Doniesienia Post ECTRIMS – rozważania o fenotypach stwardnienia rozsianego Artykuł przeglądowy

##plugins.themes.bootstrap3.article.sidebar##

Dostęp przez subskrypcję PDF


Opublikowane: wrz 30, 2024
DOI: https://doi.org/10.24292/01.MS.133300924.2
Słowa kluczowe:
stwardnienie rozsiane, fenotypy, progresja, PIRA, RAW, funkcje poznawcze, atrofia mózgu, ECTRIMS

##plugins.themes.bootstrap3.article.main##

Marek Hałas
Klinika Neurologii Dorosłych, Uniwersyteckie Centrum Kliniczne w Gdańsku

Abstrakt

Obecnie w codziennej praktyce klinicznej używamy klasyfikacji stwardnienia rozsianego zaproponowanej przez prof. Freda Lublina w 1996 r. i zrewidowanej w 2013 r. Podczas ostatniej konferencji ECTRIMS (Europejski Komitet ds. Leczenia i Badań nad Stwardnieniem Rozsianym) omówiono potencjalne nowe fenotypy tej choroby. Nowe dane sugerują, że stwardnienie rozsiane jest schorzeniem o szerokim spektrum objawów, a czynniki wpływające na jego przebieg mogą z różnym nasileniem występować na każdym etapie choroby. Kluczową rolę w przebiegu stwardnienia odgrywa progresja, która może się rozpocząć jeszcze przed postawieniem diagnozy. Nowe klasyfikacje mogą uwzględniać czynniki kliniczne, radiologiczne, neuropsychologiczne oraz biomarkery, co pozwoli na dokładniejsze przewidywanie przebiegu choroby i optymalne wprowadzenie leczenia.

##plugins.themes.bootstrap3.article.details##

Numer
Tom 13 Nr 3(48) (2024)
Dział
Artykuły

Copyright © by Medical Education. All rights reserved.

Bibliografia

1. Lublin FD, Reingold SC. Defining the clinical course of multiple sclerosis. Results of an international survey. Neurology. 1996; 46(4): 907-11.
2. Lublin FD, Reingold SC, Cohen JA et al. Defining the clinical course of multiple sclerosis. The 2013 revisions. Neurology. 2014; 83(3): 278-86.
3. Lublin FD, Häring DA, Ganjgahi H et al. How patients with multiple sclerosis acquire disability. Brain. 2022; 145(9): 3147-61.
4. Pitt D, Lo CH, Gauthier SA et al. Toward Precision Phenotyping of Multiple Sclerosis. Neurol Neuroimmunol Neuroinflamm. 2022; 9(6): e200025.
5. Eshaghi A, Young AL, Wijeratne PA et al. Identifying multiple sclerosis subtypes using unsupervised machine learning and MRI data. Nat Commun. 2021; 12(1): 2078.
6. De Meo E, Portaccio E, Giorgio A et al. Identifying the Distinct Cognitive Phenotypes in Multiple Sclerosis. JAMA Neurol. 2021; 78(4): 414-25.
7. Zamecnik CR, Sowa GM, Abdelhak A et al. An autoantibody signature predictive for multiple sclerosis. Nat Med. 2024; 30(5): 1300-8.
8. Tur C, Carbonell-Mirabent P, Cobo-Calvo Á et al. Association of Early Progression Independent of Relapse Activity With Long-term Disability After a First Demyelinating Event in Multiple Sclerosis. JAMA Neurol. 2023; 80(2): 151-60.
9. Portaccio E, Bellinvia A, Fonderico M et al. Progression is independent of relapse activity in early multiple sclerosis: a real-life cohort study. Brain. 2022; 145(8): 2796-805.