SummaryDie Multiple Sklerose (MS) ist eine aller Wahrscheinlichkeit nach im peripheren Immunsystem getriggerte chronisch-entzündliche Erkrankung des zentralen Nervensystems (ZNS). Die Behandlungsoptionen der MS haben sich durch die Zulassung mehrerer hochwirksamer Präparate in den vergangenen Jahren grundlegend verändert, so dass eine frühzeitige Diagnose und Prognose des Krankheitsverlaufs heute wichtiger sind denn je. Von besonderem Interesse ist in diesem Zusammenhang das sogenannte radiologisch isolierte Syndrom (RIS). Es beschreibt das Vorhandensein typischer entzündlicher Läsionen der weißen Substanz in der Magnetresonanztomographie (MRT) des Gehirns sowie des Rückenmarks ohne das Auftreten MS-suggestiver Symptome und wird als Vorstufe bzw. sehr frühes Stadium der Erkrankung angesehen. Aktuell ist unklar, wie lange das erste Auftreten von entzündlichen Veränderungen der klinischen Manifestation vorausgeht, und ob es in der Phase vor dem Auftreten des RIS bereits zu unspezifischen Symptomen oder strukturellen Veränderungen im ZNS bzw. im peripheren Immunsystem kommt. Darüber hinaus fehlen Biomarker, um das Vorliegen eines RIS ohne MRT zu diagnostizieren sowie das Auftreten eines RIS bzw. einer MS vorauszusagen. Ziel des vorliegenden Projekts soll zunächst sein, mithilfe von auf künstlicher Intelligenz (KI) basierenden Läsions-Segmentierungs-Tools Individuen mit MS-/RIS-suggestiven MRT-Veränderungen innerhalb der NAKO Gesundheitsstudie zu identifizieren. In einem zweiten Schritt soll durch einen Vergleich mit gleichaltrigen Individuen ohne MRT-Auffälligkeiten untersucht werden, inwiefern typischerweise im Rahmen der MS auftretende Veränderungen (klinisch, bildmorphologisch und laborchemisch) bereits im prädiagnostischen Stadium nachvollzogen werden können. Nicht zuletzt sind dabei auch mögliche Veränderungen außerhalb des ZNS von Interesse (z.B. Lymphknotenvolumina). Zudem planen wir nach erfolgreicher Klassifizierung analyserelevanter Proband*innen die Erstellung eines Folgeantrags, um mögliche Biomarker zu identifizieren, die mit der Manifestation des RIS bzw. der MS assoziiert sind. Die relevante Software zur automatisierten Bildauswertung (LST-AI sowie Spinal Cord Toolbox) ist bereits etabliert und in der Lage, auch große MRT-Datensätze in vergleichsweise kurzer Zeit zu analysieren. Demnach wird ein wesentlicher Teil des Projekts auf händische Qualitätskontrollen und ggf. Korrekturen der KI-Analysen sowie die statistische Datenauswertung entfallen, so dass mit einer Gesamtdauer von ca. zwei bis drei Jahren zu rechnen ist (hier sind die als Folgeantrag geplanten Bioprobenanalysen miteinbezogen). Durch das vorliegende Projekt erhoffen wir uns neue Erkenntnisse zur Epidemiologie und Pathophysiologie des RIS und damit der MS. Diese können idealerweise einer frühzeitigen Diagnose und Verlaufsabschätzung dienlich sein, um die Therapie der MS in Zukunft weiter zu optimieren.

Keywords MRT-Neurobildgebung Multiple-Sklerose Neurologie

InstitutionsTechnische Universität München, Klinikum rechts der Isar / TUM, Klinikum rechts der Isar, TU München