使用机器学习预测严重的多发性硬化症

仅 11 种蛋白质的组合就可以预测不同个体的多发性硬化症 (MS) 的长期残疾结果。鉴定出的蛋白质可用于根据预期的疾病严重程度为个体定制治疗方案。由瑞典林雪平大学研究人员领导的这项研究“蛋白质组学揭示了多发性硬化症的诊断、疾病活动和长期残疾结果的生物标志物”，已发表在《自然通讯》杂志上。

“11 种蛋白质的组合可以预测短期和长期的疾病活动和残疾结果。我们还得出结论，测量脑脊液中的这些蛋白质很重要，与测量脑脊液中的蛋白质相比，它可以更好地反映中枢神经系统中发生的情况。血液，”林雪平大学和舍夫德大学的博士生 Julia Åkesson 说道。

在多发性硬化症中，免疫系统攻击人自己的身体，损害大脑和脊髓的神经。主要受到攻击的是一种称为髓磷脂的脂肪化合物，它包围并隔离神经轴突，以便传输信号。当髓磷脂受损时，传输效率就会降低。

多发性硬化症的疾病进展因人而异。对于那些预计病情会更严重的人来说，重要的是不要在疾病发作时浪费宝贵的时间，而要迅速获得正确的治疗。

目前这项研究是林雪平大学、卡罗林斯卡研究所和舍夫德大学合作进行的，研究人员希望了解是否有可能在疾病的早期阶段检测出哪些患者需要更有效的治疗。能够做到这一点对于医生和多发性硬化症患者都具有重要意义。

“我认为我们已经向一种分析工具迈进了一步，该工具可以选择哪些患者在疾病的早期阶段需要更有效的治疗。但这种治疗可能有副作用，而且相对昂贵，而且有些患者不喜欢这种治疗。”需要它，”领导这项研究的林雪平大学物理、化学和生物系生物信息学教授 Mika Gustafsson 说。

　　免责声明：本文由用户上传，与本网站立场无关。财经信息仅供读者参考，并不构成投资建议。投资者据此操作，风险自担。 如有侵权请联系删除！