Клинические маркеры неблагоприятного течения рассеянного склероза

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Цель исследования — изучение возможных клинических маркеров, ассоциированных с неблагоприятным течением рассеянного склероза (РС) и его переходом в прогрессирующую форму.

Материалы и методы. В проспективное исследование были включены пациенты с ремиттирующим, вторично-прогрессирующим, первично-прогрессирующим РС и здоровые добровольцы. Для комплексной клинической оценки обследуемые проходили тест на оценку времени прохождения 25 футов (T25-FW), тест с 9 отверстиями (9-HPT), тест на сопоставление символов и цифр (SDMT), тест на оценку уровня утомлённости (Fatigue), заполняли анкеты MSProDiscuss, после чего было проведено межгрупповое сравнение результатов.

Результаты. Выявлены значимые различия в выполнении большинства тестов испытуемыми разных групп и предложен объединённый клинический показатель, включающий в себя результаты тестов T25-FW, SDMT и 9-HPT (выполнялся как правой, так и левой рукой).

Обсуждение. Объединённый клинический показатель может стать полезным инструментом в клинической практике для оценки более вероятного типа течения РС у пациента в конкретный момент времени.

Об авторах

Мария Сергеевна Матросова

ФГБНУ «Научный центр неврологии»

Автор, ответственный за переписку.
Email: matrosova@neurology.ru
ORCID iD: 0000-0003-4604-7288
SPIN-код: 4322-6488

врач-рентгенолог, аспирант ФГБНУ «Научный центр неврологии», Москва, Россия

Россия, Москва

Галина Николаевна Бельская

ФГБНУ «Научный центр неврологии»

Email: belskaya@neurology.ru
ORCID iD: 0000-0001-9831-8970

д.м.н., профессор, зав. многопрофильным клинико-диагностическим центром ФГБНУ «Научный центр неврологии», Москва, Россия

Россия, Москва

Василий Валериевич Брюхов

ФГБНУ «Научный центр неврологии»

Email: abdomen@rambler.ru
ORCID iD: 0000-0002-1645-6526
SPIN-код: 6299-3604

к.м.н., врач-рентгенолог, с.н.с., ФГБНУ «Научный центр неврологии», Москва, Россия

Россия, Москва

Екатерина Валериевна Попова

ГБУЗ «Городская клиническая больница № 24 ДЗМ»; ФГАОУ ВО «Российский национальный исследовательский университет имени Н.И. Пирогова»

Email: matrosova@neurology.ru
ORCID iD: 0000-0003-2676-452X

д.м.н., зав. межокружного отделения рассеянного склероза ГБУЗ «ГКБ 24 ДЗМ», Москва, Россия; доцент каф. неврологии, нейрохирургии и медицинской генетики лечебного факультета ФГАОУ ВО «РНИМУ им. Н.И. Пирогова», Москва, Россия

Россия, Москва; Москва

Марина Викторовна Кротенкова

ФГБНУ «Научный центр неврологии»

Email: krotenkova_mrt@mail.ru
ORCID iD: 0000-0003-3820-4554
SPIN-код: 9663-8828

д.м.н., г.н.с., рук. отдела лучевой диагностики, ФГБНУ «Научный центр неврологии», Москва, Россия

