A esclerose múltipla é uma doença autoimune que provoca a destruição das bainhas de mielina que protegem os axônios dos neurônios no cérebro e na medula espinhal. Em indivíduos saudáveis, estas bainhas são essenciais para a propagação eficiente dos sinais elétricos disparados pelo sistema nervoso, de forma que indivíduos afetados pela condição apresentam problemas diversos de natureza neurológica. A progressão da doença é imprevisível e o tratamento é difícil. O diagnóstico atualmente é baseado nos sintomas, colocando os pacientes em quatro categorias que determinam o tratamento. Entretanto, nem sempre os sintomas são os melhores indicadores do subtipo da doença. Além disso, como esta metodologia depende do aparecimento de sintomas, é possível que alguns pacientes sejam diagnosticados muito tarde, tornando as intervenções ainda mais ineficientes.
Para produzir diagnósticos mais informativos e prematuros, pesquisadores da Universidade College London desenvolveram uma inteligência artificial capaz de categorizar os pacientes com base em imagens de ressonância magnética nuclear do cérebro. No estudo publicado em abril, os autores mostram como usaram dados previamente coletados de 6322 pacientes, de onde foram derivados atributos típicos para este tipo de exame. Estes atributos foram então tratados com um algoritmo de clusterização proprietário chamado de SuStaIn (Subtype and Staging Inference) para, com base em similaridades encontradas entre os resultados dos pacientes, agrupá-los em categorias distintas. O modelo foi validado com dados de mais 3068 pacientes. No final do estudo, o algoritmo foi capaz de identificar três novos subtipos de esclerose, que em função das áreas que são primeiro afetadas, os autores chamaram de provocada pelo cortéx, pela matéria branca de aparência normal, e por lesão. Estes subgrupos mostraram correlação com alguns quadros sintomáticos e respostas a tratamentos. Por exemplo, as pessoas com o subtipo causado por lesão têm o mais alto risco de progressão de incapacidade confirmada e a mais alta taxa de relapso, mas também tiveram a melhor evolução de tratamento em ensaios clínicos.
Os autores estão confiantes de que a inteligência artificial pode mudar o paradigma do diagnóstico de esclerose múltipla, apresentando dados mais precisos para a decisão de um tratamento, além de ajudar a esclarecer os mecanismos ainda desconhecidos da doença. Além das imagens, eles estão agora estão trabalhando para incorporar no método outros dados clínicos, que podem produzir resultados ainda mais úteis.
