Stwardnienie rozsiane – Rokowania, prognozy i postęp choroby

Stwardnienie rozsiane
Rokowania, prognozy i postęp choroby

Stwardnienie rozsiane (SM) cechuje się dużą heterogennością kliniczną i przebiegu, co utrudnia indywidualne prognozowanie. Kluczowymi czynnikami prognostycznymi są m.in. wiek zachorowania (korzystne rokowanie przy wieku <40 lat), płeć żeńska, niska liczba rzutów w pierwszych latach, całkowite ustępowanie objawów po rzutach oraz dominujące objawy czuciowe. Natomiast płeć męska, palenie tytoniu, choroby sercowo-naczyniowe, postać pierwotnie postępująca (PPMS), wysoka liczba zmian w rdzeniu kręgowym oraz obecność prążków oligoklonalnych w płynie mózgowo-rdzeniowym (CSF) wiążą się z gorszym rokowaniem. Wartości prognostyczne potwierdzają m.in. obecność prążków oligoklonalnych zwiększających ryzyko konwersji CIS do CDMS o 30%, a niski wynik w teście SDMT przy diagnozie SPMS koreluje z większym ryzykiem progresji. Wzrost punktacji EDSS w ciągu pierwszych 24 miesięcy jest predyktorem długoterminowej progresji niepełnosprawności. Obrazowanie MRI oraz OCT dostarczają istotnych biomarkerów, gdzie m.in. grubość warstw siatkówki (GCIPL, mRNFL) przewiduje przyszłą aktywność choroby i progresję niepełnosprawności.

Wprowadzenie do prognozowania w stwardnieniu rozsianym
Czynniki prognostyczne w stwardnieniu rozsianym

Czynniki demograficzne
Choroby współistniejące i czynniki stylu życia
Czynniki kliniczne
Czynniki obrazowe (MRI)
Biomarkery laboratoryjne

Nowoczesne metody prognozowania w stwardnieniu rozsianym

Modele uczenia maszynowego
Wykorzystanie MRI i uczenia maszynowego
Badania siatkówki w prognozowaniu

Znaczenie wczesnej diagnozy i leczenia dla rokowania
Komunikacja dotycząca rokowania z pacjentami
Przyszłość prognozowania w stwardnieniu rozsianym
Podsumowanie

Kolejne rozdziały

Wprowadzenie do prognozowania w stwardnieniu rozsianym

Stwardnienie rozsiane (SM) charakteryzuje się wysoką heterogennością zarówno w prezentacji klinicznej, jak i w przebiegu choroby, co sprawia, że prognozowanie jej rozwoju stanowi poważne wyzwanie dla klinicystów. Pomimo postępów w diagnostyce i leczeniu, dotychczas nie opracowano powszechnie akceptowanego modelu prognostycznego, który byłby rutynowo stosowany w praktyce klinicznej.¹ Przewidywanie przebiegu choroby na poziomie indywidualnym pozostaje trudne, a dostępne obecnie wskaźniki prognostyczne i biomarkery często nie uwzględniają indywidualnych różnic między pacjentami.¹²

Progresja kliniczna w stwardnieniu rozsianym charakteryzuje się stopniowym i nieodwracalnym narastaniem deficytów neurologicznych, które najczęściej objawiają się jako pogorszenie zdolności chodzenia występujące w różnych przedziałach czasowych.¹ Określenie czynników prognostycznych jest kluczowe dla optymalizacji wyników klinicznych w dłuższej perspektywie, szczególnie w kontekście identyfikacji pacjentów z wyższym ryzykiem wystąpienia wysoce aktywnej postaci choroby i szybkiego narastania niepełnosprawności.²³

Czynniki prognostyczne w stwardnieniu rozsianym

Czynniki demograficzne

Wiek w momencie zachorowania istotnie wpływa na przebieg stwardnienia rozsianego. Wyższy wiek w momencie wystąpienia pierwszych objawów koreluje ze skróceniem czasu do osiągnięcia poszczególnych punktów niepełnosprawności.²³ Wśród pacjentów z zespołem klinicznie izolowanym (CIS), niższy wiek zachorowania wiązał się ze zwiększonym ryzykiem konwersji do klinicznie pewnego stwardnienia rozsianego (CDMS).³⁴ Podobnie, w przypadku zespołu radiologicznie izolowanego (RIS), niższy wiek w momencie diagnozy był niezależnie związany z wyższym ryzykiem rozwoju pierwszego epizodu klinicznego zgodnego z SM w okresie 5 i 10 lat obserwacji.⁴

Płeć również odgrywa istotną rolę w prognozowaniu przebiegu choroby. Liczne badania sugerują, że płeć męska negatywnie wpływa na długoterminowe wyniki w zakresie niepełnosprawności i wiąże się z krótszym czasem do narastania niepełnosprawności w SM.³⁴ W badaniach obserwacyjnych wykazano, że osoby rasy czarnej oraz Latynosi z SM doświadczali szybszego narastania niepełnosprawności w porównaniu z osobami rasy białej, nawet po uwzględnieniu wieku, płci i rodzaju ubezpieczenia.³⁴

Wśród czynników związanych z korzystniejszym przebiegiem choroby wymienia się: płeć żeńską, wiek poniżej 40 lat w momencie diagnozy, niewielką liczbę rzutów w pierwszych latach po diagnozie, całkowite ustępowanie objawów po rzutach, długie odstępy między rzutami oraz objawy głównie o charakterze czuciowym (takie jak drętwienie czy mrowienie).⁵⁶

Choroby współistniejące i czynniki stylu życia

Duże badanie kohortowe obejmujące 8983 osób z SM wykazało, że występowanie chorób współistniejących układu sercowo-naczyniowego w momencie wystąpienia SM lub diagnozy istotnie korelowało z szybszym narastaniem niepełnosprawności.³⁴ Kilka badań zidentyfikowało związek między paleniem tytoniu a zwiększonym ryzykiem progresji niepełnosprawności w SM.³⁷ Ponadto, w jednym z badań zasugerowano, że alergiczny nieżyt nosa może być czynnikiem ryzyka agresywnej progresji SM.⁸