Россия, Москва

Список литературы

  1. Захарова М.Н., Абрамова А.А., Аскарова Л.Ш. и др. Рассеянный склероз: вопросы диагностики и лечения. М.; 2018. Zakharova M.N., Abramova A.A., Askarova L.Sh. et al. Multiple sclerosis: issues of diagnosis and treatment. Moscow; 2018. doi: 10.25697/MM.2018.01.11
  2. Mahad D.H., Trapp B.D., Lassmann H. Pathological mechanisms in progressive multiple sclerosis. Lancet Neurol. 2015;14(2):183–193. doi: 10.1016/S1474-4422(14)70256-X
  3. Kutzelnigg A., Lassmann H. Pathology of multiple sclerosis and related inflammatory demyelinating diseases. Handb. Clin. Neurol. 2014;122:15–58. doi: 10.1016/B978-0-444-52001-2.00002-9
  4. Katz Sand I., Krieger S., Farrell C., Miller A.E. Diagnostic uncertainty during the transition to secondary progressive multiple sclerosis. Mult. Scler. 2014;20(12):1654–1657. doi: 10.1177/1352458514521517
  5. Kurtzke J.F. Rating neurologic impairment in multiple sclerosis. An expanded disability status scale (EDSS). Neurology. 1983;33(11):1444. doi: 10.1212/WNL.33.11.1444
  6. Хачанова Н.В., Бойко А.Н., Бахтиярова К.З. и др. Рекомендации экспертного совещания «Вторично-прогрессирующий рассеянный склероз: нерешенные вопросы и перспективы». Неврология, нейропсихиатрия, психосоматика. 2019;11(4):172–175. Khachanova N.V., Boyko A.N., Bakhtiyarova K.Z. et al. Recommendations from the Expert Meeting «Secondary progressive multiple sclerosis: unresolved issues and prospects». Neurology, Neuropsychiatry, Psychosomatics. 2019;11(4):172–175. doi: 10.14412/2074-2711-2019-4-172-175
  7. Rudick R.A., Polman C.H., Cohen J.A. et al. Assessing disability progression with the Multiple Sclerosis Functional Composite. Mult. Scler. 2009;15(8):984–997. doi: 10.1177/1352458509106212
  8. Meyer-Moock S., Maeurer Y.S., Feng M. et al. Systematic literature review and validity evaluation of the Expanded Disability Status Scale (EDSS) and the Multiple Sclerosis Functional Composite (MSFC) in patients with multiple sclerosis. BMC Neurol. 2014;14:58. doi: 10.1186/1471-2377-14-58
  9. Lublin F.D., Reingold S.C., Cohen J.A. et al. Defining the clinical course of multiple sclerosis: the 2013 revisions. Neurology. 2014;83(3):278–286. doi: 10.1212/WNL.0000000000000560
  10. Sikes E.M., Cederberg K.L., Sandroff B.M. et al. Quantitative Synthesis of Timed 25-Foot Walk Performance in Multiple Sclerosis. Arch. Phys. Med. Rehabil. 2020;101(3):524–534. doi: 10.1016/j.apmr.2019.08.488
  11. Benedict R.H., DeLuca J., Phillips G. et al. Validity of the Symbol Digit Modalities Test as a cognition performance outcome measure for multiple sclerosis. Mult. Scler. 2017;23(5):721–733. doi: 10.1177/1352458517690821
  12. Strober L., DeLuca J., Benedict R.H. et al. Symbol Digit Modalities Test: a valid clinical trial endpoint for measuring cognition in multiple sclerosis. Mult. Scler. 2019;25(13):1781–1790. doi: 10.1177/1352458518808204
  13. Fischer J.S., Rudick R.A., Cutter G.R., Reingold S.C. The Multiple Sclerosis Functional Composite Measure (MSFC): an integrated approach to MS clinical outcome assessment. National MS Society Clinical Outcomes Assessment Task Force. Mult. Scler. 1999;5(4):244–250. doi: 10.1177/135245859900500409
  14. Orbach R., Zhao Z., Wang Y.C. et al. Comparison of disease activity in SPMS and PPMS in the context of multicenter clinical trials. PLoS One. 2012;7(10):e45409. doi: 10.1371/journal.pone.0045409
  15. Brenton J.N., Koshiya H., Woolbright E., Goldman M.D. The Multiple Sclerosis Functional Composite and Symbol Digit Modalities Test as outcome measures in pediatric multiple sclerosis. Mult. Scler. J. Exp. Transl. Clin. 2019;5(2):2055217319846141. doi: 10.1177/2055217319846141
