Bilim dünyası, milyonlarca insanı etkileyen nörolojik bir rahatsızlık olan Multipl Skleroz (MS) hastalığının tedavisinde devrim yaratabilecek bir gelişmeye imza attı. Araştırmacılar, yapay zeka teknolojisini kullanarak hastalığın bugüne kadar bilinmeyen iki farklı biyolojik alt tipini keşfetti. Bu buluş, hastalara yönelik semptom bazlı yaklaşımlardan ziyade, doğrudan biyolojik kökenlere inen kişiselleştirilmiş tedavi yöntemlerinin önünü açıyor.
Dünya genelinde milyonlarca kişi MS hastalığıyla mücadele ederken, mevcut tedavi protokolleri çoğunlukla hastaların gösterdiği semptomlara göre belirleniyor. Ancak bu yöntem, her hastanın altında yatan biyolojik mekanizmaları hedef almadığı için tedaviler her zaman istenen sonucu vermeyebiliyor. University College London (UCL) ve Queen Square Analytics liderliğinde yürütülen ve tıp dergisi Brain'de yayımlanan çalışma, bu yaklaşımı kökten değiştirme potansiyeli taşıyor.
Kan Testi ve MRI Taramalarıyla Yeni Sınıflandırma
Araştırma ekibi, 600 hastanın verilerini inceleyerek serum nörofilament hafif zincir (sNfL) adı verilen özel bir proteinin kandaki seviyelerine odaklandı. Bu protein, sinir hücresi hasarının boyutunu ve hastalığın ne kadar aktif olduğunu gösteren kritik bir belirteç olarak kabul ediliyor. Hastaların kan değerleri ve beyin taramaları, SuStaIn adı verilen gelişmiş bir makine öğrenimi modeli tarafından analiz edildi. Yapay zeka, verileri işleyerek MS hastalığının 'Erken sNfL' ve 'Geç sNfL' olarak adlandırılan iki belirgin biyolojik modelini ortaya çıkardı.
Tespit edilen birinci alt tipte, hastaların kanında hastalığın erken evrelerinde yüksek seviyede sNfL proteini saptandı. Bu gruptaki hastalarda, beynin iki yarım küresini birbirine bağlayan korpus kallozum bölgesinde gözle görülür hasarlar oluştuğu ve beyin lezyonlarının hızla geliştiği gözlemlendi. Uzmanlar, bu türün hastalığın çok daha agresif ve aktif bir formu olduğunu belirtiyor.
İkinci alt tipte ise sNfL seviyeleri yükselmeden önce, beynin limbik korteks ve derin gri madde gibi bölgelerinde beyin küçülmesi başladığı tespit edildi. Bu türün daha yavaş ilerlediği, ancak belirgin hasarın daha geç aşamalarda ortaya çıktığı kaydedildi.
Kişiselleştirilmiş Bakım ve Tedavi Sürecinde Yeni Dönem
Elde edilen bulgular, doktorların hangi hastaların hangi komplikasyon riskini taşıdığını daha hassas bir şekilde anlamasını sağlayacak. Çalışmanın baş yazarı Dr. Arman Eshaghi, MS'in tek bir hastalık olmadığını ve mevcut sınıflandırmaların altta yatan doku değişikliklerini tanımlamada yetersiz kaldığını vurguladı. Eshaghi, yapay zeka modeli ile MRI ve kan belirteçlerini birleştirerek ilk kez MS'in iki net biyolojik modelini gösterdiklerini ifade etti.
Bu gelişme sayesinde, yapay zeka aracı bir hastada 'Erken sNfL' tipi MS tespit ederse, bu hasta daha yüksek etkili tedavilere yönlendirilebilecek ve daha yakından izlenebilecek. Buna karşılık, 'Geç sNfL' grubundaki hastalar için beyin hücrelerini veya nöronları korumaya yönelik farklı kişiselleştirilmiş terapiler gündeme gelebilecek. Bu yaklaşım, yüzyıllardır değişmeyen klinik ve nörolojik muayene yöntemlerini yapay zeka algoritmalarıyla dönüştürmeyi hedefliyor.
MS Derneği'nden Caitlin Astbury ise çalışmanın hastalığın biyolojisini anlama konusunda heyecan verici bir adım olduğunu belirtti. Mevcut tanımların sadece klinik semptomlara dayandığını ve vücutta gerçekte neler olduğunu tam olarak yansıtmadığını söyleyen Astbury, bu karmaşık durumun etkili tedaviyi zorlaştırdığına dikkat çekti. Araştırma, 'tekrarlayan' veya 'ilerleyici' gibi mevcut tanımlardan uzaklaşarak, hastalığın biyolojik temellerini yansıtan terimlere geçişi destekleyen kanıtlara yenilerini ekliyor. Bu sayede hastalık ilerlemesi riski yüksek olan kişiler daha erken tespit edilerek en doğru tedaviye yönlendirilebilecek.
The Guardian