Istotne korelacje między progresją SM a paleniem tytoniu, niedoborem witaminy D, czasem trwania choroby, opóźnieniem w diagnozie SM i bezrobociem zostały również potwierdzone w innych badaniach.⁹

Czynniki kliniczne

Wyższa aktywność rzutowa w początkowych latach trwania SM wiąże się z podwyższonym ryzykiem osiągnięcia kamieni milowych niepełnosprawności lub rozwoju postaci wtórnie postępującej.³⁷ Odstęp pomiędzy rzutami oraz stopień powrotu do zdrowia po rzutach również mają znaczenie dla wyników klinicznych.¹⁰⁷

Topologia rzutów (lokalizacja zmian) ma wartość prognostyczną w SM. Osoby z pierwotnie postępującą postacią SM (PPMS) mają wcześniejszy średni czas do osiągnięcia kamieni milowych niepełnosprawności w porównaniu z osobami z postacią rzutowo-remisyjną (RRMS).¹⁰⁷ Rokowanie dla PPMS jest ogólnie mniej korzystne, z wyższym prawdopodobieństwem progresji niepełnosprawności w czasie.⁶

W analizie wieloczynnikowej regresji Coxa, niższy wynik w skali SDMT (Symbol Digit Modalities Test) w momencie diagnozy SPMS był związany z większym ryzykiem progresji (HR, 95% CI; 0,928, 0,906-0,95).¹¹ Lekarze mogą prospektywnie diagnozować pacjentów w fazie przejściowej SM, identyfikując osoby zagrożone progresją, a następnie obliczając ryzyko przyszłej progresji. Wyniki SDMT i testu 25-stóp (25 FWT) mogą przewidywać wczesną konwersję do SPMS.¹¹

Zwiększenie wyniku w skali EDSS od wartości wyjściowej do 24 miesięcy było związane ze wzrostem wyniku EDSS i prawdopodobieństwem potwierdzonej progresji EDSS, a także konwersji do SPMS w ciągu 15 lat.¹²

Czynniki obrazowe (MRI)

Obrazowanie metodą rezonansu magnetycznego (MRI) okazało się kluczowym biomarkerem obrazowym w SM, odgrywającym istotną rolę w diagnostyce, monitorowaniu, prognozowaniu i ocenie wyników.¹³ Wyższa liczba zmian w rdzeniu kręgowym w badaniu wyjściowym wiązała się z wyższym ryzykiem rzutu w ciągu około 3 lat obserwacji.¹⁰⁷

Lokalizacja i liczba zmian demielinizacyjnych, a także liczba tzw. „czarnych dziur” (trwałych hipointensywnych zmian w obrazach T1-zależnych) wykazują istotne związki z progresją SM.⁹

Ostatnio badania wykorzystujące uczenie maszynowe w połączeniu z biomarkerami MRI wykazują obiecujące wyniki w prognozowaniu progresji SM.¹² Chociaż modele te stanowią obiecującą drogę dla rokowania w SM, istnieją wyzwania związane z niejednorodnością danych MRI w wieloośrodkowych zbiorach danych.¹³¹⁴

Biomarkery laboratoryjne

Jedynym powszechnie dostępnym badaniem laboratoryjnym o wyraźnie udowodnionej wartości prognostycznej w SM jest badanie prążków oligoklonalnych (OCB) w płynie mózgowo-rdzeniowym (CSF).¹⁰⁷ Obecność specyficznych dla CSF prążków oligoklonalnych w CIS niezależnie podwyższała ryzyko konwersji do CDMS o 30% i dwukrotnie zwiększała ryzyko narastania niepełnosprawności.¹⁰⁷

Badania wykazały, że kombinacja biomarkerów płynowych ma wyższą dokładność w różnicowaniu stwardnienia rozsianego od innych zaburzeń neurologicznych i znacząco poprawia przewidywanie rozwoju trwałej niepełnosprawności w SM.¹⁵ Modele wykorzystujące kombinacje do sześciu biomarkerów mierzonych w CSF lub surowicy zapewniają przyrostowe udoskonalenia w przewidywaniu diagnozy i rokowania w SM.¹⁶

Nowoczesne metody prognozowania w stwardnieniu rozsianym

Modele uczenia maszynowego

Modele uczenia maszynowego (ML) wykazują obiecujące wyniki w prognozowaniu przebiegu stwardnienia rozsianego. W jednym z badań najlepsze wyniki w przewidywaniu rozwoju wtórnie postępującej postaci SM uzyskano w horyzoncie dwuletnim: AUC=0,86±0,07, czułość=0,76±0,14 i swoistość=0,77±0,05.¹⁷ W przypadku przewidywania stopnia nasilenia choroby, najlepsze wyniki osiągnięto dla szóstego roku progresji w horyzoncie dwuletnim: AUC=0,89±0,03, czułość=0,84±0,11 i swoistość=0,81±0,05.¹⁷

Model klasyfikacji XGBoost okazał się najlepszym modelem w jednym z badań, osiągając dokładność 88,5% i wynik F1 wynoszący 88,9%.⁸ Implementacja XGBoost mogła wykluczyć agresywny przebieg choroby w 94,9% przypadków, wykorzystując jedynie nieinwazyjne cechy, które są rutynowo zbierane na najwcześniejszym etapie kontaktu pacjenta z kliniką.⁸

W innym badaniu dotyczącym prognozowania niepełnosprawności w SM, opracowano model oparty na algorytmie uczenia maszynowego, który osiągnął dobrą wydajność dyskryminacji i kalibracji na zewnętrznym zestawie walidacyjnym, wykorzystując tylko zmienne rutynowo zbierane.¹⁸ Sugeruje to, że modele uczenia maszynowego mogą wiarygodnie informować klinicystów o przyszłym wystąpieniu progresji i są gotowe do badań nad wpływem klinicznym.¹⁸

Model wielu regresji liniowych wykazał 48% wyjaśnionej wariancji (p < 0,01) i ujawnił pięć czynników wpływających na wyniki rehabilitacji szpitalnej: liczbę kroków, czas nocnego odpoczynku, EDSS na wejściu, typ SM oraz wydajność w zadaniu wizualno-motorycznym z presją czasową.¹⁹

