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2025-12-30 10:08:00
多発性硬化症の患者の場合、症状に基づいて治療法が選択されることがよくありますが、病気はすべての患者で同じように進行するわけではありません。新しい研究は、手頃な価格の分析と人工知能 (AI) を組み合わせることで、医師が体内で何が起こっているのかをよりよく理解し、患者ケアをより適切にカスタマイズできることを示唆しています。専門家らは、この発見が医師がどの患者に合併症のリスクがより高いかを理解するのに役立つことを期待している。
ユニバーシティ・カレッジ・ロンドン（UCL）とクイーン・スクエア・アナリティクスが率いる研究チームは、人工知能、簡単な血液検査、磁気共鳴画像法（MRI）を用いて、多発性硬化症の2つの新しい生物学的サブタイプを特定した。
著者らによれば、この発見は、世界中の何百万人もの人々が罹患しているこの疾患において、個別化された治療法と患者の転帰を改善する道を開く可能性があるとのことです。
この研究では600人の患者が分析されました。研究者らは、神経細胞の損傷の程度を示し、病気の進行度を示すマーカーである血清神経フィラメント軽鎖タンパク質（NfL）の血中濃度を調べた。
血液検査と MRI 脳画像からのデータは、SuStaIn と呼ばれる機械学習モデルを使用して解釈されました。
この結果は最近医学雑誌に掲載されました 脳著者らは「初期NfL」と「後期NfL」と呼ぶ2つの異なるパターンの存在を示した。
「初期NfLs」サブタイプでは、患者は病気の初期段階からNfLsレベルが増加しており、これは脳梁と呼ばれる脳領域の目に見える損傷に関連しています。さらに、患者は急速に脳損傷を発症しました。研究者らは、このサブタイプは明らかにより攻撃的で活動的であると述べています。
「後期NfLs」サブタイプでは、患者はNfLsレベルが上昇する前に、まず辺縁皮質や深部灰白質などの領域で脳容積の縮小（萎縮）を示しました。この場合、進化はより遅く見え、明らかな損傷は後で現れました。
著者らは、この分類は医師がどの患者に特定の合併症のリスクが高いかをより深く理解し、より個別化されたケアを提供するのに役立つ可能性があると述べている。
この研究の筆頭著者であるUCLのArman Eshaghi博士は、多発性硬化症は「単一の疾患ではない」と述べ、現在使用されているサブタイプは治療の選択に必要な情報である組織レベルでの変化を説明していない、と述べた。
専門家によると、引用により ガーディアンAI モデルと「すぐに利用できる」血液マーカーおよび MRI 検査を組み合わせることで、病気の 2 つの明確な生物学的パターンを初めて浮き彫りにすることができました。これにより、医師は、その人が病気のどの段階にあり、誰が綿密なモニタリングやより早期のより的を絞った治療を必要とするかをよりよく理解できるようになります。
研究者らは、将来、AIツールが「初期NfLs」サブタイプを示すようになれば、患者はより効果的な治療を受ける資格が得られ、より綿密に監視される可能性があると示唆している。
代わりに、「後期NfLs」サブタイプに対しては、脳細胞やニューロンを保護するための個別化療法など、他のタイプの治療法が提案される可能性がある。
Eshaghi博士はまた、このアプローチを通じて、臨床的および神経学的評価がAIアルゴリズムによってサポートされ、各患者の疾患の生物学的プロファイルに応じて治療上の決定を調整できることを強調した。
専門家らはこの結果を多発性硬化症の理解における「重要な進展」と表現している。
この研究では、機械学習を使用して再発寛解型多発性硬化症 (RRMS) および二次進行性多発性硬化症 (SPMS) の患者の MRI データとバイオマーカーを分析し、この情報を組み合わせることで 2 つの新しい生物学的サブタイプの特定が可能になりました。現在、医療現場で使用されている定義は主に臨床症状に基づいていますが、これらの分類は体内のプロセスを必ずしも忠実に反映しているとは限らず、効果的な治療法を選択することが困難になる場合があります。
研究者らによると、再発型の疾患には約20の治療選択肢があり、進行型の場合にはいくつかの選択肢が現れ始めているが、多くの患者には解決策がない。
科学者が多発性硬化症に関する新たな知識を得るにつれ、病気の進行を阻止できる治療法を特定する可能性も高まります。この研究の結果は、多発性硬化症は「再発性」や「進行性」などの臨床的ラベルだけでなく、主に疾患の生物学的パターンによって分類されるべきであるという考えを裏付けています。このような分類は、急速な進行のリスクが高い人々を特定し、より個別化された治療法を選択するのに役立つ可能性があります。
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