MOG-AR评分在预测中国MOGAD队列患者攻击后复发风险方面的外部验证

《Multiple Sclerosis and Related Disorders》：External Validation of the MOG-AR Score for Predicting Post-Attack Relapse Risk in a Chinese Cohort with MOGAD

MOGAD患者复发风险预测工具MOG-AR评分在中国队列中的外部验证显示，该评分通过年龄、性别、攻击表型等5项临床因素有效预测了术后复发风险，C-index达0.72，且不同风险组间复发时间和比例差异显著。

　　

罗文静|黄一英|杜毅|张宝静子|罗美凤|钟晓楠|唐静群|唐玉兰|全超|吴媛|邱伟|吴爱敏

中国南宁广西医科大学第一附属医院神经内科

摘要

背景

髓鞘少突胶质细胞糖蛋白抗体相关疾病（MOGAD）通常呈复发性疾病，因此需要早期识别高复发风险的患者，以指导治疗策略。直到最近，还没有经过验证的风险评估工具。MOGAD复发（MOG-AR）评分是在中国患者队列中开发的，该评分利用多种临床因素对发作后的复发风险进行分层。我们的研究旨在在一个独立的中国MOGAD患者队列中对外部验证MOG-AR评分的有效性。

方法

我们对2015年6月至2023年5月期间来自中国南方一家三级医院的157名MOGAD患者进行了回顾性分析。收集了临床数据，并根据五个预测因子计算每位患者的MOG-AR评分：发病年龄、性别、发作类型、免疫抑制治疗和口服皮质类固醇使用时间。使用Harrell的C指数评估模型的区分能力，通过校准图进行校准，并通过Kaplan-Meier分析比较不同MOG-AR评分组之间的风险。

结果

该队列的中位发病年龄为27岁，其中51.6%为女性，78.3%为成人。视神经炎是最常见的首发表现（40.8%），其次是横贯性脊髓炎（14.0%）。在中位病程为46个月的情况下，87名患者（55.4%）至少复发了一次。MOG-AR评分的C指数为0.72（95%置信区间0.63–0.81），并且与校准曲线吻合良好。按MOG-AR等级分层的Kaplan-Meier生存曲线显示出明显的分离（log-rank p<0.001）。

结论

MOG-AR评分在我们的MOGAD患者队列中得到了成功的外部验证，显示出在预测发作后复发方面的强大区分能力和校准能力。MOG-AR评分较高的患者复发风险显著增加，且复发时间更短。

引言

髓鞘少突胶质细胞糖蛋白抗体相关疾病（MOGAD）是一种中枢神经系统的炎症性脱髓鞘疾病，其临床和病理特征与多发性硬化症（MS）和神经脊髓炎谱系疾病（NMOSD）不同（Kitley等人，2014年；Sato等人，2014年）。MOGAD患者表现为视神经炎（ON）、横贯性脊髓炎（TM）、急性播散性脑脊髓炎（ADEM）、脑干和小脑脱髓鞘发作以及皮质脑炎（Kitley等人，2014年；Banwell等人，2023年）。患者的临床表现存在年龄相关差异：儿童患者更常表现为ADEM或皮质脑炎，而成人则更常表现为ON或TM（Cobo-Calvo等人，2018年；Jurynczyk等人，2017年；Cobo-Calvo等人，2021年；ZhangBao等人，2023年）。

最初，MOGAD被认为是一种比NMOSD较轻的疾病。然而，最近的研究表明，MOGAD患者的复发频率高于预期，并且可能会累积严重的长期神经功能障碍（Cobo-Calvo等人，2018年；Jurynczyk等人，2017年；Deschamps等人，2021年；Lopez-Chiriboga等人，2020年；Satukijchai等人，2022年；Jarius等人，2016年），这主要归因于首次复发（Ciron等人，2020年）。先前的研究报告称，30%-80%的患者在初次发作后会出现复发（Jurynczyk等人，2017年；Satukijchai等人，2022年；Waters等人，2020年；López-Chiriboga等人，2018年；Reindl和Waters，2019年；Cobo-Calvo等人，2019年），且首次复发通常发生在第一年内（Jurynczyk等人，2017年；Jarius等人，2016年）。尽管早期复发对预后有影响，但目前尚无关于首次MOGAD发作后预防复发的最佳策略的共识（Cobo-Calvo等人，2019年）。在实践中，许多临床医生会推迟长期免疫治疗，直到患者再次发作（Marignier等人，2021年）。这种保守的做法强调了在初次发作后进行更好风险分层的必要性。了解患者在疾病发作时的复发风险和预后因素对于制定早期治疗决策至关重要。先前的研究探讨了MOGAD复发的临床预测因子，但结果并不一致，且没有实用的预测工具。这突显了需要一种综合的复发风险评估方法。