  16. Лащ Н.Ю., Бойко А.Н. Утомляемость при рассеянном склерозе и возможности ее коррекции. Неврология, нейропсихиатрия, психосоматика. 2016;8(1):82–85. Lashch N.Yu., Boiko A.N. Multiple sclerosis-related fatigue and possibilities of its correction. Neurology, neuropsychiatry, psychosomatics. 2016;8(1):82–85. doi: 10.14412/2074-2711-2016-1-82-85
  17. Beckerman H., Eijssen I.C., van Meeteren J. et al. Fatigue profiles in patients with multiple sclerosis are based on severity of fatigue and not on dimensions of fatigue. Sci. Rep. 2020;10:4167. doi: 10.1038/s41598-020-61076-1
  18. Ziemssen T., Piani-Meier D., Bennett B. et al. A physician-completed digital tool for evaluating disease progression (multiple sclerosis progression discussion tool): validation study. J. Med. Internet Res. 2020;22(2):e16932. doi: 10.2196/16932
  19. Волков А.И., Попова Е.В. Новые инструменты для раннего выявления прогрессирования рассеянного склероза. Опросник MSProDiscuss. Журнал неврологии и психиатрии им. С.С. Корсакова. Спецвыпуски. 2020;120(7–2):43–47. Volkov A.I., Popova E.V. New tools for early detection of multiple sclerosis progression: MSProDiscuss questionnaire. Zhurnal Nevrologii i Psikhiatrii imeni S.S. Korsakova. 2020;120(7–2):43–47. doi: 10.17116/jnevro202012007243
  20. Hamdy E., Talaat F., Ramadan I. et al. Diagnosing ‘transition’ to secondary progressive multiple sclerosis (SPMS): a step-by-step approach for clinicians. Mult. Scler. Relat. Disord. 2022;60:103718. doi: 10.1016/j.msard.2022.103718
  21. Симанив Т.О., Захарова М.Н. Сложность дифференциальной диагностики первично-прогрессирующего рассеянного склероза. Medica mente. 2018;4(1):29–32. Simaniv T.O., Zakharova M.N. Difficulty of differential diagnosis in primary-progressive multiple sclerosis. Medica Mente. 2018;4(1):29–32. doi: 10.25697/MM.2018.01.07
  22. Gaser C., Dahnke R., Thompson P.M. et al. Alzheimer’s disease neuroimaging initiative. CAT — a computational anatomy toolbox for the analysis of structural MRI data. bioRxiv. 2022.06.11.495736. doi: 10.1101/2022.06.11.495736
  23. Sumowski J.F., Benedict R., Enzinger C. et al. Cognition in multiple sclerosis: state of the field and priorities for the future. Neurology. 2018;90(6):278–288. doi: 10.1212/WNL.0000000000004977
  24. Кротенкова И.А., Брюхов В.В., Переседова А.В., Кротенкова М.В. Атрофия центральной нервной системы при рассеянном склерозе: данные МРТ-морфометрии. Журнал неврологии и психиатрии им. С.С. Корсакова. Спецвыпуски. 2014;114(10-2):50–56. Krotenkova I.A., Briukhov V.V., Peresedova A.V., Krotenkova M.V. Atrophy of the central nervous system in multiple sclerosis: MRI-morphometry results. Zhurnal Nevrologii i Psikhiatrii imeni S.S. Korsakova. 2014;114(10-2):50–56.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать
2. Рис. 1. Результаты оценки обследуемых по шкале EDSS (А), тесту T25-FW (B), тесту 9-HPT D (C), тесту 9-HPT ND (D), тесту SDMT (E); шкале Fatigue (F).

Скачать (385KB)
Метаданные
3. Рис. 2. ROC-кривая для объединённого клинического показателя РС.

Скачать (111KB)
Метаданные
4. Рис. 3. Различия ОКП РС между группами пациентов с РРС и ПРС (A), связь результата ОКП РС с вероятностью прогрессирования по шкале MSProDiscuss (B), возрастом пациентов (C) и баллом по шкале EDSS (D).

Скачать (333KB)
Метаданные
5. Рис. 4. Связь ОКП РС с относительным объёмом белого вещества (А) и с относительным объёмом подушки таламуса (В).

Скачать (174KB)
Метаданные

© Матросова М.С., Бельская Г.Н., Брюхов В.В., Попова Е.В., Кротенкова М.В., 2023

Creative Commons License
Эта статья доступна по лицензии Creative Commons Attribution 4.0 International License.

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».