2022
08/02
相关创新主体

创新背景

MS在全球影响了超过280万人,在英国影响了13万人,并被分为四个“疗程”(组),被定义为复发或进展。通过临床观察、核磁共振脑图像辅助和患者症状的混合分类患者。这些观察结果指导治疗的时机和选择。

创新过程

该研究的主要作者Arman Eshaghi博士(伦敦大学学院女王广场神经病学研究所)解释说:“目前,根据患者的症状,MS被广泛地分为进行性和复发性两类;它不直接依赖于疾病的基础生物学,因此不能帮助医生为正确的病人选择正确的治疗方法。
在这项研究中,研究人员应用了ucl开发的AI工具,维持亚型和阶段推断,对6322名MS患者的MRI大脑扫描。无监督的维持自我训练并识别了三种(以前未知的)模式。新的MS亚型被定义为“皮层主导型”、“正常白质主导型”和“病变主导型”。“这些定义与每一种模式中在核磁共振扫描中发现的最早异常有关。

一旦完成对训练MRI数据集的分析,将其“锁定”,然后用于在一个独立的3068例患者队列中识别这三种亚型,从而验证其检测新的MS亚型的能力。
Eshaghi博士补充说:“我们对患者的记录做了进一步的回顾性分析,看看新发现的多发性硬化症亚型患者对各种治疗的反应。虽然还需要进一步的临床研究,但根据亚型,患者对不同治疗的反应和随着时间的推移残疾的积累存在明显差异。这是预测个体对治疗反应的重要一步。”

NIHR研究教授Olga Ciccarelli(伦敦大学学院女王广场神经学研究所)是该研究的资深作者,他说:“目前用于对MS进行分类的方法只专注于图像变化;我们正在将该方法扩展到包括其他临床信息。
该研究的资深作者之一、伦敦大学学院脑科学学院院长艾伦·汤普森教授说:“我们意识到目前对多发性硬化症的描述的局限性,当应用于处方治疗时,可能不太清楚。”现在在人工智能和大数据集的帮助下,我们已经朝着更好地理解潜在的疾病机制迈出了第一步,这可能会为我们当前的临床分类提供信息。这是一项了不起的成就,有可能成为真正的游戏规则改变者,为疾病进化和临床试验患者的选择提供信息。”
研究人员说,这一发现表明,基于核磁共振成像的亚型可以预测多发性硬化症的残疾进展和治疗反应,现在可以用于介入性试验中定义患者群体。下一步需要进行临床试验的前瞻性研究来证实这些发现。

创新价值

这一研究领域使用人工智能对多发性硬化过程进行个人定义和治疗反应的个人预测,这将用于在正确的时间为正确的患者选择正确的治疗。

创新关键点

应用了开发的新型AI工具,无监督的维持自我训练并识别了三种(以前未知的)模式。新的MS亚型被定义为“皮层主导型”、“正常白质主导型”和“病变主导型”。

创新主体

伦敦大学学院(University College London,简称:UCL ),1826年创立于英国伦敦,是一所公立研究型大学,为伦敦大学联盟的创校学院、罗素大学集团和欧洲研究型大学联盟创始成员,被誉为金三角名校和“G5超级精英大学”之一。
UCL是伦敦的第一所大学,以其多元的学科设置著称,于REF 2014 英国大学官方排名中,位列全英之冠,享有最多的科研经费。UCL的医学、解剖学和生理学、建筑学、教育学、考古学、计算机科学、计算金融学等学科排名均位居世界前列,与LSE并称为“英国现代经济学研究的双子星”;其人文学院颁发的奥威尔奖则是政治写作界的最高荣誉。

 

New multiple sclerosis subtypes identified using artificial intelligence

Lead author Dr Arman Eshaghi (UCL Queen's Square Institute of Neurology) explains: "Currently, MS is broadly classified as progressive or recurrent depending on the patient's symptoms; It does not directly depend on the underlying biology of the disease, so it does not help doctors choose the right treatment for the right patient.
In this study, researchers applied an AI tool developed at UCL to maintain subtype and stage inference on MRI brain scans of 6322 MS patients. Unsupervised maintenance self-trained and identified three (previously unknown) patterns. The new MS subtypes were defined as "cortical-dominant", "normal white matter dominant", and "pathologically dominant". "These definitions relate to the earliest abnormalities found on MRI scans in each pattern.
Once the analysis of the training MRI dataset was completed, it was "locked in" and then used to identify the three subtypes in an independent cohort of 3068 patients, thereby validating its ability to detect new MS subtypes.
Dr Eshaghi added: "We did a further retrospective analysis of patient records to see how patients with newly identified MS subtypes responded to various treatments. Although further clinical studies are needed, there are clear differences in how patients respond to different treatments and the accumulation of disability over time, depending on the subtype. This is an important step in predicting an individual's response to treatment."
Olga Ciccarelli, NIHR research professor (UCL Queen's Square Institute of Neurology) and senior author of the study, said: "Current methods used to classify MS focus only on image changes; We are in the process of extending this approach to include additional clinical information.
Professor Alan Thompson, one of the senior authors of the study and head of the UCL School of Brain Sciences, said: "We are aware of the limitations of the current description of MS, which may be less clear when applied to prescription treatments. Now with the help of artificial intelligence and large data sets, we have taken the first steps toward a better understanding of the underlying disease mechanisms, which may inform our current clinical classification. This is a remarkable achievement and has the potential to be a real game changer, informing disease evolution and patient selection for clinical trials."
The finding suggests that MRI-based subtypes can predict disability progression and treatment response in MS and can now be used to define patient populations in interventional trials, the researchers said. Prospective studies with clinical trials are needed next to confirm these findings.

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