Neuroinflammatory component of gray matter pathology in multiple sclerosis
Notice bibliographique
Résumé
Objective In multiple sclerosis (MS), using simultaneous magnetic resonance–positron emission tomography (MR‐PET) imaging with 11 C‐PBR28, we quantified expression of the 18kDa translocator protein (TSPO), a marker of activated microglia/macrophages, in cortex, cortical lesions, deep gray matter (GM), white matter (WM) lesions, and normal‐appearing WM (NAWM) to investigate the in vivo pathological and clinical relevance of neuroinflammation. Methods Fifteen secondary‐progressive MS (SPMS) patients, 12 relapsing–remitting MS (RRMS) patients, and 14 matched healthy controls underwent 11 C‐PBR28 MR‐PET. MS subjects underwent 7T ‐weighted imaging for cortical lesion segmentation, and neurological and cognitive evaluation. 11 C‐PBR28 binding was measured using normalized 60‐ to 90‐minute standardized uptake values and volume of distribution ratios. Results Relative to controls, MS subjects exhibited abnormally high 11 C‐PBR28 binding across the brain, the greatest increases being in cortex and cortical lesions, thalamus, hippocampus, and NAWM. MS WM lesions showed relatively modest TSPO increases. With the exception of cortical lesions, where TSPO expression was similar, 11 C‐PBR28 uptake across the brain was greater in SPMS than in RRMS. In MS, increased 11 C‐PBR28 binding in cortex, deep GM, and NAWM correlated with neurological disability and impaired cognitive performance; cortical thinning correlated with increased thalamic TSPO levels. Interpretation In MS, neuroinflammation is present in the cortex, cortical lesions, deep GM, and NAWM, is closely linked to poor clinical outcome, and is at least partly linked to neurodegeneration. Distinct inflammatory‐mediated factors may underlie accumulation of cortical and WM lesions. Quantification of TSPO levels in MS could prove to be a sensitive tool for evaluating in vivo the inflammatory component of GM pathology, particularly in cortical lesions. Ann Neurol 2016;80:776–790
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».