Teil 2/4 - Neue MS-Subtypen dank AI – Teil 2 - MS Info Channel Podcast

Tauchen Sie ein in die faszinierende Welt der MS-Forschung! In diesem zweiten Teil unserer vierteiligen Serie beleuchten wir, wie Künstliche Intelligenz die Klassifikation von Multipler Sklerose revolutioniert und uns völlig neue Einblicke in die Krankheit ermöglicht.In dieser Folge erfahren Sie mehr über:* Die Grenzen traditioneller MS-Klassifikation und den Bedarf an neuen Ansätzen.* Die wegweisende Studie des University College London (UCL) unter der Leitung von Dr. Arman Eshaghi.* Den Einsatz des unsupervised Machine-Learning-Modells SuStaIn zur datengetriebenen Klassifikation biologischer MS-Typen.* Die Analyse von 35 MRT-Parametern und sNfL-Werten zur Identifizierung von Biomarker-Veränderungen.* Die Bedeutung von Open-Source-Tools wie pySuStaIn für die wissenschaftliche Zusammenarbeit.Felix und Katja sprechen über die bahnbrechende UCL-Studie, die Ende 2025 im renommierten Journal Brain veröffentlicht wurde. Diese Arbeit präsentiert die bisher detaillierteste datengetriebene Klassifikation biologischer MS-Typen, weg von der reinen Symptombetrachtung hin zu den tatsächlichen biologischen Mechanismen im Körper. Sie erfahren, wie das faszinierende ereignisbasierte Machine-Learning-Modell SuStaIn (Subtype and Stage Inference) – ursprünglich für neurodegenerative Erkrankungen entwickelt und für MS adaptiert – Biomarker-Veränderungen wie den Anstieg von sNfL (Serum Neurofilament Light Chain) oder Atrophie in bestimmten Hirnregionen als 'Ereignisse' modelliert. Die Methodik umfasste die Kombination von nicht weniger als 35 MRT-Parametern, darunter Läsionsvolumen, Atrophie in 17 spezifischen Hirnregionen und T1/T2-Verhältnisse im Corpus callosum, mit sNfL-Werten aus dem Blut der Patienten. Die Trainingskohorte umfasste 189 Patienten mit RRMS oder SPMS, validiert wurde das Modell an weiteren 445 neu diagnostizierten Patienten.Verpassen Sie keine Folge und folgen Sie dem MS Info Channel Podcast, um stets die neuesten Erkenntnisse und Entwicklungen zur Multiplen Sklerose zu erhalten!#MSSubtypen #KuenstlicheIntelligenz #MSForschung #UCL #MSInfoChannel