Azərbaycan News Agency

Dünya üzrə milyonlarla insan bu xəstəliklə yaşayır; lakin müalicələr adətən simptomlara əsasən seçilir və xəstənin əsas bioloji mexanizmlərini hədəfləmədiyi üçün təsirsiz ola bilər.

İndi alimlər süni intellekt, sadə qan testi və MRT müayinələrindən istifadə edərək MS-in iki yeni bioloji növünü müəyyən ediblər. Mütəxəssislər bildiriblər ki, bu “həyəcanverici” kəşf xəstəliyin qlobal miqyasda müalicəsində inqilab yarada bilər.

University College London (UCL) və Queen Square Analytics-in rəhbərliyi ilə 600 xəstənin iştirak etdiyi araşdırmada tədqiqatçılar serum neyrofilament yüngül zənciri (sNfL) adlanan xüsusi bir zülalın qandakı səviyyələrini araşdırıblar. Bu zülal sinir hüceyrələrinin zədələnmə dərəcəsini və xəstəliyin nə qədər aktiv olduğunu göstərməyə kömək edə bilər.

sNfL nəticələri və xəstələrin beyin görüntüləri SuStaIn adlı maşın öyrənməsi modeli tərəfindən şərh edilib. Tibb jurnalı Brain-də dərc olunan nəticələr MS-in iki fərqli növünü üzə çıxarıb: erkən sNfL və gec sNfL.

Birinci alt növdə xəstələr xəstəliyin erkən mərhələlərində yüksək sNfL səviyyələrinə malik olub və korpus kallozum adlanan beyin bölgəsində görünən zədələr yaranıb. Həmçinin beyin lezyonları sürətlə inkişaf edib. Alimlər bildiriblər ki, bu növ daha aqressiv və aktiv görünür.

İkinci alt növdə isə sNfL səviyyələri yüksəlməzdən əvvəl limbik korteks və dərin boz maddə kimi bölgələrdə beyin həcminin azalması müşahidə olunub. Bu növ daha yavaş irəliləyir və nəzərəçarpan zədələr sonradan ortaya çıxır.

Tədqiqatçılar deyirlər ki, bu irəliləyiş həkimlərə hansı xəstələrin müxtəlif fəsadlar üçün daha yüksək risk daşıdığını daha dəqiq anlamağa imkan verəcək və daha fərdiləşdirilmiş qayğının yolunu açacaq.

Tədqiqatın baş müəllifi, UCL-dən Dr. Arman Eşaqi bildirib: “MS tək bir xəstəlik deyil və mövcud alt növlər müalicə üçün bilməli olduğumuz əsas toxuma dəyişikliklərini təsvir etməkdə yetərsizdir.”

“MRT və yüksək əlçatan qan biomarkeri ilə birləşdirilmiş süni intellekt modelindən istifadə edərək, MS-in iki aydın bioloji modelini ilk dəfə göstərə bildik. Bu, klinisistlərə bir insanın xəstəlik yolunda harada olduğunu və kimin daha yaxından izlənməyə və ya daha erkən, hədəfli müalicəyə ehtiyacı olduğunu anlamağa kömək edəcək.”

Eşaqi əlavə edib ki, gələcəkdə süni intellekt aləti bir xəstənin erkən sNfL tipli MS-ə malik olduğunu göstərdikdə, onlar daha təsirli müalicələr üçün uyğun ola və daha yaxından izlənə bilərlər.

Bunun əksinə olaraq, gec sNfL-ə malik olanlara beyin hüceyrələrini və ya neyronları qorumağa yönəlmiş fərdiləşdirilmiş müalicələr kimi digər terapiya növləri təklif oluna bilər. “Buna görə yeniliklər iki istiqamətli olacaq: əsrlər boyu demək olar ki, dəyişməyən klinik və nevroloji müayinələrin süni intellekt alqoritmlərinin köməyi ilə transformasiyası və xəstəlik profilinə əsaslanan fərdiləşdirilmiş müalicələrin təqdim edilməsi.”

MS Cəmiyyətinin tədqiqat kommunikasiyaları üzrə baş meneceri Keytlin Astberi deyib: “Bu, MS haqqında anlayışımızda həyəcanverici bir inkişafdır.

Bu tədqiqat residivləşən və ikincili proqressiv MS-i olan şəxslərdən əldə edilən MRT və biomarker məlumatlarını təhlil etmək üçün maşın öyrənməsindən istifadə edib. Bu məlumatları birləşdirərək, MS-in iki yeni bioloji alt növünü müəyyən edə biliblər.

Son illərdə xəstəliyin biologiyası barədə daha yaxşı anlayış formalaşdırmışıq. Lakin hazırda təriflər insanların yaşadığı klinik simptomlara əsaslanır. MS mürəkkəbdir və bu kateqoriyalar çox vaxt bədəndə baş verənləri dəqiq əks etdirmir, bu da effektiv müalicəni çətinləşdirə bilər.”

Astberi qeyd edib ki, residivləşən MS üçün təxminən 20 müalicə seçimi var və proqressiv MS üçün də bəzi seçimlər ortaya çıxmağa başlayır, lakin bir çox insan üçün hələ də heç bir seçim yoxdur. “Xəstəlik haqqında nə qədər çox öyrənsək, onun irəliləməsini dayandıra biləcək müalicələri tapmaq ehtimalı bir o qədər artar.”

“Bu araşdırma MS-in mövcud təsviri anlayışlarından (məsələn, ‘residivləşən’ və ‘proqressiv’) uzaqlaşaraq, xəstəliyin əsas biologiyasını əks etdirən terminlərə keçidi dəstəkləyən artan sübutlara töhfə verir. Bu, irəliləmə riski yüksək olan şəxslərin müəyyənləşdirilməsinə və onlara daha fərdiləşdirilmiş müalicə təklif olunmasına kömək edə bilər.”