Machine learning e paradosso clinico-radiologico nella sclerosi multipla

Machine learning e paradosso clinico-radiologico nella sclerosi multipla

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La risonanza magnetica (RM) rappresenta uno strumento fondamentale per la diagnosi e il monitoraggio dell’attività di malattia in corso di sclerosi multipla [1,2]. Sfortunatamente però le informazioni che si ricavano dalla lettura di una indagine RM (presenza, sede, numero delle lesioni) e dalla analisi delle immagini RM, eseguita con programmi dedicati al fine di ottenere il volume delle lesioni stesse, non riescono a spiegare in modo soddisfacente la disabilità clinica osservata nelle persone con sclerosi multipla. L’incongruenza tra disabilità clinica e impatto cerebrale della patologia rilevabile alla RM viene definito “paradosso clinico-radiologico”. Una delle ragioni alla base di tale paradosso risiede nell’incapacità dei biomarcatori di RM sopra elencati di caratterizzare in modo soddisfacente le alterazioni strutturali e funzionali che si verificano a livello dell’encefalo e del midollo spinale in corso di sclerosi multipla [3].

Sebbene la risoluzione del paradosso clinico-radiologico sia stata oggetto di indagine sin dagli albori della ricerca in questo campo [4], negli ultimi anni gli sforzi della comunità scientifica si sono focalizzati, grazie anche agli avanzamenti tecnici, alla diffusione di linee guida relative all’esecuzione degli esami RM [2,5] e allo sviluppo di sequenze specifiche per la caratterizzazione microstrutturale e funzionale del tessuto nervoso, sull’identificazione di biomarcatori più specifici rispetto ai processi patologici responsabili del danno tissutale e quindi presumibilmente più vicini alle cause della disabilità. In particolare, sono stati ampiamente investigati la perdita di volume (atrofia) encefalica e midollare [6,7], le lesioni demielinizzanti della corteccia encefalica [8], il danno microstrutturale della sostanza bianca e grigia macroscopicamente sane [9,10] e la riconfigurazione delle reti neuronali da un punto di vista sia strutturale sia funzionale [11]. Studi condotti su campioni molto ampi hanno dimostrato la rilevanza clinica delle quantificazioni volumetriche sia globali sia regionali in persone con sclerosi multipla [12,13]. Tutti gli approcci menzionati finora si basano sull’analisi di dati ricavati dalla manipolazione delle immagini RM con programmi specifici per le diverse misure che si vogliono ottenere.

Un’alternativa è rappresentata dalla radiomica, che consente di estrarre informazioni direttamente dalle immagini RM, e non dalle misure ricavate dalle immagini stesse. La radiomica, o analisi della struttura, consente di estrarre caratteristiche quantitative dalle immagini RM acquisite, considerando le immagini stesse come una preziosa fonte di informazioni oggettive, piuttosto che come una fotografia da cui derivare soggettivamente caratteristiche qualitative (presenza/numero/sede delle lesioni) [14]. Un esempio di dato saliente ottenibile direttamente mediante radiomica è rappresentato dalla distribuzione dell’intensità di segnale nelle immagini RM, che ha mostrato di avere una forte correlazione con la disabilità motoria [15]. I dati quantitativi ottenuti con un’analisi di radiomica possono poi essere analizzati con un approccio statistico basato sul machine learning, una metodica che consente di gestire e analizzare grandi volumi di dati [16,17]. In particolare, le caratteristiche quantitative estratte dalle immagini, e cioè le caratteristiche di radiomica, possono fornire informazioni aggiuntive rispetto a quelle ottenute mediante analisi “classica” delle immagini da cui è possibile ottenere, per esempio, i volumi cerebrali e la disconnessione strutturale di aree cerebrali anatomicamente non contigue ma funzionalmente correlate. La disconnessione strutturale, oltre che con sofisticate analisi dedicate [14], può essere stimata anche a partire dal semplice carico lesionale (lesioni demielinizzanti identificabili su immagini acquisite mediante esami RM di routine) [18]. Le caratteristiche di radiomica, sebbene siano prive di un diretto significato biologico, possono infatti rappresentare un indice di danno microstrutturale, che è noto avere un impatto sulla disabilità in corso di sclerosi multipla [10]. Inoltre, per far sì che le caratteristiche di radiomica estratte siano espressione di un dato biologico, esse possono essere estratte, piuttosto che dalla immagine nella sua interezza, da regioni significative dell’immagine (per esempio da diverse regioni cerebrali).

Considerando queste premesse, l’analisi combinata di biomarker RM classici (volumi e disconnessione), caratteristiche di radiomica e dati clinico-demografici potrebbero rappresentare un approccio promettente per la risoluzione del paradosso clinico-radiologico nella sclerosi multipla. Un’analisi così strutturata rientrerebbe tra le applicazioni di machine learning tradizionali o supervisionate [16,17]. In questo caso infatti le caratteristiche di radiomica verrebbero estratte da aree di interesse selezionate sull’immagine (aree cerebrali). A questo primo passaggio farebbe seguito una selezione delle caratteristiche di radiomica più rilevanti che verrebbero quindi utilizzate, insieme ai dati RM più tradizionali, in un modello statistico basato sulla regressione lineare, che consente di esplorare i fattori predittivi della disabilità clinica osservata.

