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使用機器學習預測嚴重的多發(fā)性硬化癥

僅 11 種蛋白質的組合就可以預測不同個體的多發(fā)性硬化癥 (MS) 的長期殘疾結果。鑒定出的蛋白質可用于根據(jù)預期的疾病嚴重程度為個體定制治療方案。由瑞典林雪平大學研究人員領導的這項研究“蛋白質組學揭示了多發(fā)性硬化癥的診斷、疾病活動和長期殘疾結果的生物標志物”,已發(fā)表在《自然通訊》雜志上。

“11 種蛋白質的組合可以預測短期和長期的疾病活動和殘疾結果。我們還得出結論,測量腦脊液中的這些蛋白質很重要,與測量腦脊液中的蛋白質相比,它可以更好地反映中樞神經(jīng)系統(tǒng)中發(fā)生的情況。血液,”林雪平大學和舍夫德大學的博士生 Julia Åkesson 說道。

在多發(fā)性硬化癥中,免疫系統(tǒng)攻擊人自己的身體,損害大腦和脊髓的神經(jīng)。主要受到攻擊的是一種稱為髓磷脂的脂肪化合物,它包圍并隔離神經(jīng)軸突,以便傳輸信號。當髓磷脂受損時,傳輸效率就會降低。

多發(fā)性硬化癥的疾病進展因人而異。對于那些預計病情會更嚴重的人來說,重要的是不要在疾病發(fā)作時浪費寶貴的時間,而要迅速獲得正確的治療。

目前這項研究是林雪平大學、卡羅林斯卡研究所和舍夫德大學合作進行的,研究人員希望了解是否有可能在疾病的早期階段檢測出哪些患者需要更有效的治療。能夠做到這一點對于醫(yī)生和多發(fā)性硬化癥患者都具有重要意義。

“我認為我們已經(jīng)向一種分析工具邁進了一步,該工具可以選擇哪些患者在疾病的早期階段需要更有效的治療。但這種治療可能有副作用,而且相對昂貴,而且有些患者不喜歡這種治療。”需要它,”領導這項研究的林雪平大學物理、化學和生物系生物信息學教授 Mika Gustafsson 說。

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