STOWE, VT-sommige patiënten met migraine krijgen een ongepaste diagnose van multiple sclerose (MS). De twee wanorde delen bepaalde klinische en radiologische kenmerken, en verkeerde diagnose is een significant probleem. Met behulp van MRI-scanners op grote schaal beschikbaar voor artsen, onderzoekers ontwikkelen verschillende beeldvormingstechnieken die een objectieve basis voor het onderscheid tussen MS en migraine kan bieden, volgens een overzicht dat op de hoofdpijn coöperatie van New England 28e jaarlijkse Stowe hoofdpijn Symposium.
Andrew J. Solomon, MD
De beeldvormingstechnieken evalueren verschillende aspecten van MS pathologie, aldus Andrew J. Solomon, MD, universitair hoofddocent neurologische wetenschappen aan de Universiteit van Vermont College Of Medicine in Burlington. De technieken zijn grotendeels geautomatiseerd, wat de behoefte aan menselijke interpretatie van gegevens vermindert. De integratie van machine learning kan verder helpen differentiële diagnose.
redenen voor verwarring
verschillende gelijkenissen tussen migraine en MS verhogen de kans op een verkeerde diagnose. De twee aandoeningen zijn chronisch en leiden tot aanvallen en remissies. Beide worden geassocieerd met veranderingen in hersenenstructuur en witte materieafwijkingen die subklinisch kunnen zijn.
in een onderzoek bij patiënten met migraine door Liu et al, voldeed tussen 25% en 35% van de deelnemers aan MRI-criteria voor verspreiding in de ruimte voor MS, afhankelijk van hoe laesies werden gedefinieerd. Het eerste rapport van natalizumab-geassocieerde progressieve multifocale leuko-encefalopathie kwam voor bij een patiënt die bij autopsie geen MS had. In een studie uit 1988 vonden Engell en collega ‘ s dat van 518 opeenvolgende patiënten die waren overleden met een diagnose van klinisch definitieve MS, de diagnose onjuist was voor 6%.
in 2005 evalueerden Carmosino en collega ‘ s 281 patiënten die waren doorverwezen naar een MS-Centrum en stelden vast dat 67% van hen geen MS had.de onderzoekers identificeerden 37 alternatieve diagnoses, waarvan migraine de tweede meest voorkomende was. Ongeveer 10% van de deelnemers had een definitieve diagnose van migraine.
in een recent onderzoek, Dr. Solomon en collega ‘ s vroegen meer dan 100 MS-specialisten of ze patiënten hadden gezien die een diagnose van MS hadden gehad voor meer dan een jaar, maar, na evaluatie, vastgesteld dat ze niet ms.ongeveer 95% van de respondenten antwoordde bevestigend. Ongeveer 40% van de respondenten meldde drie tot vijf van dergelijke patiënten te hebben gezien in het voorgaande jaar.
de huidige diagnostische criteria voor MS zijn gebaseerd op clinici om klinische en radiologische gegevens te interpreteren en bevatten veel voorbehouden met betrekking tot de toepassing ervan, zei Dr.Solomon. De criteria “werden niet ontwikkeld om MS te onderscheiden van andere aandoeningen,” maar om te voorspellen welke patiënten met een eerste neurologisch syndroom typisch voor MS zal vervolgens MS ontwikkelen, voegde hij eraan toe. Artsen die niet bekend zijn met de diagnostische criteria kunnen ze verkeerd toepassen en een onjuiste diagnose stellen.
het centrale Vein teken
Autopsiestudies hebben aangetoond dat MS laesies zich over het algemeen rond de aderen bevinden. De onderzoekers zijn onlangs in staat geweest om deze aders binnen laesies van MS te visualiseren gebruikend 7-T MRI. Deze bevinding, die onderzoekers hebben genoemd de centrale ader teken, zou een manier om MS te onderscheiden van andere aandoeningen. Maar 7-T MRI is over het algemeen niet beschikbaar voor klinische neurologen. In 2012, ontwikkelden de wetenschappers van de NIH een methode die weergave T2 * combineert, die aderen helpt visualiseren, en de vloeistof-verzwakte weergave van de terugwinning van de inversie (FLAIR) die laesies van MS visualiseert. Deze methode visualiseert aderen binnen laesies, of centraal aderteken, gebruikend 3-T MRI, die gewoonlijk voor klinische neurologen beschikbaar is. De onderzoekers noemden deze opeenvolging FLAIR*, en talrijke studies hebben voorgesteld dat het MS van andere diagnoses kan onderscheiden.Dr. Solomon en zijn medewerkers testten deze techniek bij een groep van 10 patiënten met MS die geen andere comorbiditeiten hadden voor de ziekte van witte stof en 10 patiënten met migraine en afwijkingen in de witte stof die ook geen andere comorbiditeiten hadden voor de ziekte van witte stof. Het gemiddelde percentage laesies met centrale bloedvaten per deelnemer was 80% bij patiënten met MS en 34% bij migraineurs. De patiënten met migraine hadden minder juxtacorticale, periventriculaire en infratentoriële laesies, vergeleken met patiënten met MS.
omdat onderzoekers verschillende definities van het centrale vein teken hebben gebruikt, publiceerden Dr. Solomon en collega ‘ s een consensusverklaring om de interpretatie van de beeldvormingsbevindingen te verbeteren. Zij adviseerden neurologen periventriculaire laesies te negeren en zich te concentreren op subcorticale en witte stof laesies die zichtbaar zijn vanuit twee perspectieven.
