科学家发现，多发性硬化症可能有两种不同的亚型

根据伦敦大学学院（UCL）科学家领导的一项新研究，多发性硬化症可能有两种不同的亚型。如果这一发现得到验证，将有助于医生为患者提供更专业的护理。

研究内容机器学习分析634名参与两种不同项目患者的血液检测和脑部扫描数据临床试验.机器学习模型被训练以捕捉人类可能忽略的细微模式。

这些血液检测是为了检测一种叫血清神经丝轻链（sNfL）的蛋白质，这是一种已知生物标志物包括多发性硬化症（MS）在内的神经系统疾病。

该核磁共振与此同时，扫描观察了大脑不同部位的损伤和其他变化。在多发性硬化症中，身体的免疫系统误攻保护性护层覆盖神经细胞，留下干扰神经通讯的病灶。

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通过比较血液检测结果和脑部扫描，模型能够将患者分成不同的类别亚型.

被归类为“早期sNfL”的患者早期表现出该蛋白水平升高，并且对胼胝体，连接大脑左右半球的结构。该亚型似乎更具侵袭性，患者脑部病变发展速度较快。

第二种亚型被称为“晚期sNfL”，进展似乎较慢。对于该组患者，最初的迹象是边缘皮层和大脑深处灰质的萎缩。他们血清中的sNfL水平直到后来才开始上升。

“通过结合人工智能模型和高可用性血液标志物和MRI，我们首次能够显示出两种清晰的多发性硬化症生物学模式。”他说阿尔曼·埃沙吉，伦敦大学学院的神经科学家，也是参与研究的衍生公司Queen Square Analytics.

“这将帮助临床医生了解患者在疾病路径上的位置，以及谁可能需要更密切的监测或更早的针对性治疗。”

该机器学习模型基于189名不同患者的数据进行训练手稿类型（复发缓解或继发性进展性多发性硬化症），随后对另外445名新诊断患者进行了检测。

神经丝是为中枢和周围神经系统神经元提供支持的蛋白质，在健康患者中，神经丝的更新速度相对较慢。但是神经退行性退行性动物舍这些蛋白质以更高的速度转化为体液，使其成为潜在生物标志物神经系统疾病和障碍。

不幸的是，血清的差异相当细微，这使得诊断时很难用来做诊断。MRI扫描还可以解析MS的传播但不了解疾病的具体情况。

这项新研究的科学家建议，将神经丝水平与其他数据（如MRI扫描）结合，使这些测量更具用处。

研究人员表示：“通过加入sNfL这一已知的神经轴损伤指标，我们已经超越了仅靠MRI提供的结构快照结论.

目前，MS是根据症状和病情进展进行分类和治疗的，但这并未涵盖其潜在机制。新研究的研究人员表示，他们的结合技术有助于医生做出建议更合适的治疗方法如果进一步研究得到验证。

该研究发表在该期刊上大脑.

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