אחת האמיתות הלא נוחות לגבי טרשת נפוצה היא שהחלק במוח שצפוי לחשוף הכי הרבה על המחלה וכיצד יושפע חולה היה לרוב בלתי נראה לרופאים.
זה ידוע מזמן שהחומר האפור של המוח ממלא תפקיד מפתח בהתקדמות מחלת טרשת נפוצה והפרעות קוגניטיביות, אך מכיוון שהדמיית תהודה מגנטית (MRI) הצליחה לזהות רק נגעים בחומר הלבן, לא לרופאים ולא לחוקרים הייתה דרך לזהות או לנטר נגעים בחומר אפור (קליפת המוח). ולמרות שתרופות חדשות רבות שפותחו בעשור האחרון יכולות להאט את התקדמות המחלה באופן משמעותי, הן פועלות בעיקר על הפחתת נגעי החומר הלבן.
כעת, במאמר שפורסם ב רפואת תקשורתצוות בראשות אוניברסיטת באפלו מדווח כי הוא מצא דרך להשתמש בבינה מלאכותית כדי לחשוף את הנגעים הקורטיקליים הבלתי נראים הללו על ידי סקירת סריקות MRI קיימות.
לא ניתן להפריז במשמעות של סוף סוף לראות את מה שנודע כאחד המדדים החשובים ביותר בהתקדמות מחלת הטרשת הנפוצה, אומרים החוקרים.
"לגילוי נגעים בקליפת המוח שלא היו נראים בעבר בסריקות MRI קונבנציונליות יש השלכות גדולות על מחקר טרשת נפוצה וטיפול קליני", אומר רוברט זיבאדינוב, MD, PhD, מחבר בכיר במאמר, פרופסור מכובד של SUNY במחלקה לנוירולוגיה ומנהל המרכז לניתוח נוירו-דמיית באפלו (BNAC) בבית הספר לרפואה ולרפואה ביו-מד. "היכולת לראות בפעם הראשונה את האינדיקטורים שהוסתרו בעבר להתקדמות מחלת הטרשת הנפוצה, כולל ליקוי קוגניטיבי ומוגבלות, היא התקדמות חשובה", הוא אומר.
בעוד המעורבות של נגעים בקליפת המוח בטרשת נפוצה ידועה כמעט מאז הזיהוי של טרשת נפוצה בסוף ה-19 המאה, הם לא נכללו בקריטריונים לאבחון עד המאה ה-21. וגם כאשר הם נכללו, צוין כי השימוש בהם יהיה מוגבל מאוד בשל היכולות הנוכחיות של MRI קליני.
נזק מתמשך שלא ניתן היה לראות
"כולנו היינו מתוסכלים מאוד, בידיעה שהנגעים בקליפת המוח האלה היו שם אבל לא יכולנו לראות אותם", אומר מייקל ג' דווייר, דוקטור, מחבר ראשון ומתאים במאמר, פרופסור חבר לנוירולוגיה ומידע ביו-רפואי בבית הספר ג'ייקובס וחוקר עם BNAC. "יש הרבה נזק מתמשך שממשיך לקרות בטרשת נפוצה שלא תראה עם MRI קונבנציונלי, אבל ההיסטופתולוגים הוכיחו בבירור במשך עשרות שנים על רקמות שלאחר המוות.
"מה ששיתוף הפעולה הזה הצליח להשיג הוא סיפור הצלחה אמיתי ליישום AI בזירה הרפואית", הוא ממשיך. "עכשיו יש לנו גישה לנתונים השימושיים להפליא האלה על סריקות MRI שהיו שם אבל לא יכולת לראות אותם בלי להשתמש ב-AI כדי לשלוף אותם. שיטות החישוב נמצאות סוף סוף בנקודה שבה נוכל לעשות זאת."
גישות הבינה המלאכותית שבהן השתמשו החוקרים, בהתבסס על עבודה של מחברים משותפים מהולנד, נועדו להוציא מידע חיוני מהיחסים בין מספר תמונות שלא ניתן לראות בתמונה אחת.
החוקרים שילבו מספר טכניקות עיבוד תמונה, כולל טכניקות חדשה שפיתחו בשם MMCLE, או שיפור נגע קליפת המוח רב-מודאלי. לאחר מכן, הם יישמו את הטכניקות הללו על סריקות MRI מהניסוי הקליני הרגולטורי הגדול של ה-FDA, ORATORIO, שלב III, מחקר של תרופת טרשת נפוצה Ocrelizumab שכלל יותר מ-700 משתתפים.
יותר מ-11,000 נגעים בקליפת המוח זוהו
הם גילו שבעוד שתמונות בודדות של מוחו של מטופל חשפו בעיקר נגעים בחומר לבן, ברגע שהם יישמו את שיטות עיבוד התמונה המבוססות על בינה מלאכותית על מספר תמונות ניגודיות שונות, הם הצליחו לראות בכל מקום בין 15 ל-20 נגעים בקליפת המוח לכל מטופל, יותר מ-11,000 עבור כל מערך הנתונים.
אם אתה מסתכל על הסריקות המקוריות, אתה בדרך כלל לא יכול לראות את הנגעים בקליפת המוח, אבל AI יצירתי הוא חזק מאוד מכיוון שהוא יכול להסתכל בין הסריקות ולזהות הבדלים זעירים ביניהם. מכיוון שהוא רואה את הפערים הקטנים האלה, AI יכול לחשוף שמשהו לא בסדר שם, שהרקמה לא מתנהגת כמו רקמה בריאה. הדגמים המאומנים יכולים לצפות בתמונות MRI מרובות יחד ולסנתז אותן ולסנתז את מה שהיה חסר".
Michael G. Dwyer, PhD, מחבר ראשון ומתאים על הנייר
בראשות UB, צוות המחקר הבינלאומי כלל מדענים וקלינאים מהאקדמיה ומהתעשייה, כולל Genentech, המייצרת Ocrelizumab. זיבדינוב מציין כי שיתוף הפעולה בין אנשים בעלי פרספקטיבה כה רוחבית הוא זה שתרם להצלחתם.
"לעבודה זו, שחשפה שיש כל כך הרבה פתולוגיה בלתי נראית במוח, תהיה השפעה עצומה על סקירת נתונים מניסויים קליניים קודמים וגם על אלה שעומדים קדימה", הוא אומר.
בנוסף לזיוודינוב ודווייר, מחברי UB כוללים את נילס פ. ברגסלנד, דוקטורט, עוזר פרופסור לנוירולוגיה; אלכסנדר ברטניק, PhD, חוקר פוסט-דוקטורט; ודז'אן ג'קימובסקי, MD, PhD, יועץ מחקר ב-BNAC.
מחברים שותפים נוספים הם סמנתה נוטבום, מננו מ. שונהיים ומרטיין ד. סטינוויק, כולם ממרכז MS אמסטרדם, אנטומיה ומדעי המוח, Vrije University Amsterdam, וג'ינגלן פיי ודיוויד קלייטון של Genentech Inc.
המחקר נתמך בחלקו על ידי Genentech.
