多発性硬化症脳脊髄液IgMオリゴクローナルバンドと臨床的特徴における多因子予後指数と、疾患の進化を予測する

背景：MSの将来の進行を予測する能力は、神経科医にとって重要な問題を表しています。この研究の目的は、臨床的および免疫学的CSFパラメーターに基づいて、診断時に重度のMSコースの確率を提供する多因子予後指数（MPI）を作成することでした。 方法：64臨床的に明確な再発免除（RR）MS患者（38の良性、26の重度のMS）が少なくとも10年間フォローアップされました。臨床的および人口統計学的詳細、5年および10年後のEDS、進行指数、再発数とレート、2回目の再発までの時間を評価しました。診断時に収集されたCSFおよび血清サンプルは、CSF IgMおよびIgGオリゴクローナルバンド（OB）および定量的IgMおよびIgG測定について調べました。 結果：Kaplan-Meier分析により、3または4のEDSSスコアに達する確率は、IGMOB（P <0.01およびP <0.01、ログランクテスト）の存在と発症時の症状（p =0.04およびP = 0.03、ログランクテスト）。これらの結果は、多変量解析（COXモデル）で確認されました。単変量ロジスティック分析では、IgMOBの存在が重度のMSコースを予測したことが示されました（OR = 9.33、CI = 2.92- 29.88）、一方、発症時の感覚症状は良性MSコース（OR = 0.12、CI = 0.02-0.56）を予測しました。多変量ロジスティック回帰を使用して、有意であることがわかった因子は次のとおりでした：Igmob（p <0.01）の存在/不在、感覚（p <0.01）および錐体症状（p = 0.01）、および最初の攻撃間隔（p = 0.03）。したがって、重度の進化の個々の確率は、診断時に利用可能な予後の臨床的および生物学的マーカーを含む単純な式（錐体および感覚症状、数ヶ月までの2回目のエピソード、およびIgmobの存在/不在）によって推定され、重度の発症の可能性が得られます。MSコース。同じ患者コホートに適用されたこの式は、6/64（9.37％）のグローバルな誤差を示しました。次に、65人のRRMS患者の別の独立したシリーズを使用して、このモデルを検証しました。この2番目の患者コホートでは、4/45 BMSおよび4/20 SMS患者が（式に基づいて）誤って分類されたことがわかった。 結論：臨床および生物学的マーカーを使用して、診断時のMSの臨床経過を予測するMPIを初めて作成しました。このインデックスは、患者のカウンセリング、治療的選択、および臨床試験の患者選択基準で臨床医をサポートできます。

BACKGROUND: The ability to predict the future progression of MS represents a key issue for the neurologist. The aim of the study was to create a multifactorial prognostic index (MPI) providing the probability of a severe MS course at diagnosis based on clinical and immunological CSF parameters. METHODS: 64 clinically definite relapsing-remitting (RR)MS patients (38 benign, 26 severe MS) followed up for at least 10 years were included. Clinical and demographic details, EDSS after 5 and 10 years, progression index, relapse number and rate, time to a second relapse were assessed. CSF and serum samples collected at diagnosis were examined for CSF IgM and IgG oligoclonal bands (OB) and quantitative IgM and IgG determination. RESULTS: Kaplan-Meier analysis showed that the probability of reaching an EDSS score of 3 or 4 was significantly influenced by the presence of IgMOB (p<0.01 and p<0.01, log-rank test) and by the symptoms at onset (p=0.04 and p=0.03, log-rank test). These results were confirmed at multivariate analysis (Cox model). Univariate logistic analysis showed that IgMOB presence predicted a severe MS course (OR=9.33, CI=2.92- 29.88), whereas sensory symptoms at onset predicted a benign MS course (OR=0.12, CI=0.02-0.56). Using multivariate logistic regression the factors found to be significant were: presence/absence of IgMOB (p<0.01), onset with sensory (p<0.01) and pyramidal symptoms (p=0.01), and first inter-attack interval (p=0.03). The individual probability of a severe evolution was thus estimated by a simple formula comprising clinical and biological markers of prognosis available at diagnosis (pyramidal and sensory symptoms, months to the 2nd episode, and IgMOB presence/absence), giving the probability of developing a severe MS course. Applied to the same patient cohort this formula showed a global error of 6/64 (9.37%). We then used another independent series of 65 RRMS patients to validate this model. In this second patient cohort, 4/45 BMS and 4/20 SMS patients were found to have been incorrectly classified (based on the formula), with a global error of 8/65 (12.31%). CONCLUSION: For the first time we created a MPI, using clinical and biological markers to predict the clinical course of MS at diagnosis. This index can support the clinician in patient counselling, therapeutic choices, as well as in patient selection criteria for clinical trials.