare le strategie terapeutiche in modo più efficiente.

La ricerca “Identificazione dei sottotipi di sclerosi multipla utilizzando l’apprendimento automatico senza supervisione e dati MRI”, portata avanti da Arman Eshaghi, Alexandra L. Young, Peter A. Wijeratne, Ferran Prados, Douglas L. Arnold, Sridar Narayanan, Charles RG Guttmann, Frederik Barkhof, Daniel C. Alexander, Alan J. Thompson, Declan Chard e Olga Ciccarelli è stata pubblicata sulla rivista  Nature Comunications.

I 3 nuovi sottotipi di sclerosi multipla aiuteranno a sviluppare nuovi trattamenti contro la malattia?

Lo scopo dei ricercatori è quello di  capire se potessero esistere nuovi modelli non identificati che avrebbero aiutato in modo più efficace la scelta delle terapie da somministrare ai pazienti colpiti dalla malattia. La sclerosi multipla colpisce oltre 2,8 milioni di persone in tutto il mondo e 130.000 nel Regno Unito ed è classificata in quattro gruppi, definiti recidivanti o progressivi.

I soggetti colpiti vengono classificati in base a una combinazione di osservazioni cliniche, assistite da immagini cerebrali MRI e sintomi dei pazienti stessi. Grazie a questi studi è possibile identificare una strategia terapeutica adatta al singolo individuo con SM.

L’autore principale Dr Arman Eshaghi (UCL Queen Square Institute of Neurology) ha dichiarato: “Attualmente la SM è classificata ampiamente in gruppi progressivi e recidivanti, che si basano sui sintomi del paziente; non si basa direttamente sulla biologia sottostante della malattia e quindi non può assistere i medici nella scelta del trattamento giusto per i pazienti giusti. Qui abbiamo usato l’intelligenza artificiale e ci siamo posti la domanda: può l’intelligenza artificiale trovare sottotipi di SM che seguono un certo schema nelle immagini del cervello? La nostra intelligenza artificiale ha scoperto tre sottotipi di SM basati sui dati che sono definiti da anomalie patologiche osservate nelle immagini del cervello”.

Per poter portare avanti lo studio, gli esperti si sono serviti della AI sviluppata da UCL, SuStaIn (Subtype and Stage Inference), unita alle scansioni cerebrali MRI di 6.322 pazienti con SM. Il SuStaIn senza supervisione è stato addestrato ad identificare i 3 nuovi sottotipi di sclerosi multipla sino ad oggi sconosciuti. Una volta che SuStaIn ha portato a termine la sua analisi sul set di dati MRI di addestramento, è stato prima “bloccato” e poi impiegato per identificare i tre sottotipi in un campione di 3.068 pazienti: grazie a questo approccio, è stato possibile confermare la sua abilità nel rilevare i nuovi sottotipi di SM.

“Abbiamo fatto un’ulteriore analisi retrospettiva delle cartelle cliniche dei pazienti per vedere come le persone con i sottotipi di SM appena identificati hanno risposto ai vari trattamenti. Sebbene siano necessari ulteriori studi clinici, vi è stata una chiara differenza, per sottotipo, nella risposta dei pazienti a diversi trattamenti e nell’accumulo di disabilità nel tempo. Questo è un passo importante verso la previsione delle risposte individuali alle terapie”, ha spiegato Eshaghi.

La professoressa di ricerca del NIHR Olga Ciccarelli (UCL Queen Square Institute of Neurology), l’autore senior dello studio, ha dichiarato: “Il metodo utilizzato per classificare la SM è attualmente focalizzato solo sui cambiamenti di imaging; stiamo estendendo l’approccio includendo altre informazioni cliniche. Questo entusiasmante campo di ricerca porterà a una definizione individuale del decorso della SM e alla previsione individuale della risposta al trattamento nella SM utilizzando l’intelligenza artificiale, che verrà utilizzata per selezionare il trattamento giusto per il paziente giusto al momento giusto”.

Alan Thompson, preside della Facoltà di scienze del cervello dell’UCL, autore senior della ricerca, ha spiegato: “Siamo consapevoli dei limiti degli attuali descrittori della SM che possono essere meno che chiari quando applicati alla prescrizione del trattamento. Ora, con l’aiuto dell’IA e di grandi set di dati, abbiamo fatto il primo passo verso una migliore comprensione dei meccanismi patologici sottostanti che possono informare la nostra attuale classificazione clinica. Questo è un risultato fantastico e ha il potenziale per cambiare le regole del gioco, informando sia l’evoluzione della malattia che la selezione dei pazienti per gli studi clinici”.

La dott.ssa Clare Walton, responsabile della ricerca presso la MS Society, è intervenuta chiarendo che: “Siamo lieti di aver contribuito a finanziare questo studio attraverso il nostro lavoro con l’International Progressive MS Alliance. La SM è imprevedibile e diversa per tutti e sappiamo che una delle principali preoccupazioni della nostra comunità è come potrebbe svilupparsi la loro condizione. Avere un modello basato sulla risonanza magnetica per aiutare a prevedere la progressione futura e adattare di conseguenza il piano di trattamento potrebbe essere estremamente rassicurante per le persone colpite. Questi risultati forniscono anche informazioni preziose su ciò che guida la progressione nella SM, che è fondamentale per trovare nuovi trattamenti per tutti”.