脑脊液分子检测在多发性硬化症中的多中心验证：从精准诊断到疾病分期的突破

本综述通过多中心验证研究证实，基于脑脊液（CSF）蛋白质组学的分子检测可显著提升多发性硬化症（MS）的诊断准确性（AUROC=0.94），实现疾病亚型分层（RRMS与progMS区分AUROC=0.76）并预测远期残疾进展（EDSS相关性与p=2.54×10−5），为MS的个体化诊疗提供了新一代生物标志物工具。

Abstract

多发性硬化症（MS）的个性化治疗需求日益增长，迫切需要超越磁共振成像（MRI）和临床评估的更精准生物标志物。多重蛋白质组学技术的进展表明，MS发病时的脑脊液（CSF）分析不仅能提高诊断准确性，还能提供预后和分期信息，并揭示分子治疗靶点。

Introduction

神经系统疾病的临床诊断与病理金标准相比存在20-40%的错误率，MS的诊断同样面临不确定性：基于MRI的诊断准确性曲线下面积（AUROC）仅为0.65–0.70。误诊可能延误MS患者的必要治疗，同时使其他患者暴露于无效或不必要的疗法。当前MS诊断标准虽已纳入CSF生物标志物（如IgG指数和寡克隆带OCBs），但这些标志物缺乏对MS的特异性。高通量多重蛋白质组学和质谱技术的进步使得CSF中数千种蛋白质的相对和绝对定量成为可能，为开发具有更高准确性、预后价值和治疗指导潜力的分子诊断测试开辟了新途径。

Methods

本研究采用多中心回顾性分析，对160例接受神经免疫性疾病诊断评估的个体冷冻保存的CSF样本进行分析，并对其中96例确诊MS患者进行了至少3年的前瞻性随访。研究旨在外部验证先前发表的基于CSF的诊断和预后分类器。CSF样本通过SOMAscan 1.3k assay测量1305种蛋白质的相对浓度，并使用随机森林模型生成MS和progMS诊断概率（0-1）。预后分类器通过CSF蛋白质组数据预测随访时扩展残疾状态量表（EDSS）评分。

Results

CSF分子诊断测试在区分96例确诊MS患者与30例其他炎性神经系统疾病（OIND）和34例非炎性神经系统疾病（NIND）患者时，AUROC达到0.94（p=4.7×10⁻²¹）。该测试还区分了65例复发缓解型MS（RRMS）与31例进展型MS（progMS），AUROC为0.76（p=1.4×10⁻⁵）。预后分类器预测了前瞻性测量的EDSS评分（rho=0.43, p=2.54×10⁻⁵）。

Interpretation

这项多中心外部验证研究表明，基于CSF的分子测试能够可靠地区分MS与其他神经系统疾病，对MS亚型进行分层，并在真实世界环境中预测未来残疾进展。这些结果为开发下一代个性化MS护理的分子工具奠定了基础。

Discussion

MS的诊断仍然具有挑战性，因其临床和影像学特征与其他神经系统疾病存在重叠。MS发病机制涉及早期和持续的炎症、神经轴索损伤以及与衰老、神经可塑性和髓鞘再生的异质性相互作用，所有这些都导致其多变的临床病程。CSF蛋白质组学为了解这些生物过程提供了宝贵窗口，并可指导个体化治疗决策。本研究利用北美三个MS中心数十年冷冻保存的CSF样本，外部验证了先前开发的基于CSF的分子分类器。这些测试在区分MS与其他中枢神经系统病理以及区分RRMS与progMS方面表现出强大的临床效用。尽管性能略低于先前的单中心内部验证（MS诊断AUROC 0.94 vs 0.98；progMS诊断AUROC 0.76 vs 0.91），但它们显著优于传统的MRI-based MS诊断工具。对误诊病例的分析显示，大多数被分类为非MS的MS患者缺乏鞘内适应性免疫激活的证据（如升高的IgG指数、OCBs和sCD27水平）。CSF-based progMS分类器将更多个体识别为progMS，这与衰老在驱动MS进展中的重要作用一致。该模型的连续输出（CSF预测的progMS概率）是多变量模型中随访EDSS的最强预测因子，突出了将本质上连续的生物过程二分法的局限性。CSF-based预后模型通过预测基于基线CSF蛋白质组的未来残疾变化也得到验证。使用COMRISv2算法估计基线EDSS并整合CSF预测的残疾斜率，与随访EDSS呈现中度相关性，解释了40%的方差，与先前的内部验证一致。本研究的主要优势包括其多中心设计、依赖于常规实践中可用的临床和影像数据、前瞻性随访与结构化EDSS评估、盲法数据生成以及预先设定的效能计算和结局指标。然而，研究也存在显著局限性：COVID-19大流行 disrupted 了面对面随访访问，限制了残疾评估和功能结局（T25FW、9HPT、SDMT）的收集；研究人群代表了一个便利样本——在诊断时同意CSF生物样本库并愿意返回随访的MS患者，这可能降低了基线临床数据的质量，并导致progMS诊断的报告不足。此外，多重蛋白质组学平台（包括SOMAscan）在不断演变，1.1k和1.3k assay版本之间的方法学差异要求重新校准MS诊断模型，并可能导致其诊断性能的轻微下降。重要的是，这些局限性更可能减弱效应量并夸大p值，而不是夸大关联。在大多数MS组学研究甚至缺乏内部验证队列的时候，这项多中心外部验证研究提供了一个令人信服的概念验证：CSF生物标志物蕴藏着关于鞘内疾病机制的丰富分子信息，可用于准确诊断、分期和区分MS与其临床模拟疾病，同时提供预后见解。 beyond 验证特定的CSF-based模型，这项研究为未来CSF蛋白质组学在个性化和优化神经系统疾病护理中的临床和商业应用奠定了基础。