:: мультимодальный подход к различению множественных фенотипов склероза при диагностике с использованием биомаркеров.

Множественный склероз (MS) является сложным и разнородным заболеванием, характеризующимся переменными клиническими результатами. ЦЕЛЬ: Мы поставили перед собой цель разработать прогнозную модель, сочетающую в себе анализ основных компонентов (ПХА) и методы кластеризации для выявления биомаркеров, связанных с MS, и характеристики отдельных фенотипов. DESIGN: моноцентрическое перекрестное исследование лечения наивных пациентов во время диагностирования MS. МЕТОДЫ: Сбор данных о клинических, лабораторных и нейронизационных заболеваниях, включая измерения сетчатого слоя с помощью оптической томографии и цепочек нейрофильтрации (НФЛ). Результаты: В состав группы входил 71 пациент в возрасте 35,7 лет (SD = 9,8). PCA получил пять компонентов со значениями эигена >1,0, что объясняет 68,1% общей разницы. В элементе 1 были выявлены сильные отрицательные коэффициенты толщины сетчатки (поликсиформальный слой клеточной клетки: - 0,82, перипиллярный слой сетчатки нервы (RNFL): - 0,79, макулярный RNFL: - 0,75) и умеренный положительный коэффициент для сыворотки NFL (0,45). Компонент 2 имел высокие положительные коэффициенты для NFL в цереброспинных жидкостях (0,88) и сыворотке (0,56). Группа K-means выявила две отдельные группы: одну (n = 33) с более толстыми слоями сетчатки, более высокими когнитивными характеристиками и неожиданно более высокими уровнями сыворотки NFL по сравнению с другой группой (n = 38).ЗАКЛЮЧЕНИЕ: Эти выводы свидетельствуют о том, что MS может содержать отдельные фенотипические профили даже при диагностике. Для подтверждения этих ранних биомаркеров и уточнения индивидуализированных методов обработки необходимы будущие продольные исследования.