WM-Läsionen plus kortikale Atrophie bei früher RRMS

Neuro-Depesche 3/2020

Kovarianzmuster sagen die Behinderungsprogression voraus

Wie lässt sich bei Patienten mit früher schubförmiger MS (RRMS) das Fortschreiten der Behinderung prädizieren? Einer komplexen Auswertung von MRT-Aufnahmen zufolge gelingt dies recht gut anhand der Kovarianzmuster der räumlichen Verteilungen von Läsionen der weißen Substanz (WM) und der kortikalen Atrophie.
Bei 119 Patienten mit früher RRMS und in einer Replikationskohorte von 81 Patienten wurde die Behinderung nach EDSS zu Studienbeginn und nach einem Jahr erfasst. Abgeglichen wurden die Befunde mit den mittels fortgeschrittenen Algorithmen generierten 3T-MRT-Längsschnittdaten.
In einer Komponentenanalyse wurden kovariante Muster der kortikalen Atrophie und der Läsionsverteilung zu Baseline bestimmt. Die Vorhersagekraft dieser Kovarianzmuster für die Behinderungsprogression wurde auf Gruppenebene mittels Receiver operating characteristic (ROC)- Analyse und auf individueller Ebene mittels Support vector machine (SVM)-Modellen bestimmt.
In der Studienkohorte wurden drei verschiedene Verteilungstypen von WM-Läsionen in der MRT identifiziert: zerebellär, bihemisphärisch und linkslateralisiert. Zwei davon, das Kleinhirn- und das linkslateralisierte Muster, ließen sich in der zweiten Kohorte reproduzieren.
Jedes dieser Kovarianzmuster sagte das kurzfristige Fortschreiten der Behinderung um ≥ 1 EDSS-Punkt in unterschiedlichem Ausmaß voraus. Dabei zeigte das Kleinhirn- Muster die stärkste Assoziation: Mit ihm wurde das individuelle Fortschreiten der Behinderung in der Studien- bzw. Replikationskohorte mit einer Genauigkeit von 82 % (Spezifität 79 %, Sensitivität 81 %) bzw. 89 % (Spezifität 83 %, Sensitivität 88 %) prädiziert. In beiden Kohorten war die Vorhersagegenauigkeit dieses Musters jeweils besser als die der WM-Läsionen und der kortikalen Atrophiemuster allein. HL
Quelle: Muthuraman M et al.: Covarying patterns of white matter lesions and cortical atrophy predict progression in early MS. Neurol Neuroimmunol Neuroinflamm 2020; 7(3): e681 [Epub 5. Feb.; doi: 10.1212/NXI.0000000000000681]

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