多发性硬化症存在一个令人不安的事实：最能揭示疾病本质及对患者影响的大脑部分，对临床医生而言长期以来基本处于"隐形"状态。
众所周知，大脑灰质在多发性硬化症的疾病进展和认知功能障碍中扮演着关键角色，但由于磁共振成像(MRI)长期以来只能检测白质中的病变，临床医生和研究人员一直无法检测或监测灰质（皮层）病变。尽管过去十年开发的许多新药可以显著减缓疾病进展，但这些药物主要作用于减少白质病变。
现在，布法罗大学领导的研究团队在《通讯医学》杂志发表的一篇论文中报告，他们已经找到了一种方法，可以通过审查现有的MRI扫描，利用人工智能揭示这些原本隐形的皮层病变。
研究人员表示，终于能够看到这个被公认为多发性硬化症疾病进展中最重要的指标之一，其意义不可估量。
"在常规传统MRI扫描中检测此前隐形的皮层病变，对多发性硬化症研究和临床护理具有重大影响，"该论文的资深作者、纽约州立大学杰出教授、雅各布斯医学院和生物医学科学学院神经病学系教授兼布法罗神经影像分析中心(BNAC)主任Robert Zivadinov博士说，"首次看到这些此前隐藏的多发性硬化症疾病进展指标，包括认知功能障碍和残疾，是一项重要进步。"
尽管自19世纪末多发性硬化症被识别以来，皮层病变在其中的作用几乎已被知晓，但直到21世纪它们才被纳入诊断标准。即使被纳入，也指出其应用将因临床MRI的现有能力而受到极大限制。
持续发生的无法看见的损伤
"我们一直都非常沮丧，明知这些皮层病变存在却无法看到它们，"该论文的第一作者和通讯作者、雅各布斯医学院神经病学和生物医学信息学副教授、BNAC研究员Michael G. Dwyer博士说，"在多发性硬化症中持续发生着大量损伤，这些损伤在常规MRI中看不到，但组织病理学家在尸检组织上几十年来一直清楚地展示着。"
"我们此次合作所取得的成就，是将人工智能应用于医疗领域的一个真正成功案例，"他继续说道，"我们现在可以获取这些在MRI扫描中原本就存在但如果不使用AI提取就无法看到的极其有用的数据。计算方法终于达到了我们可以做到这一点的水平。"
研究人员采用的AI方法基于荷兰合著者的工作，旨在从单个图像中无法看到的多幅图像之间的关系中推断出关键信息。
研究人员结合了多种图像处理技术，包括他们开发的一种名为MMCLE(多模态皮层病变增强)的新技术。然后，他们将这些技术应用于大型III期FDA监管的ORATORIO临床试验的MRI扫描，这是一项关于多发性硬化症药物Ocrelizumab的研究，包括700多名参与者。
检测到超过11,000个皮层病变
他们发现，虽然患者大脑的单个图像主要显示白质病变，但一旦将基于AI的图像处理方法应用于多种不同对比度的图像，他们就能够看到每位患者15到20个皮层病变，整个数据集中超过11,000个。
"如果你查看原始扫描，通常看不到皮层病变，但生成式AI非常强大，因为它可以在扫描之间进行观察并检测它们之间的微小差异。因为它看到了这些微小差异，AI可以揭示那里有问题，组织不像健康组织那样表现。训练好的模型可以同时查看多个MRI图像并将它们合成，合成出原本缺失的内容。"
Michael G. Dwyer博士，该论文的第一作者和通讯作者
由布法罗大学领导的这个国际研究团队包括来自学术界和工业界的科学家和临床医生，其中包括Ocrelizumab的制造商Genentech。Zivadinov指出，拥有如此广泛视角的人们的合作是他们成功的原因。
"这项工作揭示了大脑中存在如此多隐形病理，将对审查过去临床试验的数据以及未来临床试验产生巨大影响，"他说。
除Zivadinov和Dwyer外，UB的合著者还包括神经病学助理教授Niels P. Bergsland博士、博士后研究员Alexander Bartnik博士以及BNAC的研究顾问Dejan Jakimovski医学博士。
其他合著者包括阿姆斯特丹MS中心、阿姆斯特丹自由大学解剖学和神经科学系的Samantha Noteboom、Menno M. Schoonheim和Martijn D. Steenwijk，以及Genentech公司的Jinglan Pei和David Clayton。
该研究部分由Genentech资助。
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