多发性硬化症疲劳轨迹的数据驱动分析及其预测因素

背景与目的：疲劳是多发性硬化症（MS）最致残的症状之一，然而其纵向轨迹和决定因素仍未被充分描述。我们旨在识别复发缓解型MS（RRMS）中认知和身体疲劳的轨迹，并确定预测疲劳恶化的基线临床和MRI预测因素。方法：我们在伦敦皇后广场MS中心开展的“预测MS个体化治疗反应（POINT-MS）”项目中，进行了一项前瞻性、单中心队列研究。纳入基线后3个月内开始新疾病修饰治疗（DMT）的成年RRMS患者，并在基线、6个月和18个月进行临床和MRI评估。关键纳入标准为RRMS诊断、可获得基线脑和颈髓MRI，以及至少完成3次改良疲劳影响量表（MFIS）评估。主要结局是MFIS认知和身体亚量表评分的纵向变化。使用增长混合模型识别疲劳轨迹。基线预测因素包括人口统计学因素、残疾程度、认知表现、抑郁诊断、DMT治疗占病程比例，以及MRI衍生的颈髓横截面积（C-CSA）和区域脑体积（标准化至健康对照常模）的测量值。使用条件随机森林评估预测因素的重要性，随后进行多变量建模。结果：我们纳入225名参与者。认知和身体MFIS亚量表均出现三种不同的疲劳轨迹，包括改善、稳定/轻度恶化和恶化类别。恶化轨迹的年化增幅为认知+3.32分/年，身体+3.37分/年。较小的基线C-CSA是恶化轨迹的最强MRI预测因素。在临床上，DMT治疗占病程的比例是最具影响力的预测因素。讨论：RRMS中的疲劳在短期随访中呈现异质性轨迹。较小的颈髓横截面积是疲劳恶化的最强MRI预测因素。颈髓内上行体感轴突的损伤可能减少丘脑的传入输入，并减弱丘脑皮层驱动，从而促进疲劳的运动和认知唤醒维度。这些发现支持将颈髓MRI纳入预后模型和未来的疲劳研究。