Finora il campo del machine learning applicato alle neuroimmagini in generale, e della radiomica in particolare, resta largamente inesplorato nella sclerosi multipla. I lavori condotti finora sono stati focalizzati su identificazione e classificazione di pattern caratteristici per la patologia o per stadi della stessa. Più in dettaglio, uno studio ha esplorato la possibilità di classificare le persone con sclerosi multipla in funzione della disabilità cognitiva in base a dati clinici e radiologici [19], mentre altri si sono concentrati sulla possibilità di migliorare e velocizzare la diagnosi di malattia [20] o di prevederne il decorso [21-24].

Altre possibili applicazioni del machine learning nella sclerosi multipla sono rappresentate dal tentativo di agevolarne la discriminazione rispetto a patologie che possono mimarne il decorso [25-28] e infine l’automatizzazione delle procedure di identificazione di caratteristiche salienti alla RM [29-32]. Sebbene la risoluzione del paradosso clinico-radiologico sia ad oggi affidata all’analisi di sequenze di RM avanzata [33], un’analisi basata su radiomica e machine learning rappresenterebbe un valido approccio in quest’ambito, giovandosi dell’indiscusso vantaggio di poter essere adottato a partire da indagini RM praticate per pratica clinica (per confermare la diagnosi della patologia o seguire il suo andamento nel tempo in risposta ai trattamenti). Inoltre, non necessitando dell’acquisizione di sequenze RM avanzate, tale indagine potrebbe essere condotta a partire da dati già acquisiti o avvantaggiarsi della collaborazione tra Centri specialistici, al fine di raccogliere un campione adeguato senza dover risolvere gli ostacoli tecnici legati all’analisi di sequenze avanzate acquisite su macchinari diversi.

Vincenzo Brescia Morra – Professore di Neurologia e Direttore del Centro per la Sclerosi Multipla presso la Clinica Neurologica dell’Università “Federico II” di Napoli