een andere beperking van deze diagnostische beeldvormingstechniek is dat het” evaluatie van elke laesie vereist om te bepalen of er een centrale ader aanwezig was, ” zei Dr.Solomon. Hij en zijn collega ‘ s ontwikkelden een vereenvoudigd algoritme dat het onderzoek van drie laesies vereiste. Om dit algoritme te testen, onderzochten ze hun oorspronkelijke cohort plus 10 patiënten met MS en comorbiditeiten voor witte stof ziekte (bijvoorbeeld, migraine of hypertensie) en 10 patiënten die een verkeerde diagnose hadden gesteld met MS (waarvan de meesten migraine hadden). Drie blinde raters onderzochten drie willekeurige laesies van elke MRI. Deze methode had een 0,98 specificiteit voor MS en een gevoeligheid van 0,52. De studie toonde echter problemen aan met de onderlinge betrouwbaarheid.Dr. Solomon werkte later samen met onderzoekers aan de Universiteit van Pennsylvania om een machine learning techniek te ontwikkelen die het centrale vein teken kon identificeren. Toen zij de techniek op de uitgebreide cohort van 40 patiënten toepasten, identificeerde het teken nauwkeurig met een gebied onder de kromme van ongeveer 0,86. De centrale ader teken kan een goede biomarker voor MS, en met behulp van deze geautomatiseerde techniek om 3-T MRI-beelden te beoordelen lijkt klinisch toepasbaar te zijn, zei Dr.Solomon.
Thalamusvolume
Thalamusatrofie komt vaak voor in de vroege stadia van relapsing-remitting MS.de thalamus is ook betrokken bij migraine. Hoewel studies volumetrische hersenen veranderingen in migraine hebben onderzocht, heeft geen thalamische volume specifiek onderzocht, zei Dr. Solomon.
hij en zijn collega ‘ s gebruikten een automatische segmentatiemethode om thalamisch volume te analyseren in hun cohort van 40 patiënten. Variantieanalyse toonde aan dat het thalamisch volume significant kleiner was bij patiënten met MS, vergeleken met patiënten zonder MS.toen de onderzoekers een thalamisch volume van minder dan 0,0077 als cut-off gebruikten, waren de gevoeligheid en specificiteit van de techniek voor de diagnose van MS 0,75.
recente gegevens suggereren dat thalamische atrofie bij MS niet het gevolg is van thalamische laesies, maar van diffuse witte stofafwijkingen. Net als de centrale ader teken, thalamische atrofie kan ms pathofysiologie weerspiegelen en kan worden opgenomen in MS diagnostische criteria, zei Dr. Solomon.
corticale laesies
autopsie-en MRI-studies hebben aangetoond dat corticale laesies kenmerkend zijn voor MS, maar MRI-studies hebben aangetoond dat migraineurs over het algemeen geen corticale laesies hebben. Hoewel neurologen deze laesies in vivo kunnen zien op 7-T MRI, is 3-T MRI niet zo gevoelig en maakt corticale laesiedetectie uitdagend.
in 2017 vonden Nakamura en collega ‘ s dat ratio – kaarten van T1-en T2-gewogen 3-T MRI, beelden die worden verkregen in routine klinische zorg voor MS, gebieden van corticale demyelinisatie konden identificeren. Dr. Solomon en collega ‘ s testten of deze methode MS kon onderscheiden van migraine. Ze definieerden een Z-score van minder dan 3 als een indicatie van lage myeline-dichtheid. Toen ze het cohort van 40 patiënten onderzochten, konden ze gebieden met z-scores onder de cut-off correleren met corticale laesies die zichtbaar waren op conventionele beeldvorming. De techniek onderscheidde patiënten met MS nauwkeurig van patiënten met migraine.
geen van deze nieuwe beeldvormingstechnieken is 100% nauwkeurig. In de toekomst, echter, het combineren van verscheidene van deze technieken in combinatie met tests van bloed biomarkers zoals microRNA kon nauwkeurig onderscheid maken tussen MS en andere wanorde met hoge specificiteit en gevoeligheid, concludeerde Dr.Solomon.
—Erik Greb
voorgestelde lezing
Carmosino MJ, Brousseau KM, Arciniegas DB, Corboy JR. initiële evaluaties voor multiple sclerose in een university multiple Sclerosis center: uitkomsten en rol van magnetic resonance imaging in referral. Arch Neurol. 2005;62(4):585-590.
Engell T. Een klinisch-pathoanatomische studie van multiple sclerose diagnose. Acta Neurol Scand. 1988;78(1):39-44.
Liu S, Kullnat J, Bourdette D, et al. Prevalentie van hersenen magnetic resonance imaging voldoen aan Barkhof en McDonald criteria voor verspreiding in de ruimte onder hoofdpijn patiënten. Mult Scler. 2013;19(8):1101-1105.
Nakamura K, Chen JT, Ontaneda D, et al. T1 – / T2-gewogen verhouding verschilt in demyelinated cortex in multiple sclerose. Ann Neurol. 2017;82(4):635-639.
Sati P, Oh J, Constable RT, et al. De centrale ader teken en de klinische evaluatie voor de diagnose van multiple sclerose: een consensusverklaring van de Noord-Amerikaanse Imaging in Multiple sclerose Coöperatie. Nat Rev Neurol. 2016;12(12):714-722.Solomon AJ, Klein EP, Bourdette D.” Undiagnosing ” multiple sclerose: the challenge of misdiagnosis in MS. Neurology. 2012;78(24):1986-1991.
Solomon AJ, Schindler MK, Howard DB, et al. “Central vessel sign” op 3T FLAIR * MRI voor de differentiatie van multiple sclerose van migraine. Ann Clin Transl Neurol. 2015;3(2):82-87.Solomon AJ, Watts R, Dewey BE, Reich DS. MRI evaluatie van thalamische volume onderscheidt MS van gemeenschappelijke nabootsingen. Neurol Neuroimmunol Neuroinflamm. 2017; 4 (5): e387.