Bude roztroušenou sklerózu u dětí diagnostikovat počítač?

Roztroušená skleróza (MS) je konečnou diagnózou pouze u jedné pětiny až jedné třetiny dětí po první akutní příhodě demyelinizace centrálního nervového systému (CNS), u ostatních je závěrem jiná monofázická nebo relabující porucha. V diagnostice hrají důležitou roli povaha lézí, zjištěná na magnetické rezonanci, a sérové biomarkery, jako jsou IgG protilátky proti myelinovému oligodendrocytárnímu glykoproteinu (MOG) nebo akvaporinu 4 (AQP4), avšak i tato vyšetření mají své limitace. Vzhledem k těmto faktům by kliničtí lékaři uvítali nástroj, který by s vysokou citlivostí dokázal odhalit běžně se vyskytující abnormality u dětí s demyelinizačními poruchami.

Optická koherentní tomografie – budoucnost diagnostiky?

U většiny pediatrických pacientů s MS, poruchami spojenými s protilátkami proti MOG (MOGAD) a spektrem poruch AQP4-IgG séropozitivní neuromyelitis optica (NMOSD) je postižena zraková dráha, a to buď v klinicky aparentní formě, nebo asymptomaticky. Pro zhodnocení zrakových funkcí u dětí s demyelinizačními poruchami lze použít optickou koherentní tomografii (OCT), což je vyšetření s vysokým rozlišením, které umožňuje vyšetření struktur spojivky na histologické úrovni. Dříve provedené studie s OCT u pacientů s MS prokázaly některé specifické změny, avšak ty byly později popsány i u jiných demyelinizačních onemocnění. Proto není jasné, zda existují některé specifické strukturální vzorce na retině, které by vedly ke konečné diagnóze.

Ve studii, nedávno publikované v Multiple Sclerosis Journal, využívali výzkumníci algoritmy strojového učení na základě dostupných snímků OCT. Strojové učení je jednou z forem umělé inteligence, kdy se počítač „učí“ prostřednictvím analýzy velkého vzorku dat. Díky přesně danému algoritmu (sadě po sobě jdoucích instrukcí pro splnění konkrétního cíle nebo vyřešení specifického problému) je pak počítač schopen najít v těchto datech na snímcích konkrétní vzorce.

Více než pět set očí

Do této observační, průřezové studie bylo zařazeno celkem 187 pediatrických pacientů s demyelinizačními chorobami, z nichž 92 mělo monofázický demyelinizační syndrom, 57 trpělo MS, 27 mělo diagnózu MOGAD a 11 NMOSD. Jako kontroly sloužilo 69 zdravých dětí. Všechny děti podstoupily OCT vyšetření obou očí. K dispozici pro analýzy tedy byla data týkající se 512 očí (374 od pacientů a 138 od kontrol). Pacienti v době provedení OCT byli průměrně o 1,9 roku mladší než kontroly (12,8 vs. 14,7 roku). Děti s diagnostikovanou MS trpěli touto nemocí v průměru 7,2 měsíce, ostatní nemoci trvaly déle (v průměru až dva roky).

Hledání správných vzorců

Pro hledání správných vzorců v datech získaných ze snímků OCT vědci využili strojové učení. Vyzkoušeli a porovnali deset různých algoritmů stran jejich schopnosti správně odlišit pacienty s MS od pacientů s ostatními demyelinizačními chorobami a zdravých jedinců. Jako nejúčinnější se ukázal algoritmus nazývaný „random forest“, který pak byl použit v pozdějších analýzách.

Tento algoritmus hledal a hodnotil 24 různých znaků na OCT snímcích. Díky tomu dokázal odlišit pacienty s demyelinizačním onemocněním od kontrol s přesností 72 %, přičemž nejvyšší přesnosti bylo dosaženo, když se zohledňovalo pouze 15 z těchto 24 znaků.

Zaostřeno na MS

Když šli výzkumníci ještě dále a zaměřili se na odlišení pacientů s MS od zdravých kontrol, zjistili, že pro dosažení přesnosti vyšetření 80 % stačilo pouze osm z těchto znaků na snímcích. Navíc se ukázalo, že odlišení nemocných s MS od pacientů s jinými demyelinizačními poruchami bylo možné s přesností 68 %.

Ačkoliv magnetická rezonance je zlatým standardem mezi zobrazovacími vyšetřeními v diagnostice MS, zjištění v této studii naznačují, že specifické znaky na OCT snímcích mohou být stejně užitečné a snadno klinicky aplikovatelné při diagnostice MS u dětí bez jakýchkoliv předem daných kritérií. Jak se bude tento diagnostický směr vyvíjet do budoucna, ukážou další výzkumy.

(red)