Bibliografia

  1. Rovira À, Wattjes MP, Tintoré M, et al. Evidence-based guidelines: MAGNIMS consensus guidelines on the use of MRI in multiple sclerosis-clinical implementation in the diagnostic process. Nat Rev Neurol 2015 Aug;11(8):471-82.
  2. Wattjes MP, Rovira À, Miller D, et al. Evidence-based guidelines: MAGNIMS consensus guidelines on the use of MRI in multiple sclerosis–establishing disease prognosis and monitoring patients. Nat Rev Neurol 2015 Oct;11(10):597-606.
  3. Barkhof F. The clinico-radiological paradox in multiple sclerosis revisited. Curr Opin Neurol 2002;15:239-45.
  4. Barkhof F. MRI in multiple sclerosis: correlation with expanded disability status scale (EDSS). Mult Scler 1999;5:283-6.
  5. Traboulsee A, Simon JH, Stone L, et al. Revised Recommendations of the Consortium of MS Centers Task Force for a Standardized MRI Protocol and Clinical Guidelines for the Diagnosis and Follow-Up of Multiple Sclerosis. AJNR Am J Neuroradiol 2016 Mar;37(3):394-401.
  6. Kearney H, Miller DH, Ciccarelli O. Spinal cord MRI in multiple sclerosis–diagnostic, prognostic and clinical value. Nat Rev Neurol 2015 Jun;11(6):327-38.
  7. Storelli L, Rocca MA, Pagani E, et al.; MAGNIMS Study Group. Measurement of Whole-Brain and Gray Matter Atrophy in Multiple Sclerosis: Assessment with MR Imaging. Radiology 2018;288(2):554-64.
  8. Calabrese M, Filippi M, Gallo P. Cortical lesions in multiple sclerosis. Nat Rev Neurol 2010 Aug;6(8):438-44.
  9. Moll NM, Rietsch AM, Thomas S, et al. Multiple sclerosis normal-appearing white matter: pathology-imaging correlations. Ann Neurol 2011 Nov;70(5):764-73.
  10. Pontillo G, Cocozza S, Lanzillo R, et al. Determinants of deep gray matter atrophy in multiple sclerosis: a multimodal MRI study. AJNR Am J Neuroradiol 2019 Jan;40(1):99-106.
  11. Tewarie P, Steenwijk MD, Tijms BM, et al. Disruption of structural and functional networks in long-standing multiple sclerosis. Hum Brain Mapp 2014;35(12):5946-61.
  12. Eshaghi A, Prados F, Brownlee WJ, et al.; MAGNIMS study group. Deep gray matter volume loss drives disability worsening in multiple sclerosis. Ann Neurol 2018 Feb;83(2):210-22.
  13. Azevedo CJ, Cen SY, Khadka S, et al. Thalamic atrophy in multiple sclerosis: A magnetic resonance imaging marker of neurodegeneration throughout disease. Ann Neurol 2018 Feb;83(2):223-34.
  14. Gillies RJ, Kinahan PE, Hricak H. Radiomics: images are more than pictures, they are data. Radiology 2016 Feb;278(2):563-77.
  15. Hackmack K, Weygandt M, Wuerfel J, et al. Can we overcome the ‘clinico-radiological paradox’ in multiple sclerosis? J Neurol 2012 Oct;259(10):2151-60.
  16. Maleki F, Ovens K, Najafian K, et al. Overview of machine learning part 1: fundamentals and classic approaches. Neuroimaging Clin N Am 2020 Nov;30(4):e17-e32.
  17. Maleki F, Le WT, Sananmuang T, et al. Machine learning applications for head and neck imaging. Neuroimaging Clin N Am 2020 Nov;30(4):517-29.
  18. Kuceyeski A, Maruta J, Relkin N, Raj A. The Network Modification (NeMo) Tool: elucidating the effect of white matter integrity changes on cortical and subcortical structural connectivity. Brain Connect 2013;3(5):451-63.
  19. Buyukturkoglu K, Zeng D, Bharadwaj S, et al. Classifying multiple sclerosis patients on the basis of SDMT performance using machine learning. Mult Scler 2021 Jan;27(1):107-16.
  20. Afzal HMR, Luo S, Ramadan S, Lechner-Scott J. The emerging role of artificial intelligence in multiple sclerosis imaging. Mult Scler 2020 Oct 28:1352458520966298.
  21. Zhao Y, Wang T, Bove R, et al. Ensemble learning predicts multiple sclerosis disease course in the SUMMIT study [published correction appears in NPJ Digit Med 2020 Nov 20;3(1):155].
  22. Roca P, Attye A, Colas L, et al.; OFSEP Investigators; Steering Committee; Investigators; Imaging group. Artificial intelligence to predict clinical disability in patients with multiple sclerosis using FLAIR MRI. Diagn Interv Imaging 2020 Dec;101(12):795-802.
  23. Wottschel V, Chard DT, Enzinger C, et al.; MAGNIMS study group and the EuroPOND consortium. SVM recursive feature elimination analyses of structural brain MRI predicts near-term relapses in patients with clinically isolated syndromes suggestive of multiple sclerosis. Neuroimage Clin 2019;24:102011.
  24. Law MT, Traboulsee AL, Li DK, et al. Machine learning in secondary progressive multiple sclerosis: an improved predictive model for short-term disability progression. Mult Scler J Exp Transl Clin 2019 Nov 6;5(4):2055217319885983.
  25. Mangeat G, Ouellette R, Wabartha M, et al. Machine learning and multiparametric brain mri to differentiate hereditary diffuse leukodystrophy with spheroids from multiple sclerosis. J Neuroimaging 2020 Sep;30(5):674-82.
  26. Rocca MA, Anzalone N, Storelli L, et al. Deep learning on conventional magnetic resonance imaging improves the diagnosis of multiple sclerosis mimics. Invest Radiol 2021 Apr 1;56(4):252-60.
  27. Liu Y, Dong D, Zhang L, et al. Radiomics in multiple sclerosis and neuromyelitis optica spectrum disorder. Eur Radiol 2019 Sep;29(9):4670-7.
  28. Ma X, Zhang L, Huang D, et al. Quantitative radiomic biomarkers for discrimination between neuromyelitis optica spectrum disorder and multiple sclerosis. J Magn Reson Imaging 2019 Apr;49(4):1113-21.
  29. Maggi P, Fartaria MJ, Jorge J, et al. CVSnet: A machine learning approach for automated central vein sign assessment in multiple sclerosis. NMR Biomed 2020 May;33(5):e4283.
  30. Rachmadi MF, Valdés-Hernández MDC, Li H, et al. Limited One-time Sampling Irregularity Map (LOTS-IM) for automatic unsupervised assessment of white matter hyperintensities and multiple sclerosis lesions in structural brain magnetic resonance images. Comput Med Imaging Graph 2020 Jan;79:101685.
  31. Narayana PA, Coronado I, Sujit SJ, et al. Deep learning for predicting enhancing lesions in multiple sclerosis from noncontrast MRI. Radiology 2020 Feb;294(2):398-404.
  32. Michoux N, Guillet A, Rommel D, et al. Texture analysis of T2-weighted MR images to assess acute inflammation in brain ms lesions. PLoS One 2015 Dec 22;10(12):e0145497.
  33. Inglese M, Petracca M. MRI in multiple sclerosis: clinical and research update. Curr Opin Neurol 2018 Jun;31(3):249-55.

Source: Fondazione Serono SM

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