Japan News Agency

世界中で何百万人もの人々がこの病気を患っているが、治療は多くの場合症状に基づいて選択され、患者の根本的な生物学的特性を標的としていないため、効果が十分でないことがある。

現在、科学者らは人工知能、簡単な血液検査、MRIスキャンを用いて、MSの新たな2つの生物学的タイプを特定した。専門家は、この「画期的」な発見が、世界的な治療に革命をもたらす可能性があると述べている。

ユニバーシティ・カレッジ・ロンドン（UCL）とクイーン・スクエア・アナリティクス主導で600人の患者が参加した研究では、血清神経フィラメント軽鎖（sNfL）と呼ばれる特定のタンパク質の血中濃度が調べられた。このタンパク質は、神経細胞の損傷の程度や疾患の活動性を示す指標となり得る。

sNfLの結果と患者の脳画像は、SuStaInと呼ばれる機械学習モデルによって解析された。医学誌『Brain』に掲載された結果は、MSに2つの異なるタイプ――早期sNfL型と後期sNfL型――があることを示した。

最初のサブタイプでは、疾患の初期段階からsNfLの値が高く、脳梁と呼ばれる脳領域に目に見える損傷が生じていた。また、脳病変も急速に進行した。このタイプは、より攻撃的で活動性が高いと研究者らは述べている。

2つ目のサブタイプでは、sNfL値が上昇する前に、辺縁皮質や深部灰白質などの領域で脳萎縮が認められた。このタイプは進行が緩やかで、顕著な損傷は後になって現れるようだ。

研究者らは、この進展により、どの患者が合併症のリスクが高いかを医師がより正確に把握でき、より個別化されたケアへの道が開かれるとしている。

研究の主任著者であるUCLのアルマン・エシャギ医師は次のように述べた。「MSは単一の疾患ではなく、現在のサブタイプでは、治療に必要な基礎的な組織変化を十分に説明できていない。」

「MRIと、アクセスしやすい血液バイオマーカーを組み合わせた人工知能モデルを用いることで、MSの2つの明確な生物学的モデルを初めて示すことができた。これは、患者が病態のどの段階にあるのか、また、より厳密な経過観察や早期の標的治療が必要な人が誰かを臨床医が理解する助けとなる。」

エシャギ医師は、将来的にAIツールが早期sNfL型MSを示唆した場合、より効果の高い治療の対象となり、より綿密にモニタリングされる可能性があると付け加えた。

一方、後期sNfL型の患者には、脳細胞やニューロンを保護するための個別化治療など、異なる治療法が提供される可能性がある。「そのため、革新は二方向で進む。すなわち、何世紀もほとんど変わっていない臨床・神経学的検査をAIアルゴリズムで変革すること、そして疾患プロファイルに基づく個別化治療を提供することだ。」

MS協会の研究広報上級マネージャーであるケイトリン・アストベリー氏は、「これはMSに対する理解における非常に刺激的な進展です」と述べた。

この研究では、再発寛解型MSおよび二次進行型MSの患者から得られたMRIおよびバイオマーカーデータの解析に機械学習が用いられた。これらのデータを統合することで、MSの新たな2つの生物学的サブタイプを特定することができた。

近年、私たちは疾患の生物学についてより深い理解を得てきた。しかし現在の定義は、患者が経験する臨床症状に基づいている。MSは複雑で、これらの分類は体内で何が起きているのかを正確に反映しないことが多く、効果的な治療を難しくしている。」

アストベリー氏は、再発型MSには約20の治療選択肢があり、進行型MSにもいくつかの選択肢が現れ始めているが、多くの人には依然として選択肢がないと述べた。「病気について学べば学ぶほど、その進行を止める治療法を見つけられる可能性は高まります。」

「本研究は、MSの既存の定義（『再発型』『進行型』など）から離れ、疾患の基礎となる生物学を反映した用語へと移行することを支持する証拠の蓄積に貢献しています。これは、進行リスクの高い人々を特定し、より個別化された治療を提供する助けとなるでしょう。」