Wykorzystanie MRI i uczenia maszynowego

Obrazowanie MRI w połączeniu z algorytmami uczenia maszynowego stanowi obiecującą drogę dla rokowania w SM.¹² Ostatnio badania skłaniają się ku wykorzystywaniu ukrytych cech obrazowych uzyskanych z segmentowanych masek zmian za pomocą modeli głębokiego uczenia, zamiast tradycyjnie wyodrębnionych cech zmian MRI, które są mocno uzależnione od wiedzy eksperckiej i podatne na błędy.²⁰

Modele predykcyjne konwersji z CIS do jawnego SM oferują obiecujące możliwości wczesnej interwencji, jednakże porównanie ich skuteczności stanowi znaczące wyzwanie. Poleganie na walidacji krzyżowej w tych badaniach budzi obawy dotyczące potencjalnego przeuczenia i rzeczywistej zdolności do uogólniania modeli na niewidziane dane.²¹²⁰

Integracja uczenia maszynowego i biomarkerów MRI do zadań predykcyjnych w progresji SM stanowi obiecującą drogę dla postępu w zrozumieniu klinicznym. Integracja danych multimodalnych jest prawdopodobnie najlepszym rozwiązaniem dla podejścia medycyny spersonalizowanej w rokowaniu SM.²¹²⁰

Badania siatkówki w prognozowaniu

Optyczna koherentna tomografia siatkówki (OCT) została zidentyfikowana jako biomarker progresji choroby w rzutowo-remisyjnej postaci SM, podczas gdy dynamika zaniku siatkówki w postaci postępującej SM jest mniej jasna.²² Grubość okołotarczowej i plamkowej warstwy włókien nerwowych siatkówki (pRNFL, mRNFL) przewidywała przyszłe rzuty u wszystkich pacjentów z SM i RRMS, podczas gdy grubość mRNFL i warstwy komórek zwojowych-wewnętrznej pleksiformnej (GCIPL) przewidywała przyszłą aktywność MRI w RRMS (mRNFL, GCIPL) i PPMS (GCIPL).²²

Grubość mRNFL przewidywała przyszłą progresję niepełnosprawności w PPMS.²² Jednakże, podłużne zmiany grubości w rozsądnych przedziałach czasowych podlegały znacznej zmienności pomiarowej i nie nadawały się do przewidywania aktywności choroby na poziomie pojedynczego pacjenta.²³

Interesujące jest, że niższa grubość GCIPL oraz mRNFL, GCIPL i INL z najniższego tercylu były związane ze zwiększonym ryzykiem przyszłej progresji/aktywności MRI u pacjentów z PPMS, co sugeruje, że zanik siatkówki w PPMS jest napędzany przez stan zapalny i ma wartość predykcyjną.²⁴

Znaczenie wczesnej diagnozy i leczenia dla rokowania

Wczesna diagnoza i interwencja mogą mieć pozytywny wpływ na oczekiwaną długość życia i ogólne rokowanie u osób ze stwardnieniem rozsianym.²⁵ Terminowe i odpowiednie leczenie może mieć znaczący wpływ na rokowanie w SM.²⁵

W analizach eksploracyjnych po 15 latach, wyższe poziomy skumulowanej ekspozycji na dawkę i dłuższy czas leczenia wydawały się być związane z lepszymi wynikami klinicznymi.²⁶ Pozytywny związek wyższej ekspozycji na leczenie z korzystniejszymi wynikami sugeruje, że rozpoczęcie leczenia wcześnie i utrzymanie przestrzegania zaleceń przez długi okres może być ważne dla optymalnych wyników klinicznych.¹²

Im wcześniejszy etap diagnozy, tym bardziej korzystne rokowanie, ponieważ interwencje mogą być wdrożone szybko, aby zapobiec lub zminimalizować progresję niepełnosprawności.⁶

Komunikacja dotycząca rokowania z pacjentami

Badania sugerują, że pacjenci mają mieszane uczucia odnośnie poznania prawdopodobnego przebiegu swojej choroby.²⁷ Jednakże współcześnie, posiadanie jasnego obrazu ścieżki choroby, na której prawdopodobnie się znajdują, może kształtować ich decyzje dotyczące rodzaju odpowiedniego leku modyfikującego przebieg choroby (DMD).²⁷

Pacjenci często są ambiwalentni wobec prognozowania i uważają je za emocjonalnie niebezpieczne oraz o ograniczonej użyteczności.²⁸ Pracownicy ochrony zdrowia muszą starannie rozważyć, czy, kiedy i jak dzielić się informacjami o rokowaniu z pacjentami; specjalistyczne szkolenie może być korzystne.²⁸

Wytyczne kliniczne podkreślają znaczenie otwartej i uczciwej komunikacji oraz dostarczania informacji dla osób z SM, ale nie zawierają konkretnych zaleceń dotyczących sposobu komunikowania prawdopodobnego rokowania pacjenta i nieodłącznej niepewności otaczającej wyniki choroby.²⁹ Ambiwalencja wobec otrzymywania prognoz pokazana w badaniach sugeruje, że pracownicy ochrony zdrowia nie powinni zakładać, że wszystkie osoby z SM chcą znać swoje rokowanie.²⁹

Pomimo minimalnej komunikacji ze strony pracowników ochrony zdrowia i realistycznej oceny trudności w dokładnym prognozowaniu, osoby z SM rozwijają przekonania i oczekiwania dotyczące swojego rokowania, szczególnie dotyczące tempa pogarszania się stanu zdrowia.²⁹

Przyszłość prognozowania w stwardnieniu rozsianym

Przyszłość dla osób ze stwardnieniem rozsianym zawiera obietnicę poprawy rokowania i jakości życia.²⁵ Obecnie wiele wysiłku badawczego jest skierowane na odpowiedź na pytanie o prognozowanie, analizując czynniki takie jak objętość mózgu i wielkość nerwu wzrokowego w próbie znalezienia markerów, które mogłyby być powiązane z lepszymi lub gorszymi ścieżkami choroby.²⁷

Celem jest pomoc ludziom w zrozumieniu ich prawdopodobnego rokowania i ułatwienie im wyboru odpowiedniego leczenia.²⁷ Identyfikacja czynników prognostycznych, które mogą przewidzieć pomyślny lub niekorzystny długoterminowy wynik po rozpoczęciu terapii, jest wymagana, aby wspomóc podejmowanie decyzji terapeutycznych w praktyce klinicznej.¹²

