[ca] L'esclerosi múltiple és una malaltia crònica del sistema nerviós central caracteritzada per la inflamació, la desmielinització i la neurodegeneració. L'esclerosi múltiple és una de les principals causes no traumàtiques de discapacitat irreversible en adults joves, la qual presenta un curs altament variable entre individus. En la pràctica clínica, l'ús d'imatges de ressonància magnètica ha esdevingut una eina essencial en la diagnosi i prognosi de l'esclerosi múltiple. En els últims anys, la combinació de models basats en l'aprenentatge profund (deep learning) amb imatges de ressonància magnètica ha presentat resultats prometedors en l'estudi de l'esclerosi múltiple. No obstant això, les característiques predictives subjacents de la progressió de l'esclerosi múltiple encara són desconegudes. En aquesta tesi doctoral, qüestionem si els mètodes d'aprenentatge profund aplicats únicament a l'anàlisi de imatges cerebrals de ressonància magnètica poden ser utilitzats per predir diferents estats del curs de la malaltia en pacients amb esclerosi múltiple i, com podrien ser aplicats en la pràctica clínica. Per aconseguir aquest objectiu, presentem dues aproximacions per a l'estratificació de pacients amb esclerosi múltiple: dos estudis d'anàlisis transversals i un estudi de pronòstic. Per a cada proposta, incloem estratègies d'interpretació per a que els models d'aprenentatge profund siguin més explicatius i fiables des d'un punt de vista clínic. Tots els experiments que composen aquesta tesi doctoral han estat realitzats amb una cohort interna de pacients amb esclerosi múltiple seguits prospectivament en el temps després del seu primer brot desmielinitzant. En el primer estudi, vam proposar un model d'aprenentatge profund per a l'estratificació binària de pacients amb esclerosi múltiple en funció de la seva puntuació de discapacitat avaluada per un neuròleg. El model presentat, únicament pren com a entrada imatges de ressonància magnètica cerebral en un únic punt temporal en qualsevol estat del curs de la malaltia. En avaluar la interpretació dels resultats obtinguts mitjançant mapes d'atenció, vàrem observar una major importància en el còrtex frontotemporal i el cerebel en el desenvolupament de l'acumulació de discapacitat. En el següent estudi, vàrem analitzar l'ús del mateix model d'aprenentatge profund utilitzant diferents dades d'entrada regionals, prèviament definides, per a comparar-les amb l'entrada global de tot el cervell. Aquestes regions incloïen els teixits de matèria blanca i matèria grisa, els ventricles laterals, el cerebel i tronc cerebral i les estructures subcorticals de matèria grisa. Tot i que el model regional de matèria grisa va obtenir el millor rendiment, en avaluar els models en un conjunt de dades d'una cohort externa, es va suggerir que l'enfocament global oferia un millor rendiment i més robust per a la generalització. Finalment, vam proposar un model de supervivència en temps discret per predir la probabilitat de desenvolupar una primera progressió independent de l'activitat de brots (PIRA, per les sigles en anglès) a partir de la primera ressonància magnètica del cervell després del primer brot desmielinitzant. Amb els resultats obtinguts, vam ser capaços de millorar el poder predictiu d'un model de supervivència clàssic construït amb el predictor de PIRA més rellevant, l'edat en el primer brot. En aquesta tesi doctoral, hem desenvolupat amb èxit models d'aprenentatge profund precisos i automatitzats amb el suport d'algoritmes d'interpretació que intenten revelar quines regions en el cervell dirigeixen les decisions obtingudes a partir del model. Aquest treball marca els passos inicials de potencials models predictius destinats a millorar la gestió dels pacients amb esclerosi múltiple, aplanant el camí cap a la seva potencial integració en la pràctica clínica en el futur.

[en] Multiple sclerosis (MS) is a chronic disease of the central nervous system characterised by inflammation, demyelination and neurodegeneration. MS is one of the main non-traumatic causes of irreversible disability in young adults, and its disease course is highly variable among individuals. In the clinical routine, magnetic resonance imaging (MRI) is an essential tool to help with the diagnosis and prognosis of MS. The combination of deep learning-based models with MRI has presented promising results in this field. However, the underlying predictive features of MS progression remain a subject of ongoing research. In this PhD Thesis, we question whether deep learning models solely applied to structural brain MRI scans can be used to predict different disease course status of patients with MS and their potential applicability in clinical practice. To achieve this goal, we present two approaches for stratifying MS patients in cross-sectional studies and one prognostic study. For each proposal we include interpretability strategies to make the deep learning models more explainable and trustworthy to clinicians. An in-house cohort of MS patients prospectively followed over time after their first demyelinating attack has been the unifying thread of this PhD Thesis. In the first study, we proposed a deep learning approach to perform a binary stratification of patients with MS based on their disability score assessed by a neurologist, building a model that only takes as input the whole brain MRI at a single time-point. Assessing the interpretability of the results obtained through attention maps, we observed the importance of the frontotemporal cortex and the cerebellum for the development of disability accumulation. In the subsequent study, we analysed the use of the same deep learning approach applied to different predefined regional inputs to compare them with the whole brain approach. These regions included white matter and grey matter tissues, lateral ventricles, brain stem and cerebellum structures, and subcortical grey matter structures. Even though the grey matter regional model performed the best, when evaluating the model in an external validation dataset, the results suggested that the global approach offered the best and most robust performance for generalisation. Finally, we proposed a discrete-time survival model to predict the survival function of patients with a first demyelinating attack who will develop a first event of progression independent of relapse activity (PIRA), only using a brain MRI scan acquired at symptom onset as input. With the obtained results, we were able to improve the predictive power of a classical survival model built with the strongest PIRA predictor, the age at the first attack. Furthermore, we extracted attention maps that revealed the frontoparietal cortex as the most important anatomical region for the decisions made by the deep learning survival model. In this PhD Thesis, we have successfully developed precise and automated deep learning models supported by explainability algorithms trying to reveal the focuses leading the output decisions. This work marks the initial steps of potential new predictive models aimed to improve the management of patients with MS, paving the path toward potential integration into routine clinical practice in the future.