基于神经丝轻链 Z 评分变化优化复发型多发性硬化的治疗监测

要点速览

  • 血清神经丝轻链(serum neurofilament light chain,sNfL)Z 评分的纵向变化与复发型多发性硬化(relapsing multiple sclerosis,RMS)后续疾病活动相关。
  • 疾病修饰治疗(disease-modifying treatment,DMT)开始后第 1 年内 sNfL Z 评分未下降,与出现疾病活动证据(evidence of disease activity,EDA)的几率增加相关,即使在临床稳定患者中亦如此。
  • sNfL 动态变化可为既有治疗反应评分系统(treatment response scoring systems,TRSS)提供补充性的预后信息,除临床和 MRI 参数外,进一步提高风险分层能力。
  • 通过 Z 评分按年龄和 BMI 对 sNfL 水平进行校正,可提高该生物标志物的精确性,有助于其在真实世界监测中的标准化应用。

背景

多发性硬化(multiple sclerosis,MS)是一种累及中枢神经系统的慢性炎症性疾病,其特征为神经轴索损伤,进而导致残疾进展,尤其是在复发缓解期。对疾病活动和治疗疗效的监测仍然具有挑战性,通常需要结合临床检查、磁共振成像(magnetic resonance imaging,MRI)以及患者报告结局。血清神经丝轻链(serum neurofilament light chain,sNfL)作为反映神经轴索损伤的敏感生物标志物,已成为一种有前景的工具,可用于反映持续存在的疾病活动并为治疗反应提供早期线索。然而,sNfL 绝对值的解读会受到年龄、体重指数(body mass index,BMI)、肾功能及其他变量的干扰;因此,经年龄和 BMI 校正的 Z 评分可优化其临床实用性。尽管受控试验的证据不断增加,但关于不同疾病修饰治疗(disease-modifying treatments,DMTs)下 sNfL 在真实世界环境中的预期纵向变化的数据仍然有限,这凸显了需要可靠生物标志物来优化个体化疾病管理。

核心内容

评估 sNfL Z 评分动态变化的前瞻性真实世界队列研究

Fernández 等(2026)在加泰罗尼亚多发性硬化中心(Multiple Sclerosis Center of Catalonia,Cemcat)开展了一项大型前瞻性队列研究,纳入 329 例开始接受 DMT 的 RMS 患者。研究于基线及 1 年后采集血清样本,以计算 sNfL Z 评分变化(ΔzNfL)。同时进行临床和 MRI 评估,包括扩展残疾状态量表(Expanded Disability Status Scale,EDSS)进展及影像学疾病活动。治疗反应采用 3 种已建立的评分系统进行分类:Rio 评分(RS)、修订 Rio 评分(modified Rio score,mRS)及 MAGNIMS 标准。主要结局为第 1 年至第 2 年间是否出现疾病活动证据(EDA)。

至关重要的是,ΔzNfL 平均值为 -0.62,提示总体呈下降趋势;其中,接受单克隆抗体治疗者及未接受过治疗者的下降更为明显。未能观察到下降(ΔzNfL ≥ 0)的患者,其后续出现 EDA 的几率显著升高(总体 OR 3.07;未治疗亚组 OR 14.04)。值得注意的是,即使在第 1 年时已达到无疾病活动证据(no evidence of disease activity,NEDA-3)标准,但 sNfL 未下降的患者,在第 2 年发生 EDA 的风险仍增加(OR 4.54)。将 ΔzNfL 纳入 TRSS 模型后,可提高对 EDA 风险的预测能力,凸显其附加预后价值。

sNfL 作为 MS 生物标志物的比较性证据

多项研究证实了 sNfL 动态变化在监测 MS 疾病活动和治疗反应中的作用。例如,2026 年一项针对未接受治疗 MS 患者的研究显示,在启动中等效力和高效力 DMT 后,sNfL 显著下降,并与残疾评分的临床改善相平行。与绝对 sNfL 浓度相比,经年龄和 BMI 校正的 Z 评分在预测复发和新发 MRI 病灶方面表现更优,可提高风险分层精度(Ann Clin Transl Neurol 2025)。