Integracja danych multimodalnych jest prawdopodobnie najlepszym rozwiązaniem dla podejścia medycyny spersonalizowanej w rokowaniu SM.²¹²⁰ Badania potwierdzają założenie, że łączenie kilku biomarkerów w jednym teście pomoże w przyszłości zwiększyć dokładność diagnostyczną i prognostyczną.¹⁶

Czynnik prognostyczny	Wpływ na rokowanie	Komentarz
Płeć żeńska	Korzystny	Związana z wolniejszym narastaniem niepełnosprawności
Wiek <40 lat w momencie diagnozy	Korzystny	Niższy wiek zachorowania związany z lepszym rokowaniem długoterminowym
Niewielka liczba rzutów w pierwszych latach	Korzystny	Niższa częstość rzutów koreluje z wolniejszą progresją
Całkowite ustępowanie objawów po rzutach	Korzystny	Wskazuje na lepszą zdolność regeneracyjną układu nerwowego
Głównie objawy czuciowe	Korzystny	W przeciwieństwie do objawów piramidowych lub móżdżkowych
Płeć męska	Niekorzystny	Związana z szybszym narastaniem niepełnosprawności
Palenie tytoniu	Niekorzystny	Zwiększa ryzyko progresji niepełnosprawności
Choroby sercowo-naczyniowe	Niekorzystny	Korelują z szybszym narastaniem niepełnosprawności
Postać pierwotnie postępująca (PPMS)	Niekorzystny	Wcześniejsze osiąganie kamieni milowych niepełnosprawności
Wysoka liczba zmian w rdzeniu kręgowym	Niekorzystny	Związana z wyższym ryzykiem rzutów
Obecność prążków oligoklonalnych w CSF	Niekorzystny	Zwiększa ryzyko konwersji CIS do CDMS o 30%
Niski wynik SDMT przy diagnozie SPMS	Niekorzystny	Związany z większym ryzykiem progresji
Wzrost EDSS w ciągu pierwszych 24 miesięcy	Niekorzystny	Predyktor długoterminowej progresji niepełnosprawności
Niska grubość GCIPL i mRNFL w OCT	Niekorzystny	Predyktor przyszłej aktywności MRI i progresji

Podsumowanie

Prognozowanie w stwardnieniu rozsianym pozostaje wyzwaniem ze względu na heterogeniczny charakter choroby. Mimo to, zidentyfikowano szereg czynników demograficznych, klinicznych, obrazowych i laboratoryjnych, które mogą pomóc w przewidywaniu przebiegu choroby.¹²

Nowoczesne podejścia wykorzystujące uczenie maszynowe i kombinacje biomarkerów oferują obiecujące wyniki w prognozowaniu stwardnienia rozsianego.¹⁸¹⁵ Wczesna diagnoza i leczenie mają pozytywny wpływ na długoterminowe rokowanie.²⁵²⁶

Komunikacja dotycząca rokowania powinna być dostosowana do indywidualnych potrzeb pacjenta, z uwzględnieniem jego preferencji odnośnie otrzymywania takich informacji.²⁹ Przyszłe badania powinny koncentrować się na walidacji modeli prognostycznych w różnorodnych kohortach pacjentów oraz integracji danych multimodalnych w celu opracowania bardziej spersonalizowanego podejścia do prognozowania w stwardnieniu rozsianym.¹⁵²¹

Kolejne rozdziały

Zapraszamy do dalszego czytania naszego leksykonu.

Wybierz kolejny rozdział z menu poniżej, aby otworzyć nową podstronę kompedium wiedzy i uzyskać szczegółowe informację o leku, substancji lub chorobie.

