多发性硬化症残疾的基于MRI的混调整预测因素
Yujin Kim1, Mihael Varosanec1, Peter Kosa1
1Laboratory of Clinical Immunology and Microbiology, Neuroimmunological Diseases Section, National Institutes of Health, National Institute of Allergy and Infectious Diseases, Bethesda, MD, United States.
Frontiers in radiology
|July 26, 2023
概括
多发性硬化症 (MS) 通过与衰老不同的机制导致中枢神经系统 (CNS) 缩. 混调整的MRI模型更好地预测残疾,突出显示MS特异性的中枢神经系统损伤,用于未来的临床试验.
科学领域:
- 神经成像是一种神经成像.
- 神经学 神经学
- 生物统计学 生物统计学
背景情况:
- 衰老和多发性硬化症 (MS) 都导致中枢神经系统 (CNS) 缩.
- 以前的研究通常将MS相关的缩解释为加速衰老.
- 这项研究调查了MS是否通过独立于生理衰老的机制引起中枢神经系统缩.
研究的目的:
- 测试MS会通过与生理衰老不同的机制引起中枢神经系统缩的假设.
- 通过考虑生理上的混因素来分离MS对中枢神经系统结构的特定影响.
- 使用MS特定的中枢神经系统变化开发残疾的预测模型.
主要方法:
- 预期从646名参与者中获取脑部MRI和神经数据 (NCT00794352).
- 使用Lesion-TOADS和脊髓工具箱对中枢神经系统体积进行了回顾性,盲目测量.
- 逐步的多重线性回归以识别和去除80名健康志愿者的生理混因素.
- 在MS患者数据 (n=408) 上训练渐变增强机 (GBM) 模型,使用调整和未调整的MRI特征来预测残疾尺度.
主要成果:
- 混杂调整显示,中枢神经系统白质的逐渐丧失是MS特有的.
- 虽然GBM模型在验证集中显示性能下降,但准确地预测了认知和身体残疾.
- 使用混调整的MRI预测器的模型在验证队列中表现出优异的性能,与未调整的模型相比.
结论:
- GBM模型中的混调整的体积MRI特征反映了MS特定的中枢神经系统损伤.
- 这些调整后的模型与临床结果的相关性比一般的大脑缩指标更强.
- 这些发现支持在未来的多发性硬化症临床试验中探索这些精细的MRI模型.
