High or increasing serum NfL is predictive of impending multiple sclerosis relapses
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: One-off serum levels of neurofilament light chain (sNfL) is an established predictor of emerging disease activity in multiple sclerosis (MS). However, the importance of longitudinal increases in sNfL is yet to be enumerated, an important consideration as this test is translated for serial monitoring. Glial Fibrillary Acidic Protein (sGFAP) is another biomarker of predictive interest. Our objective was to assess the association between longitudinal changes sNfL and prediction of future relapses, as well as a possible role for sGFAP. METHODS: Participants with active MS were prospectively monitored for one year as part of a clinical trial testing mesenchymal stem cells. Visits every three months or less included clinical assessments, MRI scans and serum draws. sNfL and sGFAP concentrations were quantified with Single Molecule Array immunoassay. We used Kaplan-Meier estimates and Anderson-Gill Cox regression models with and without adjustment for age, sex, disease subtype, disease duration and expanded disability status score (EDSS) to estimate the rate of relapse predicted by baseline and longitudinal changes in biomarker. RESULTS: 58 Canadian and Italian participants with MS were enrolled in this study. Higher baseline sNfL was future relapse (Log-rank p = 0.0068), MRI lesions (p=0.0096), composite-relapse associated worsening (p=0.01) and progression independent of relapse activity (p=0.0096). Conversely, baseline sGFAP was only weakly associated with MRI lesions (0.044). Cross-sectional analyses of baseline sNfL revealed that a two-fold difference in baseline sNfL, e.g. from 10 to 20 pg/mL, was associated with a 2.3-fold increased risk of relapse during follow-up (95% confidence interval 1.65-3.17). Longitudinally, a two-fold increase in sNfL level from the first measurement was associated with an additional 1.46 times increased risk of relapse (1.07-2.00). The impact of longitudinal increases in sNfL on the risk of relapse were most pronounced for patients with lower baseline values of sNfL (<10 pg/mL: HR = 1.54, 1.06-2.24). These associations remained significant after adjustment for potential confounders. CONCLUSION: We enumerate the risk of relapse associated with dynamic changes in sNfL. Both baseline and longitudinal change in sNfL may help identify patients who would benefit from early treatment optimisation. TRIAL REGISTRATIONS: Canada:NCT02239393, Italy:NCT01854957&EudraCT, 2011-001295-19 CLASSIFICATION OF EVIDENCE: This study provides class 1 evidence that high baseline and longitudinal increases in sNfL are predictive of impending relapses in patients with active MS.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».