Materiały źródłowe

#1 Prognostic models for predicting clinical disease progression, worsening and activity in people with multiple sclerosis
https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC7389149/
To identify and summarize multivariable prognostic models for quantifying the risk of clinical disease progression, worsening, and activity in MS. […] We expect to find substantial heterogeneity, as diagnostic criteria for MS subtypes and available treatment options, as well as the technology used to assess disease activity, have evolved over time. Heterogeneity is also typically high in prognostic studies. […] Many potential prognostic factors for predicting disease progression, worsening and activity have been identified. These include but are not limited to age, gender, body mass index, smoking history, and disease duration. […] To our knowledge, no widely accepted prognostic model for MS is being used in clinical practice yet. […] Clinically relevant outcomes in MS are related to disability and relapses. Disease progression is characterized by a creeping and unstoppable accumulation of neurological deficits and usually manifests as a decrease in walking ability which occurs over varying time spans.
#1
https://link.springer.com/article/10.1007/s00415-024-12651-3
Multiple sclerosis (MS) is a demyelinating neurological disorder with a highly heterogeneous clinical presentation and course of progression. […] The purpose of this review was to examine the application of MRI-based ML for prediction of MS disease progression. […] Overall, MRI-based ML presents a promising avenue for MS prognosis. […] However, integration of imaging biomarkers with other multimodal patient data shows great potential for advancing personalized healthcare approaches in MS. […] Hence, predicting a patients course of disease and risk of progression is pertinent to properly evaluate the benefits of early intervention while minimizing the adverse effects associated with DMT administration, particularly highly effective treatments. […] However, the heterogeneous nature of MS disease course precludes an accurate prediction with existing prognostic indices and established biomarkers, which take a one size fits all approach without accounting for individual differences.
#2 Predicting multiple sclerosis disease progression and outcomes with machine learning and MRI-based biomarkers: a review | springermedizin.de
https://www.springermedizin.de/predicting-multiple-sclerosis-disease-progression-and-outcomes-w/27685120
Multiple sclerosis (MS) is a demyelinating neurological disorder with a highly heterogeneous clinical presentation and course of progression. […] The purpose of this review was to examine the application of MRI-based ML for prediction of MS disease progression. […] Overall, MRI-based ML presents a promising avenue for MS prognosis. […] However, integration of imaging biomarkers with other multimodal patient data shows great potential for advancing personalized healthcare approaches in MS. […] Hence, predicting a patients course of disease and risk of progression is pertinent to properly evaluate the benefits of early intervention while minimizing the adverse effects associated with DMT administration, particularly highly effective treatments. […] However, the heterogeneous nature of MS disease course precludes an accurate prediction with existing prognostic indices and established biomarkers, which take a one size fits all approach without accounting for individual differences.
#2 Prognostic Factors in Multiple Sclerosis
https://practicalneurology.com/articles/2022-feb/prognostic-factors-in-multiple-sclerosis
Prediction of highly active disease and rapid disability accumulation is crucial to optimizing clinical outcomes over time. […] Owing to the clinical heterogeneity of MS, an awareness of key features that have predictive value to identify those with a higher likelihood of having highly active disease and developing rapid disability accumulation is crucial to optimizing clinical outcomes over time. […] In this review, we discuss potential prognostic factors in MS, including demographics, clinical characteristics, MRI measures, and laboratory tests that may have utility in clinical practice to predict conversion of clinically isolated syndrome (CIS) and radiologically isolated syndrome (RIS) to MS and disease activity and disability accumulation. […] Age at MS onset is known to impact MS disease course, and increasing age at onset correlates with decreased time to onset of specific disability milestones.
#3 Prognostic Factors in Multiple Sclerosis
https://practicalneurology.com/diseases-diagnoses/ms-immune-disorders/prognostic-factors-in-multiple-sclerosis/31874/
Prediction of highly active disease and rapid disability accumulation is crucial to optimizing clinical outcomes over time. […] Owing to the clinical heterogeneity of MS, an awareness of key features that have predictive value to identify those with a higher likelihood of having highly active disease and developing rapid disability accumulation is crucial to optimizing clinical outcomes over time. […] In this review, we discuss potential prognostic factors in MS, including demographics, clinical characteristics, MRI measures, and laboratory tests that may have utility in clinical practice to predict conversion of clinically isolated syndrome (CIS) and radiologically isolated syndrome (RIS) to MS and disease activity and disability accumulation. […] Age at MS onset is known to impact MS disease course, and increasing age at onset correlates with decreased time to onset of specific disability milestones.
#3 Prognostic Factors in Multiple Sclerosis
https://practicalneurology.com/articles/2022-feb/prognostic-factors-in-multiple-sclerosis
Among people with CIS, lower age of onset was associated with an increased risk of conversion to clinically definite MS (CDMS). […] Numerous studies have suggested that male sex negatively influences long-term disability outcomes and is associated with a shorter time to disability accrual in MS. […] In a US-based study, Black and Hispanic/Latinx people with MS had more rapid disability accumulation than white people with MS, even after adjusting for age, gender, and insurance type. […] A large cohort study of 8,983 people with MS showed having cardiovascular comorbidities at MS onset or diagnosis significantly correlated with more rapid disability accumulation. […] Several studies have identified a link between smoking and increased risk of disability progression in MS. […] Higher relapse activity in the initial few years of MS is associated with an elevated risk of reaching disability milestones or having secondary progression.
#4 Prognostic Factors in Multiple Sclerosis
https://practicalneurology.com/diseases-diagnoses/ms-immune-disorders/prognostic-factors-in-multiple-sclerosis/31874/
Among people with CIS, lower age of onset was associated with an increased risk of conversion to clinically definite MS (CDMS). […] Similarly, among people with RIS, lower age at diagnosis was independently associated with a higher risk of developing a first clinical event consistent with MS at 5 and 10 years of follow-up. […] Numerous studies have suggested that male sex negatively influences long-term disability outcomes and is associated with a shorter time to disability accrual in MS. […] In a US-based study, Black and Hispanic/Latinx people with MS had more rapid disability accumulation than white people with MS, even after adjusting for age, gender, and insurance type. […] A large cohort study of 8,983 people with MS showed having cardiovascular comorbidities at MS onset or diagnosis significantly correlated with more rapid disability accumulation.
#5 Prognosis | MS Trust
https://mstrust.org.uk/a-z/prognosis
