Human Leukocyte Antigen Genotype as a Marker of Multiple Sclerosis Prognosis
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: In a previous pilot monocentric study, we investigated the relation between human leukocyte antigen (HLA) genotype and multiple sclerosis (MS) disease progression over 2 years. HLA-A*02 allele was correlated with better outcomes, whereas HLA-B*07 and HLA-B*44 were correlated with worse outcomes. The objective of this extension study was to further investigate the possible association of HLA genotype with disease status and progression in MS as measured by sensitive and complex clinical and imaging parameters. METHODS: Hundred and forty-six MS patients underwent HLA typing. Over a 4-year period of follow-up, we performed three clinical and magnetic resonance imaging (MRI) assessments per patient, which respectively included Expanded Disability Status Scale, Multiple Sclerosis Severity Scale, Timed-25-Foot-Walk, 9-Hole Peg Test, Symbol Digit Modalities Test, Brief Visual Memory Test, California Verbal Learning Test-II, and whole-brain atrophy, fluid-attenuated inversion recovery (FLAIR) lesion volume change and number of new FLAIR lesions using icobrain. We then compared the clinical and MRI outcomes between predefined HLA patient groups. RESULTS: Results of this larger study with a longer follow-up are in line with what we have previously shown. HLA-A*02 allele is associated with potentially better MS outcomes, whereas HLA-B*07, HLA-B*44, HLA-B*08, and HLA-DQB1*06 with a potential negative effect. Results for HLA-DRB1*15 are inconclusive. CONCLUSION: In the era of MS treatment abundance, HLA genotype might serve as an early biomarker for MS outcomes to inform individualized treatment decisions.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».