新しい研究が雑誌に掲載されました 脳 これは多発性硬化症（MS）の理解における大きな進歩を浮き彫りにするものです。病状の変動性が高いことで知られるこの疾患の背後には、2つの異なる生物学的サブタイプが出現しつつあるようです。研究者たちは、脳MRIデータと血液マーカーである血清ニューロフィラメントライト（sNfL）を人工知能モデルを用いて組み合わせることで、この分類に至りました。
多発性硬化症（MS）は、自己免疫疾患であり神経変性疾患です。フランスでは約13万人が罹患しており、若年成人における重度の非外傷性障害の主な原因の一つとなっています。しかし、その進行を予測することは依然として困難です。急速な炎症の再発を経験する患者もいれば、より静かに進行しながらも破壊的な病状を辿る患者もいます。そのため、科学的な課題は、症状だけでなく、この疾患の特性をより詳細に解明することです。
2つのプロファイル：まずは早期炎症または変性
使用されたAIモデル（SuStaIn）は、約600人の患者のデータに適用され、2つの形態を区別しました。いわゆる「早期sNfL」プロファイルでは、神経フィラメントレベルが早期に増加し、急速な脳病変の進行と並行しており、より攻撃的で炎症性の疾患を示唆しています。一方、「後期sNfL」プロファイルでは、血液マーカーが上昇する前に、初期の神経変性メカニズムの兆候である脳容積の減少（萎縮）が最初に示されます。
この区別は、形式化が難しい長年の臨床観察結果と一致しています。神経科医のセリーヌ・ルアプレ氏にとって、この区別は「ある意味で未来を予測する」ことを可能にするものですが、専門家は慎重な姿勢を促しています。MRIと血液検査だけでは、現段階では個々の患者の病状の進行を予測するにはまだ不十分です。特に神経フィラメント検査は、まだ日常的に使用されていません。
より個別化されたケアと新たな治療法に向けて
現在の治療法のほとんどは、ミエリンの修復や神経変性の進行を遅らせるといった真の治療ではなく、主に炎症を標的とし、再発を抑制することに重点を置いているため、潜在的なメリットは計り知れません。患者の病状の経過を早期に特定することで、不適切な治療に時間を浪費することを防ぎ、リスクの高い患者をより集中的にモニタリングすることが可能になります。
並行して、進行型に関する研究も治療分野で進められており、国際コンソーシアム（BRAVEinMS）は候補分子を特定し、 バヴィサントこの薬は、前臨床モデルにおいて再髄鞘形成を刺激し、炎症を軽減しながらニューロンを保護する能力があり、治療の選択肢がまだ限られている疾患における第2相臨床試験の到来を加速させる可能性がある。
これらの研究は、同じ目標に向かって収束しています。それは、主に症状を治療する薬から、病気の実際の生物学に基づいた、より洗練された戦略に移行し、各患者のプロファイルに応じて、よりターゲットを絞った効果的な治療を提供することです。