Prognosis means the likely course of a health condition, based on medical experience. […] It is very difficult to predict the course of multiple sclerosis. The type, duration, severity and impact of symptoms will vary from individual to individual. Some people will go for long periods with few or no symptoms whilst others will experience more frequent or persistent problems. […] There are some factors that have been shown to suggest how MS may develop. These have been observed in long-term studies and reflect a general trend. They do not represent a guide to how a specific person’s MS will develop. Multiple sclerosis remains a very unpredictable condition. […] Factors that are associated with a relatively better disease course are: being female, being less than 40 years old when diagnosed, having few relapses in the first few years after diagnosis, making a complete recovery from relapses, having long intervals between relapses, having symptoms that are mainly sensory in nature (such as numbness or tingling).
#6 Understanding the Prognosis of Multiple Sclerosis (2025)
https://www.dvcstem.com/post/multiple-sclerosis-prognosis
Factors associated with a relatively better disease course include being female, being less than 40 years old when diagnosed, and having few relapses in the first few years after diagnosis. […] To determine the prognosis of MS, healthcare professionals consider a combination of clinical evaluations, neurological examinations, and diagnostic tests such as magnetic resonance imaging (MRI). […] The prognosis for PPMS is generally less favorable, with a higher likelihood of disability progression over time. […] The prognosis for SPMS varies depending on the age at onset, the rate of progression, and the individual’s response to treatment. […] The prognosis for PRMS is generally poor, with a higher likelihood of significant disability. […] The earlier the stage at diagnosis, the more favorable the prognosis tends to be, as interventions can be implemented promptly to prevent or minimize disability progression.
#7 Prognostic Factors in Multiple Sclerosis
https://practicalneurology.com/diseases-diagnoses/ms-immune-disorders/prognostic-factors-in-multiple-sclerosis/31874/
Several studies have identified a link between smoking and increased risk of disability progression in MS. […] Higher relapse activity in the initial few years of MS is associated with an elevated risk of reaching disability milestones or having secondary progression. […] The interval between relapses and recovery from relapses has also been shown to be relevant to clinical outcomes. […] Relapse topology has prognostic value in MS. […] People with PPMS have an earlier median time to acquiring disability milestones compared to those with RRMS. […] A higher number of spinal cord lesions at baseline has been associated with a higher risk of relapse over approximately 3 years. […] The only laboratory measure widely available and with clearly demonstrated prognostic value at this time for MS is cerebrospinal fluid (CSF)-specific oligoclonal band (OCB) testing. […] The presence of CSF-specific OCBs in CIS independently elevated the risk of conversion to CDMS by 30% and the risk of disability accumulation twofold. […] Understanding how to apply these factors in clinical practice is necessary to enable a more refined therapeutic approach.
#8
https://sensesandsciences.com/index.php/Senses/article/view/245
Multiple sclerosis (MS) is a central nervous system (CNS) disorder characterized by inflammation, demyelination, and neurodegeneration. It is the most common cause of non-traumatic neurological disability in young adults. The course of the disease varies between individuals: some patients accumulate minimal disability over their lives, whereas others experience a rapidly disabling course. This latter subset of patients is often referred to as having aggressive MS. […] The XGBoost classification model was the best performing model with an accuracy of 88.5% and F1 score of 88.9%. […] Our XGBoost implementation could rule out the aggressive course outcome 94.9% of the time by using only non-invasive features that are routinely collected earliest in the patients contact with the clinic. This suggests a lower practical burden for the clinical implementation of ML progression algorithms. Finally, our results suggest allergic rhinitis may be a risk factor for the aggressive progression of MS.
#9 Predictors of progression of multiple sclerosis in a sample of Egyptian patients | The Egyptian Journal of Neurology, Psychiatry and Neurosurgery | Full Text
https://ejnpn.springeropen.com/articles/10.1186/s41983-023-00779-4
Multiple sclerosis (MS) is a multifactorial neurodegenerative autoimmune disease with a varied clinical course and presentation, which is more frequent than ever in the Middle East. The aim of this work is to investigate potential predictors of MS progression in order to help in early diagnose and predict progressive course of the disease. […] Significant associations between MS progression and smoking, vitamin D deficiency, disease duration, delay in MS diagnosis, unemployment, site and number of lesions, and number of black holes were reported. […] MS secondary progression can be predicted among MS patients in routine practice comprising exposure history, clinical assessment, laboratory findings, and radiological examinations. […] The mean duration of progression to SPMS was 2.90.8 years after reviewing 123 patients with RRMS in one study.
#10 Prognostic Factors in Multiple Sclerosis
https://practicalneurology.com/articles/2022-feb/prognostic-factors-in-multiple-sclerosis
The interval between relapses and recovery from relapses has also been shown to be relevant to clinical outcomes. […] Relapse topology has prognostic value in MS. […] People with PPMS have an earlier median time to acquiring disability milestones compared to those with RRMS. […] A higher number of spinal cord lesions at baseline has been associated with a higher risk of relapse over approximately 3 years. […] The only laboratory measure widely available and with clearly demonstrated prognostic value at this time for MS is cerebrospinal fluid (CSF)-specific oligoclonal band (OCB) testing. […] The presence of CSF-specific OCBs in CIS independently elevated the risk of conversion to CDMS by 30% and the risk of disability accumulation twofold. […] Understanding how to apply these factors in clinical practice is necessary to enable a more refined therapeutic approach.
#11 Predictors of progression of multiple sclerosis in a sample of Egyptian patients | The Egyptian Journal of Neurology, Psychiatry and Neurosurgery | Full Text
https://ejnpn.springeropen.com/articles/10.1186/s41983-023-00779-4
In the multivariate Cox regression analysis using, lower SDMT scale at the time of SPMS diagnosis was associated with greater hazard of progression (HR, 95% CI; 0.928, 0.9060.95). […] Clinicians can prospectively diagnose patients at the transitioning phase of MS identifying who are the patients at risk for progression, then calculating the risk of future progression, close detailed clinical assessments on short time intervals, and finally making the diagnosis of confirmed disability progression early prior to reaching an irreversible stage of neurological damage, SDMT and 25 FWT scores can predict early conversion to SPMS. Variables that are associated with high risk of progression are smoking, employment state, number of relapses and relapse recovery, disease duration, number and site of lesions, DMDs used.
#12 Factors influencing long-term outcomes in relapsingâremitting multiple sclerosis: PRISMS-15 | Journal of Neurology, Neurosurgery & Psychiatry
https://jnnp.bmj.com/content/86/11/1202
The positive association of higher treatment exposure with more favourable outcomes suggests that starting treatment early and maintaining adherence over the long term may be important for optimal clinical outcomes. […] Identification of prognostic factors that can predict a successful or poor long-term outcome after starting therapy is required to assist therapeutic decision-making in clinical practice. […] An increase in EDSS score from baseline to 24months was associated with an increase in EDSS score and likelihood of confirmed EDSS progression as well as SPMS conversion over 15years.
#13
https://link.springer.com/article/10.1007/s00415-024-12651-3
