The ageing central nervous system in multiple sclerosis: the imaging perspective
Notice bibliographique
Résumé
The interaction between ageing and multiple sclerosis is complex and carries significant implications for patient care. Managing multiple sclerosis effectively requires an understanding of how ageing and multiple sclerosis impact brain structure and function. Ageing inherently induces brain changes, including reduced plasticity, diminished grey matter volume, and ischaemic lesion accumulation. When combined with multiple sclerosis pathology, these age-related alterations may worsen clinical disability. Ageing may also influence the response of multiple sclerosis patients to therapies and/or their side effects, highlighting the importance of adjusted treatment considerations. MRI is highly sensitive to age- and multiple sclerosis-related processes. Accordingly, MRI can provide insights into the relationship between ageing and multiple sclerosis, enabling a better understanding of their pathophysiological interplay and informing treatment selection. This review summarizes current knowledge on the immunopathological and MRI aspects of ageing in the CNS in the context of multiple sclerosis. Starting from immunosenescence, ageing-related pathological mechanisms and specific features like enlarged Virchow-Robin spaces, this review then explores clinical aspects, including late-onset multiple sclerosis, the influence of age on diagnostic criteria, and comorbidity effects on imaging features. The role of MRI in understanding neurodegeneration, iron dynamics and myelin changes influenced by ageing and how MRI can contribute to defining treatment effects in ageing multiple sclerosis patients, are also discussed.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».