Extensive subpial cortical demyelination is specific to multiple sclerosis
Notice bibliographique
Résumé
Cortical demyelinated lesions are frequent and widespread in chronic multiple sclerosis (MS) patients, and may contribute to disease progression. Inflammation and related oxidative stress have been proposed as central mediators of cortical damage, yet meningeal and cortical inflammation is not specific to MS, but also occurs in other diseases. The first aim of this study was to test whether cortical demyelination was specific for demyelinating CNS diseases compared to other CNS disorders with prominent meningeal and cortical inflammation. The second aim was to assess whether oxidative tissue damage was associated with the extent of neuroaxonal damage. We studied a large cohort of patients diagnosed with demyelinating CNS diseases and non-demyelinating diseases of autoimmune, infectious, neoplastic or metabolic origin affecting the meninges and the cortex. Included were patients with MS, acute disseminated encephalomyelitis (ADEM), neuromyelitis optica (NMO), viral and bacterial meningoencephalitis, progressive multifocal leukoencephalopathy (PML), subacute sclerosing panencephalitis (SSPE), carcinomatous and lymphomatous meningitis and metabolic disorders such as extrapontine myelinolysis, thus encompassing a wide range of adaptive and innate cytokine signatures. Using myelin protein immunohistochemistry, we found cortical demyelination in MS, ADEM, PML and extrapontine myelinolysis, whereby each condition showed a disease-specific histopathological pattern. Remarkably, extensive ribbon-like subpial demyelination was only observed in MS, thus providing an important pathogenetic and diagnostic cue. Cortical oxidative injury was detected in both demyelinating and non-demyelinating CNS disorders. Our data demonstrate that meningeal and cortical inflammation alone accompanied by oxidative stress are not sufficient to generate the extensive subpial cortical demyelination found in MS, but require other MS-specific factors.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 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.
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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 ».