Magnetic resonance imaging (MRI) has proven to be a pivotal imaging biomarker in MS, playing an essential role in diagnosis, monitoring, prognosis, and outcome assessment. […] Resolving this paradox is at the forefront of contemporary MS biomarker research for both cognitive and physical outcomes of MS. […] Significant milestones in the MS disease course are the conversion of CIS to clinically definite MS and subsequent signs of increased disease activity reflecting the exacerbation of MS-related disabilities. […] The current review provides a comprehensive overview of ML models integrating MRI biomarkers for the task of predicting disease progression in MS. […] The model architectures and MRI-derived biomarkers are discussed, and details for included studies are displayed in Tables 1, 2, 3, 4, 5, 6.
#14 Predicting multiple sclerosis disease progression and outcomes with machine learning and MRI-based biomarkers: a review | springermedizin.de
https://www.springermedizin.de/predicting-multiple-sclerosis-disease-progression-and-outcomes-w/27685120
Significant milestones in the MS disease course are the conversion of CIS to clinically definite MS and subsequent signs of increased disease activity reflecting the exacerbation of MS-related disabilities. […] The most prominent of these disabilities with the greatest impact on quality of life are motor and cognitive impairments. […] The current review provides a comprehensive overview of ML models integrating MRI biomarkers for the task of predicting disease progression in MS. […] The current review is structured in accordance with the existing literature into the aforementioned five tasks. […] The model architectures and MRI-derived biomarkers are discussed, and details for included studies are displayed in Tables 1, 2, 3, 4, 5, 6. […] The challenges of MRI data heterogeneity in multicenter datasets were highlighted.
#15 Combination protein biomarkers predict multiple sclerosis diagnosis and outcomes | Journal of Neuroinflammation | Full Text
https://jneuroinflammation.biomedcentral.com/articles/10.1186/s12974-024-03036-4
Establishing biomarkers to predict multiple sclerosis diagnosis and prognosis has been challenging using a single biomarker approach. […] We hypothesised that a combination of biomarkers would increase the accuracy of prediction models to differentiate multiple sclerosis from other neurological disorders and enhance prognostication for people with multiple sclerosis. […] Predictions using combinations of biomarkers were considerably better than single biomarker predictions. […] A combination of fluid biomarkers has a higher accuracy to differentiate multiple sclerosis from other neurological disorders and significantly improved the prediction of the development of sustained disability in multiple sclerosis. […] The utility of our biomarker models can only be established by robust validation in different and varied cohorts.
#16 Combination protein biomarkers predict multiple sclerosis diagnosis and outcomes | Journal of Neuroinflammation | Full Text
https://jneuroinflammation.biomedcentral.com/articles/10.1186/s12974-024-03036-4
Given the complexity of multiple sclerosis biology, a combination of markers may improve predictions versus any marker in isolation. […] Here we have shown that combinations of up to six biomarkers measured in CSF or serum provide incremental improvements in the prediction of diagnosis and prognosis in multiple sclerosis. […] Our models also demonstrated evidence of complement activation and consumption. […] Overall, our data support previous findings that imply ongoing local and systemic complement dysregulation in multiple sclerosis. […] In conclusion, using well-optimised assays for 24 candidate protein biomarkers in the blood and 20 CSF we have demonstrated that combination models showed better prediction of multiple sclerosis diagnosis and prognosis than single biomarkers. […] This study supports the premise that combining several biomarkers in a single test will aid diagnostic and prognostic accuracy in the future.
#17 Prediction of disease progression and outcomes in multiple sclerosis with machine learning | Scientific Reports
https://www.nature.com/articles/s41598-020-78212-6
Multiple Sclerosis is a chronic inflammatory disease, affecting the Central Nervous System and leading to irreversible neurological damage, such as long term functional impairment and disability. […] Additionally, relapsing-remitting patients can evolve its course into a secondary progressive, characterized by a slow progression of disability independent of relapses. […] For the first case, the best results were obtained within two years: AUC=0.86Â±0.07, sensitivity=0.76Â±0.14 and specificity=0.77Â±0.05; and for the second, the best results were obtained for the 6th year of progression, also within two years: AUC=0.89Â±0.03, sensitivity=0.84Â±0.11, and specificity=0.81Â±0.05. […] These results demonstrate the possibility of predicting Multiple Sclerosis progression by using machine learning, which may help to understand this diseases dynamics and thus, advise physicians on medication intake.
#18 Machine-learning-based prediction of disability progression in multiple sclerosis: An observational, international, multi-center study | PLOS Digital Health
https://journals.plos.org/digitalhealth/article?id=10.1371/journal.pdig.0000533
Disability progression is a key milestone in the disease evolution of people with multiple sclerosis (PwMS). Prediction models of the probability of disability progression have not yet reached the level of trust needed to be adopted in the clinic. […] Good discrimination and calibration performance on an external validation set is achieved, using only routinely collected variables. This suggests machine-learning models can reliably inform clinicians about the future occurrence of progression and are mature for a clinical impact study. […] Models that accurately predict disability progression in individuals with multiple sclerosis (MS) have the potential to greatly benefit both patients and medical professionals. By aiding in life planning and treatment decision-making, these predictive models can enhance the overall quality of care for people with MS.
#19 Inpatient Rehabilitation: Prediction of Changes in Sensorimotor Performance in Multiple Sclerosis: A Pilot Study
https://www.mdpi.com/resolver?pii=jcm10102177
A model of multiple linear regression was strong with 48% explained variance (p < 0.01) and revealed five impacting factors: the number of steps, nocturnal rest time, the EDSS at entry, the type of MS, and the performance in a visuomotor pursuit task with time pressure. [...] In conclusion, the statistical model that predicts 48% of variance in sensorimotor performance changes during inpatient rehabilitation raises a significant number of questions that should be further pursued in order to better understand the potential of patients visiting rehabilitation facilities and therefore to maximize the effect of such measures.
#20 Predicting multiple sclerosis disease progression and outcomes with machine learning and MRI-based biomarkers: a review | springermedizin.de
https://www.springermedizin.de/predicting-multiple-sclerosis-disease-progression-and-outcomes-w/27685120
Recently, studies have gravitated toward utilizing latent imaging features obtained from segmented lesion masks via DL models, rather than traditionally extracted MRI lesion features that are heavily reliant on domain expertise and are prone to bias. […] While the discussed predictive models for the conversion from CIS to overt MS present promising avenues for early intervention, comparing their efficacy poses significant challenges. […] The reliance on cross-validation in these studies raises concerns about potential overfitting and the true generalizability of the models to unseen data. […] The integration of ML and MRI biomarkers for predictive tasks in MS progression presents a promising avenue for advancing clinical insights. […] The integration of multimodal data is likely the best solution for a personalized medicine approach in MS prognosis.
#21
https://link.springer.com/article/10.1007/s00415-024-12651-3
