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
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Erkenntnisse und Entwicklungen zur Multiplen Sklerose zu
erhalten!#MSSubtypen #KuenstlicheIntelligenz #MSForschung #UCL
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