AIとデータ分析では2つの異なる 多発性硬化症のサブタイプを異なる進行パターンで明らかにしている. AI and data analysis reveal two distinct multiple sclerosis subtypes with different progression patterns.

科学者たちは人工知能,血液検査,MRIスキャンを使って 複数の多発性硬化症の 2つの新しい生物学的サブタイプを発見し 600人対634人の患者のデータを分析しました Scientists have discovered two new biological subtypes of multiple sclerosis using AI, blood tests, and MRI scans, analyzing data from 600–634 patients. 初期のNFLサブタイプは,高神経損傷マーカーと,初期のコーポラムの損傷を示唆し,攻撃的進行を示唆し,後期のSNFLサブタイプはバイオマーカーの高度を遅らせたが,前期の脳の容積が危機的領域で減少している. The early-sNfL subtype shows high nerve damage markers and early corpus callosum damage, suggesting aggressive progression, while the late-sNfL subtype features delayed biomarker elevation but early brain volume loss in critical regions. この発見はロンドン大学院とクイーン・スクエア・アナリティクスによって主導され 症状に基づく伝統的な分類を超えて 病気の軌道を明らかにし 生物学的プロファイルに合わせた 個別化されたモニタリングと治療の道を開きました This breakthrough, led by University College London and Queen Square Analytics, reveals distinct disease trajectories beyond traditional symptom-based classifications, paving the way for personalized monitoring and treatments tailored to biological profiles.