The challenges of MRI data heterogeneity in multicenter datasets were highlighted. […] While the discussed predictive models for the conversion from CIS to overt MS present promising avenues for early intervention, comparing their efficacy poses significant challenges. […] The reliance on cross-validation in these studies raises concerns about potential overfitting and the true generalizability of the models to unseen data. […] The integration of ML and MRI biomarkers for predictive tasks in MS progression presents a promising avenue for advancing clinical insights. […] The integration of multimodal data is likely the best solution for a personalized medicine approach in MS prognosis.
#22 Evolution of retinal degeneration and prediction of disease activity in relapsing and progressive multiple sclerosis | Nature Communications
https://www.nature.com/articles/s41467-024-49309-7
Retinal optical coherence tomography has been identified as biomarker for disease progression in relapsing-remitting multiple sclerosis (RRMS), while the dynamics of retinal atrophy in progressive MS are less clear. […] Peripapillary and macular retinal nerve fiber layer (pRNFL, mRNFL) thickness predicted future relapses in all MS and RRMS patients while mRNFL and ganglion cell-inner plexiform layer (GCIPL) thickness predicted future MRI activity in RRMS (mRNFL, GCIPL) and PPMS (GCIPL). […] mRNFL thickness predicted future disability progression in PPMS. […] In conclusion, retinal degeneration, most pronounced of pRNFL and GCIPL, occurs in all subtypes. […] Analyzing 2651 OCT measurements of 195 RRMS, 87 SPMS, 125 PPMS patients and 98 controls from five German MS centers, we could demonstrate that retinal degeneration occurred and predicted disease activity in all MS subtypes.
#23 Evolution of retinal degeneration and prediction of disease activity in relapsing and progressive multiple sclerosis | Nature Communications
https://www.nature.com/articles/s41467-024-49309-7
However, longitudinal thickness change rates over reasonable intervals were subject to considerable amounts of measurement variability and not suitable to predict disease activity on a single patient level. […] When adjusting for all covariates in the LMER, lower pRNFL and mRNFL thickness were associated with increased probability for relapses in all MS and RRMS patients without ON (pRNFL and mRNFL) and all RRMS patients (pRNFL). […] mRNFL and GCIPL thickness predicted future MRI progression/activity in RRMS without ON (mRNFL and GCIPL thickness) and PPMS patients (GCIPL thickness). […] When adjusting for age, sex, and DMT in the LMER, mRNFL thickness predicted future disability progression in PPMS. […] Our study shows that pRNFL and GCIPL decreased throughout the disease course in both relapsing and progressive MS while the other retinal layers presented a more heterogeneous atrophy pattern.
#24 Evolution of retinal degeneration and prediction of disease activity in relapsing and progressive multiple sclerosis | Nature Communications
https://www.nature.com/articles/s41467-024-49309-7
Our findings corroborate and expand upon previous findings demonstrating that the pRNFL thickness loss was most pronounced at the beginning of disease and diminished with longer disease duration not only in relapsing but also in primary progressive MS. […] Interestingly, lower GCIPL thickness and mRNFL, GCIPL, and INL thickness of the lowest tertile were associated with increased risk for future MRI progression/activity in PPMS patients suggesting that retinal atrophy in PPMS is driven by inflammation and has predictive value.
#25 Understanding the Prognosis of Multiple Sclerosis (2025)
https://www.dvcstem.com/post/multiple-sclerosis-prognosis
Early diagnosis and intervention can have a positive impact on the life expectancy and overall prognosis of individuals with MS. […] Timely and appropriate treatment can have a significant impact on the prognosis of MS. […] The long-term efficacy of treatments for Multiple Sclerosis varies depending on the individual’s response, the specific treatment used, and disease characteristics. […] The future for individuals with Multiple Sclerosis holds promise for improved prognosis and quality of life.
#26 Factors influencing long-term outcomes in relapsingâremitting multiple sclerosis: PRISMS-15 | Journal of Neurology, Neurosurgery & Psychiatry
https://jnnp.bmj.com/content/86/11/1202
Of 560 patients randomised in PRISMS, 291 returned for PRISMS-15 and 290 (51.8%) were analysed. Higher cumulative dose exposure and longer treatment time appeared to be associated with better outcomes on: annualised relapse rate, number of relapses, time to Expanded Disability Status Scale (EDSS) progression, change in EDSS, proportions of patients with EDSS 4 or 6, 5 relapses and EDSS 4 or 6, and time to conversion to secondary-progressive MS (SPMS). […] These findings suggest that higher cumulative exposure to sc IFN -1a may be associated with better clinical outcomes, and early change in EDSS score may have prognostic value, over many years, in RRMS. […] In these exploratory analyses at 15years, higher levels of cumulative dose exposure and longer time on treatment appeared to be associated with better clinical outcomes.
#27 Prognosis | MS Trust
https://mstrust.org.uk/a-z/prognosis
Research suggests that people with MS have mixed feelings about knowing their likely disease course. […] However today, having a clear idea of the disease pathway you are likely to be on might shape your decisions about what kind of DMD is appropriate for you. […] Much research effort is currently aimed at answering this question, looking at factors like brain volume and optic nerve size in an attempt to find markers that might be linked to better or worse disease pathways. It is still early days, but the aim is to help people understand their likely prognosis and make it easier for them to choose the right treatment.
#28 How Do People with Multiple Sclerosis Experience Prognostic Uncertainty and Prognosis Communication? A Qualitative Study | PLOS One
https://journals.plos.org/plosone/article?id=10.1371/journal.pone.0158982
Disease progression in multiple sclerosis (MS) is highly variable and predicting prognosis is notoriously challenging. […] Patients are often ambivalent about prognosis forecasting and consider it emotionally dangerous and of circumscribed usefulness. […] HCPs must carefully consider whether, when and how to share prognosis information with patients; specific training may be beneficial. Future research should confirm findings about limited HCP-patient communication, distinguish predictors of patients attitudes towards prognostication and identify circumstances under which prognostic forecasting benefits patients. […] Despite the identification of prognostic principles accurate prediction of an individual patients short and long-term disease activity, progression and ultimate disability level remains challenging.
#29 How Do People with Multiple Sclerosis Experience Prognostic Uncertainty and Prognosis Communication? A Qualitative Study | PLOS One
https://journals.plos.org/plosone/article?id=10.1371/journal.pone.0158982
Clinical guidelines emphasise the importance of open and honest communication and information provision for pwMS but make no specific recommendations about how an individuals likely prognosis and the inherent uncertainty surrounding disease outcomes is communicated. […] The analysis suggested that limited communication about prognosis takes place between pwMS and HCPs, a finding which, together with the global dissatisfaction expressed about interactions with HCPs, was not unexpected and concurs with previous research on communication in MS. […] In spite of minimal HCP communication and a realistic appreciation of the difficulties in accurate prognostication, we found that pwMS developed beliefs and expectations about their prognosis; particularly about the pace of worsening. […] The ambivalence towards receiving forecasts of prognosis demonstrated in this study suggests that HCPs should not assume that all PwMS want to know their prognosis.