关于基于初次发作特征的定量复发风险预测的数据有限。早期识别高风险患者有助于临床医生个性化干预，以预防复发和残疾。最近，徐等人在中国进行了一项大型多中心研究，开发了一种新的复发风险预测评分，称为MOG-AR评分（Xu等人，2024年）。在该研究中，确定了五个独立的复发预测因子：发病年龄、性别、发作类型、免疫抑制治疗和口服皮质类固醇（Xu等人，2024年）。这些因素被赋予加权分数，并结合到MOG-AR评分系统中。为了明确MOG-AR评分算法及其关键预测因子，我们在表1中提供了详细的标准（引自Xu等人，Neurol Neuroimmunol Neuroinflamm，2024年）（Xu等人，2024年）。该评分系统将患者分为四个风险等级，这些等级的复发概率有显著差异，为首次发作时估计复发风险提供了实用工具（Xu等人，2024年）。

最初的MOG-AR评分研究显示出了强大的预测能力，Harrell的一致性指数（C指数）约为0.712，内部校准也良好（Xu等人，2024年）。然而，该评分尚未在独立的患者群体中进行外部验证。我们将MOG-AR评分应用于一个大型、独立的中国MOGAD患者队列，并对其预测发作后复发的能力进行了外部验证。

章节片段

队列和变量

在这项外部验证研究中，我们回顾性地从中国广州中山大学第三附属医院确定了一个独立的MOGAD患者队列，时间跨度为2015年6月至2023年5月。纳入研究的患者符合MOGAD的国际共识诊断标准（Banwell等人，2023年）。每位患者都接受了基于细胞检测的血清MOG抗体（MOG-IgG）检测（Chen等人，2018年）。

队列的人口统计和临床特征

在这项研究中，我们评估了157名符合纳入标准的MOGAD患者（图1）。队列的中位发病年龄为27.0岁，其中51.6%为女性（81名患者）。儿童病例（定义为14岁或以下发病）占队列的21.7%，其余78.3%为成人（表2）。视神经炎是最常见的首发表现，发生在40.8%的患者中。ADEM主要见于儿童病例，而皮质脑炎

讨论

预测MOGAD首次发作后的复发风险对于优化治疗和监测策略至关重要。我们的研究为新开发的复发风险评分（MOG-AR）提供了外部验证，并对其在临床实践中的适用性提供了见解。我们发现，MOG-AR评分能够可靠地根据患者的复发可能性对其进行分层，进一步证实了某些基线临床因素可以预示疾病的进展

结论

总之，我们对MOG-AR评分的外部验证强调了其作为MOGAD复发风险分层工具的实用性。我们的研究结果表明，该评分系统能够有效识别初次发作后早期复发风险较高的患者。我们建议神经科医生熟悉这一评分工具。此外，我们鼓励未来的合作研究来评估和改进这一工具

研究资助

本研究得到了中国国家自然科学基金（编号82271377、82301525）、中国国家自然科学基金区域创新发展联合基金（编号U24A20691）、广西科技基地和人才专项项目（编号AD23026150）以及广东省自然科学基金（编号2022A1515012398）的资助。

CRediT作者贡献声明

罗文静：写作——审阅与编辑、撰写初稿、数据管理、数据分析、资金获取、研究设计、方法学。黄一英：数据管理、研究设计、资源获取、撰写初稿、数据分析。杜毅：写作——审阅与编辑、撰写初稿、数据分析、数据管理、方法学。张宝静子：数据管理、研究设计、资源获取、验证。罗美凤：数据分析、方法学、验证、数据可视化。