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Enregistrement W4407112593 · doi:10.3389/fimmu.2025.1512189

Blood biomarker dynamics in people with relapsing multiple sclerosis treated with cladribine tablets: results of the 2-year MAGNIFY-MS study

2025· article· en· W4407112593 sur OpenAlexafffund
Heinz Wiendl, Frederik Barkhof, Xavier Montalbán, Anat Achiron, Tobias Derfuß, Andrew T. Chan, Suzanne Hodgkinson, Alexandre Prat, Letizia Leocani, Klaus Schmierer, Finn Sellebjerg, Patrick Vermersch, Hulin Jin, Anita Chudecka, Andreas Kloetgen, Dongdong Lin, Lidia A. Gardner, Nicola De Stefano

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Immunology · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMultiple Sclerosis Research Studies
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesEMD SeronoRheinische Friedrich-Wilhelms-Universität BonnWestfälische Wilhelms-Universität MünsterMedDay PharmaceuticalsMcGill UniversityDeutsche ForschungsgemeinschaftEuropean CommissionUniversity of AlbertaFresenius Medical Care North AmericaAlexion PharmaceuticalsProthenaMedical Research CouncilTeva Pharmaceutical IndustriesRegione ToscanaMcGill University Health CentreBristol-Myers SquibbNational Institute for Health and Care ResearchCSL BehringBiogenCelgeneTechnische Universität DresdenBundesministerium für Bildung und ForschungMerck KGaAUniversity College London Hospitals NHS Foundation TrustSanofi
Mots-clésCladribineMultiple sclerosisMedicineBiomarkerOncologyInternal medicineImmunologyChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background and objectives: Cladribine tablets (CladT) represent an effective immune reconstitution therapy, administered in short treatment courses over two consecutive years. To better understand the amplitude of immune changes, we performed a comprehensive analysis during the 2-year study period for the entire MAGNIFY-MS population (N=270). In addition to lymphocyte kinetics, we studied intracellular cytokines serum proteins, and their associations with clinical outcomes. To put these changes into perspective, we analyzed transcriptional changes in T and B cells and associated biological pathways before and after each treatment course with CladT. Methods: Immunophenotyping and transcriptomics were performed at regular visits with major differences reported between baseline (BL) and after each yearly treatment course. Assessments included: lymphocyte dynamics, RNA sequencing (B and T cells), intracellular cytokines, serum proteins (immunoglobulins [IgG and IgM], and serum neurofilament light chain [sNfL]). Clinical measures included: MRI activity, annualized relapse rate (ARR), 6-month confirmed disability progression (6mCDP), timed 25-foot walk (T25FW), and 9-hole peg test (9HPT). Results: and NKp46 cells reconstituted at M6 and M12 respectively. Changes in genes and pathways associated with innate and adaptive immune response were observed after CladT treatment, along with reductions in pro-inflammatory cytokine-producing B and T cells and increases in anti-inflammatory cytokine-producing T cells. IgG and IgM levels remained above the lower limits of normal in most participants. sNfL levels decreased, remaining reduced by M24. Significant reductions in the annualized combined unique active lesion count occurred from M2 onwards. ARR was 0.11 (95% confidence interval: 0.09,0.15), with 83% participants free of qualifying relapses. Over 90% of participants were free of 6mCDP, around 87% had no confirmed progression on T25FW and 9HPT. No significant correlations were seen between clinical parameters and lymphocyte dynamics to M6. The safety profile was consistent with previous reports. Discussion: Deep longitudinal immunophenotyping, analysis of transcriptional changes, reduction in cells expressing pro-inflammatory cytokines, along with the marker of neuroaxonal damage provide novel and innovative evidence of CladT rebalancing the immune system towards a more homeostatic and less pathogenic state. Clinical Trial Registration: https://clinicaltrials.gov/study/, identifier NCT03364036.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,018
Tête enseignante GPT0,248
Écart entre enseignants0,230 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations12
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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