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Enregistrement W4416222300 · doi:10.1093/brain/awaf433

GFAP and NfL as predictors of disease progression and relapse activity in fingolimod-treated multiple sclerosis

2025· article· en· W4416222300 sur OpenAlexaff
Aleksandra Maleska Maceski, Pascal Benkert, Maximilian Einsiedler, Sabine Schädelin, Johanna Oechtering, Lester Melie‐García, Alessandro Cagol, Riccardo Galbusera, Edoardo Galli, Sebastian Finkener, Patrice H. Lalive, Marjolaine Uginet, Jannis Müller, Caroline Pot, Amandine Mathias, Renaud Du Pasquier, Robert Hoepner, Andrew Chan, Giulio Disanto, Chiara Zecca, Marcus D’Souza, Lars G. Hemkens, Özgür Yaldizli, Patrick Roth, Claudio Gobbi, David Brassat, Björn Tackenberg, Rosetta Pedotti, Catarina Raposo, Jorge R. Oksenberg, Ari Green, Heinz Wiendl, Klaus Berger, Marco Hermesdorf, Fredrik Piehl, David Conen, Ludwig Kappos, Michael Khalil, Cristina Granziera, Ahmed Abdelhak, David Leppert, Eline A.J. Willemse, Jens Kühle, Amar Zadic, Juan Gómez, Suvitha Subramaniam, Mauricio Rodríguez, Lilian Demuth, Annette Orleth

Notice bibliographique

RevueBrain · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMultiple Sclerosis Research Studies
Établissements canadiensPopulation Health Research Institute
Organismes subventionnairesNovartis PharmaEMD SeronoMedDay PharmaceuticalsInnosuisse - Schweizerische Agentur für InnovationsförderungSchweizerische Multiple Sklerose GesellschaftDeutschen Multiple Sklerose GesellschaftShionogiWestfälische Wilhelms-Universität MünsterNational Research FoundationBayer HealthCareGenentechInternational Progressive MS AllianceVetenskapsrådetFresenius Medical Care North AmericaH. Lundbeck A/STG TherapeuticsNovocureMultiple Sclerosis SocietyEuropean Committee for Treatment and Research in Multiple SclerosisSanofi GenzymeUniversität BaselF. Hoffmann-La RocheSchweizerischer Nationalfonds zur Förderung der Wissenschaftlichen ForschungAlexion PharmaceuticalsTeva Pharmaceutical IndustriesEli Lilly and CompanyU.S. Department of DefenseGW PharmaceuticalsSanofiCelgeneServierGilead SciencesBayerPfizerBiogenGlaxoSmithKlineBristol-Myers SquibbBundesministerium für Bildung und ForschungMerck KGaANational Science Foundation
Mots-clésMultiple sclerosisFingolimodProportional hazards modelLongitudinal studyGlial fibrillary acidic proteinCohortDiseaseBiomarker

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In multiple sclerosis (MS) patients under therapy, the increase of serum glial fibrillary acidic protein (sGFAP) concentrations is associated with the course of 'progression in absence of relapse' (PIRA). While serum neurofilament light chain (sNfL) reflects both response as well as insufficient or lack of efficiency of disease-modifying therapies (DMT), the longitudinal course of sGFAP levels as a drug response marker for future PIRA in relation to specific types of DMT is less clear. We aimed to compare the predictive capacity of sGFAP and sNfL for PIRA and relapse activity and the longitudinal course in people with MS (PwMS) treated with fingolimod, based on Z scores derived from normative values. Overall, 420 PwMS under fingolimod treatment with follow-up of 9.1 years (interquartile range: 7.0-11.0) from the Swiss MS Cohort, contributing 2935 longitudinal serum samples, were included. A reference data set for sGFAP established from 4297 healthy controls across three European and North American cohorts was used to calculate Z scores. The longitudinal course and the predictive capacity of biomarkers for time to PIRA and relapse were assessed by Cox proportional hazards and linear mixed-effects models. In controls, sGFAP concentrations were 13.6% higher in females than males and increased exponentially with age. Altogether, 31.0% of PwMS experienced ≥1 PIRA event. Elevated sGFAP Z scores (>0.75) were associated with increased risk of PIRA [hazard ratio (HR): 1.64; 95% confidence interval (CI): 1.16-2.32; P = 0.006], while this was not the case for sNfL. Conversely, elevated sNfL predicted relapses (HR: 1.58; 95% CI: 1.13-2.23; P = 0.008), while sGFAP did not. Both biomarkers decreased under treatment: sGFAP by 0.19 Z score units (ZSU)/10 years (95% CI: -0.27 to -0.11; P < 0.001) and sNfL by 0.16 ZSU/10 years (95% CI: -0.27 to -0.06; P = 0.002). Serum GFAP remained elevated in PwMS with future PIRA events (estimate: 0.29; 95% CI: 0.07-0.50; P = 0.009); no such association was found for sNfL. Serum GFAP and sNfL Z scores provide complementary predictive capacity for PIRA and relapse risk. The decrease of sGFAP under fingolimod is a feature not observed with other types of DMT and may hint to a specific anti-neurodegenerative effect of Sphingosine-1-phosphate-receptor modulators on astrocytes.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,089
Score d'incertitude au seuil0,465

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
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 Opus0,036
Tête enseignante GPT0,324
Écart entre enseignants0,288 · 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 tête enseignante, 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

Citations9
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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