其他研究也验证了 sNfL 在儿童 MS 中的应用价值:基线升高与早期疾病严重程度相关,并可预测升级至高效治疗。纵向监测有助于捕捉亚临床疾病进展,并区分复发与假性复发。

此外,将 sNfL 与其他生物标志物,如胶质纤维酸性蛋白(glial fibrillary acidic protein,GFAP)联合应用,可为神经炎症及进展型 MS 的生物学提供互补性见解。近期大型队列研究显示,GFAP 对复发相关活动与非复发相关进展具有不同的预后价值(JAMA Neurol 2026)。

分析学与方法学进展

采用超敏单分子阵列(single molecule array,SiMoA)技术标准化测定 sNfL,提高了分析学可靠性。通过标准化参考人群按年龄和 BMI 对 sNfL 数值进行校正并推导 Z 评分,可减少影响血清浓度的混杂因素。这一点对于将生物标志物数据转化为临床实践至关重要,因为它允许进行个体化解读。连续测量优于单次采样,可提供动态评估,这对于疾病监测至关重要。

将 sNfL 变化纳入既有治疗反应评分系统,是一项方法学进展,可实现对疗效不佳的早期识别,并可能指导及时调整治疗。

专家点评

sNfL Z 评分动态变化作为 RMS 管理中的辅助性生物标志物,具有令人信服的证据支持。Fernández 等的研究有力表明,即使在临床和 MRI 均提示稳定的患者中,治疗第 1 年内 sNfL 未下降,也预示未来炎症性疾病活动。这提示 sNfL 能够检测常规手段无法识别的亚临床神经轴索损伤,从而优化风险分层和治疗监测。

尽管 sNfL 动态变化具有附加价值,但其区分能力仍较为有限,因此应作为补充,而非取代临床及影像学评估。其局限性包括随访不完整以及不同 DMT 类别间存在差异。sNfL 下降幅度最大的情况见于单克隆抗体治疗及未治疗患者,提示该生物标志物可能存在治疗特异性调节。

其生物学基础在于:sNfL 是一种结构性神经轴索蛋白,在活动性损伤过程中被释放。水平下降反映炎症攻击减轻及神经元完整性得到保留。将 sNfL 与互补标志物联合应用,例如用于星形胶质细胞损伤的 GFAP、结构 MRI 图论指标或临床评分,可能增强多维度监测能力。

目前指南正逐步纳入 sNfL 指标,但仍需前瞻性试验来评估以 NfL 为指导的治疗算法。不同检测方法之间的标准化,以及将其整合入常规工作流程,仍是优先事项。

结论

对血清神经丝轻链 Z 评分进行纵向监测,可通过提供对治疗反应及未来疾病活动风险的敏感补充信息,优化复发型 MS 的治疗监测。按年龄和 BMI 校正后的 Z 评分优于绝对浓度,有助于实现生物标志物的个体化解读。将 sNfL 动态变化纳入既有的临床和影像学监测框架,可提高预后预测精度,并可能促进更早的治疗干预及改善患者结局。未来研究应聚焦于 NfL 检测方法的统一、以 NfL 为指导的临床决策算法的前瞻性验证,以及与多模态生物标志物面板的整合,以优化个体化 MS 诊疗。

参考文献

  • Fernández V et al. Refining Treatment Monitoring in Patients With Relapsing Multiple Sclerosis Based on Changes on Neurofilament Light Chain Z-Scores. Neurology. 2026;107(6):e218451. PMID: 42623577.
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  • Manouchehrinia A et al. Blood Neurofilament Light Levels Predict Non-relapsing Progression Following Anti-CD20 Therapy in Relapsing and Primary Progressive Multiple Sclerosis: Findings From the Ocrelizumab Randomised, Double-Blind Phase 3 Clinical Trials. EBioMedicine. 2023;93:104662. PMID: 37354600.
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  • Pfaehler E et al. Pretreatment Neurofilament Light Chain Serum Levels, Early Disease Severity, and Treatment Response in Pediatric Multiple Sclerosis. Neurology. 2023;101(19):e1873-e1883. PMID: 37748882.

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