Un model inovator de inteligență artificială dezvăluie leziuni invizibile ale sclerozei multiple
Una dintre adevărurile neplăcute despre scleroza multiplă este că partea creierului care ar putea oferi cele mai multe informații despre boală și impactul asupra pacientului a fost în mare parte invizibilă pentru clinicieni.
De mult timp se știe că materia cenușie a creierului joacă un rol esențial în progresia bolii MS și în deteriorarea cognitivă, dar, datorită limitărilor imagisticii prin rezonanță magnetică (IRM), care a putut detecta doar leziuni în materia albă, nici clinicienii, nici cercetătorii nu au avut o modalitate de a observa sau monitoriza leziunile corticale (din materia cenușie). Deși multe dintre medicamentele dezvoltate în ultima decadă pot încetini semnificativ progresia bolii, acestea acționează în principal asupra leziunilor din materia albă.
Acum, într-un articol publicat în Communications Medicine, o echipă condusă de Universitatea din Buffalo anunță că a găsit o metodă prin care inteligența artificială poate revela aceste leziuni corticale invizibile prin analizarea scanărilor IRM existente.
Importanța de a putea în sfârșit observa ceea ce a fost cunoscut ca unul dintre cei mai importanți indicatori în progresia bolii MS nu poate fi subestimată, afirmă cercetătorii.
„Detectarea leziunilor corticale invizibile pe scanările IRM convenționale are implicații majore pentru cercetarea și îngrijirea clinică a MS,” spune Robert Zivadinov, MD, PhD, autor principal al lucrării, profesor distins în Departamentul de Neurologie și director al Buffalo Neuroimaging Analysis Center (BNAC) din cadrul Jacobs School of Medicine and Biomedical Sciences de la UB. „Capacitatea de a observa pentru prima dată acești indicatori anterior ascunși ai progresiei bolii MS, inclusiv deteriorarea cognitivă și dizabilitatea, reprezintă un avans important,” adaugă acesta.
Deși implicarea leziunilor corticale în MS a fost cunoscută aproape din momentul identificării bolii la sfârșitul secolului XIX, acestea nu au fost incluse în criteriile de diagnostic decât în secolul XXI. Chiar și atunci când au fost incluse, s-a menționat că utilizarea lor va fi extrem de limitată din cauza capabilităților actuale ale IRM-ului clinic.
„Am fost cu toții foarte frustrați, știind că aceste leziuni corticale existau, dar nefiind capabili să le vedem,” spune Michael G. Dwyer, PhD, autor principal și corespondent al lucrării, profesor asociat de neurologie și informatică biomedicală în cadrul Jacobs School și cercetător asociat la BNAC. „Există multă daune în curs de desfășurare care nu pot fi observate cu IRM-ul convențional, dar pe care histopatologii le-au demonstrat clar de decenii pe țesuturi postmortem.”
„Ceea ce această colaborare a reușit să realizeze este o adevărată poveste de succes pentru aplicarea AI în domeniul medical,” continuă acesta. „Acum avem acces la aceste date extrem de utile despre scanările IRM care erau acolo, dar nu le puteai observa fără a folosi AI pentru a le extrage. Metodele computaționale sunt în sfârșit la un nivel în care putem face acest lucru.”
Abordările AI utilizate de cercetători, construite pe munca co-autorilor din Olanda, au fost concepute pentru a extrapola informații vitale din relațiile dintre mai multe imagini care nu pot fi observate pe o singură imagine.
Cercetătorii au combinat mai multe tehnici de procesare a imaginilor, inclusiv una nouă pe care au dezvoltat-o, numită MMCLE, sau îmbunătățirea leziunilor corticale multimodale. Au aplicat aceste tehnici pe scanările IRM din cadrul studiului clinic ORATORIO, faza III, reglementat de FDA, un studiu asupra medicamentului MS Ocrelizumab care a inclus peste 700 de participanți.
Au descoperit că, deși imaginile individuale ale creierului unui pacient dezvăluiau în principal leziuni în materia albă, după aplicarea metodelor de procesare a imaginilor bazate pe AI pe mai multe imagini cu contraste diferite, au reușit să observe între 15 și 20 de leziuni corticale pentru fiecare pacient, adică peste 11.000 pentru întregul set de date.
Dacă te uiți pe scanările originale, în general nu poți vedea leziunile corticale, dar AI generativă este foarte puternică pentru că poate analiza scanările și detecta diferențe minore între ele. Deoarece observă aceste discrepanțe minore, AI poate revela că există ceva în neregulă acolo, că țesutul nu se comportă ca un țesut sănătos. Modelele antrenate pot vizualiza împreună mai multe imagini IRM și sintetiza informațiile care au fost pierdute.”
Echipa de cercetare internațională, condusă de UB, a inclus oameni de știință și clinicieni din mediul academic și industrial, inclusiv Genentech, care produce Ocrelizumab. Zivadinov subliniază că colaborarea între persoane cu o gamă atât de largă de perspective a contribuit la succesul lor.
„Această muncă, care a relevat că există atât de multă patologie invizibilă în creier, va avea un impact uriaș asupra revizuirii datelor din studiile clinice anterioare și, de asemenea, pentru cele viitoare,” afirmă acesta.
În plus față de Zivadinov și Dwyer, coautorii de la UB includ Niels P. Bergsland, PhD, profesor asociat de neurologie; Alexander Bartnik, PhD, cercetător postdoctoral; și Dejan Jakimovski, MD, PhD, consilier de cercetare la BNAC.
Alți coautori sunt Samantha Noteboom, Menno M. Schoonheim și Martijn D. Steenwijk, toți de la MS Center Amsterdam, Anatomie și Neuroștiințe, Vrije Universiteit Amsterdam, și Jinglan Pei și David Clayton de la Genentech Inc.
