• Non ci sono risultati.

Studio di RM

Nel documento UNIVERSITA DEGLI STUDI DI GENOVA (pagine 61-77)

L’obiettivo di questa parte di studio è andare a valutare attraverso una RM di ricerca 3T le differenze di carico lesionale e di volume cerebrale residuo tra i vari gruppi di pazienti presi in considerazione precedentemente per lo studio immunologico, abbiamo quindi messo a confronto 4 pazienti over 60 con un’attività di malattia recente con 8 pazienti over 60 che non presentano attività di malattia negli ultimi anni.

Entrambi questi gruppi li abbiamo poi confrontati con il gruppo di controllo composto da 10 pazienti con SM RR sotto i 40 anni.

A causa del numero ristretto di campioni i dati estrapolati non risultano significativi da un punto di vista statistico ma possono comunque darci indicazioni importanti e spunti per ricerche future.

Per quanto riguarda la popolazione over 60 abbiamo analizzato il carico lesionale espresso in ml attraverso la sequenza FLAIR (Fluid Attenuated Inversion Recovery) e in T1, e poi valutato il volume cerebrale residuo anch’esso espresso in ml.

media 21,24 16,40 1371,28

standard 22,11 18,17 129,08

Tabella 11 – lesioni e volume cerebrale medio dei pazienti over 60

Confrontando invece tra di loro i pazienti over 60 con una forma di malattia attiva, quindi con un’attività di malattia recente, rispetto ai pazienti non attivi possiamo notare come il carico lesionale medio sia più alto nei pazienti attivi rispetto ai non attivi,

flair_LV (ml) t1_LV (ml) brain_volume (ml)

viceversa il volume cerebrale medio risulta maggiore nei soggetti spenti andando ad indicare quindi una minore atrofia cerebrale.

flair_LV (ml) t1_LV (ml) brain_volume (ml)

Attivi 26,3775 18,7775 1339,7575

Spenti 18,67875 15,21375 1387,04125

Tabella 12 – confronto lesioni e volume cerebrale tra pazienti attivi e spenti over 60

Questi dati come vediamo dal grafico però non risultano statisticamente significativi.

Figure 35 – distribuzione per volume cerebrale, carico lesionale in T1 e in T2, divisi per pazienti presentanti una forma di malattia attiva e spenta.

Confrontando invece la popolazione con SM over 60 con la popolazione con SM under 40 possiamo notare una differenza per quanto riguarda il carico lesionale in T1 e in T2, il quale risulta minore nei pazienti under 40, mentre invece il volume cerebrale risulta significativamente maggiore nel paziente giovane.

Attivi Non attivi

flair_LV (ml) t1_LV (ml) brain_volume (ml)

Under 40 12,5945 7,3754 1494,02285714286

Over 60 21,24 16,40 1371,28

Tabella 13 – confronto lesioni e volume cerebrale tra pazienti under 40 e over 60

Figure 36 - distribuzione per volume cerebrale, carico lesionale in T1 e in T2, divisi per pazienti under 40 e over 60.

under 40

5 Discussione

Questo studio ha caratterizzato da un punto di vista clinico, immunologico e radiologico la popolazione over 60 affetta da SM seguiti presso il centro SM del DINOGMI dell’università̀ di Genova.

Nella popolazione in studio il gender ratio è risultato essere di 1.5 a favore delle donne, dato che conferma una maggiore prevalenza di malattia nelle donne, in letteratura si considera come corretto il rapporto 2/1 tra femmine e maschi. L’età media all’esordio è stata di 42,1 anni, e la fascia più colpita quella dai 40-49 anni, questo dato discosta dai dati presenti in letteratura che pongono come fascia d’esordio più frequente quella dai 20 ai 30 anni con età media sui 27 anni.

É stata notata inoltre una maggiore prevalenza, rispetto alla letteratura, di insorgenze tardive (LOMS), circa il 27%; questi dati possono essere dovuti al fatto che la popolazione osservata è solamente quella over 60.

Il decorso iniziale è stato per l’86% dei casi in forma Recidivante Remittente, solamente nel 14% dei casi PP, è importante notare la differenza di genere in questo caso poiché le forme PP nelle femmine sono risultate essere solamente il 9% mentre invece nei maschi il 20%, anche questo dato concorda con ciò che già sappiamo;

infatti, la prevalenza stimata di forme PP all’esordio è di circa il 15%.

Inoltre, più si va avanti con l’età di insorgenza e più è facile che il decorso iniziale sia primariamente progressivo; infatti, la fascia di età con una maggiore prevalenza di insorgenze PP è quella che va dai 50 ai 59 aa. In termini percentuali i progressivi nei pazienti LOMS risultano essere il 24%, contro un 9% nei pazienti esorditi sotto i 50 anni. Questo dato risulta statisticamente significativo e concorda con il precedente studio Michelis et Al.

Per quanto riguarda il tasso di conversione da forma RR a forma SP nel paziente anziano possiamo notare che la percentuale totale è di circa il 68,1% con differenze tra i due generi; infatti, i maschi convertono nel 74% dei casi, le femmine nel 64,4%. In generale i decorsi progressivi sono il 77% nei maschi e 66% nelle femmine ed è dipendente dalla fascia d’età; infatti, notiamo che nella fascia dai 60 ai 64 anni la prevalenza di progressivi sia del 56,3 % ed aumenta fino alla fascia dai 74 anni in su,

in cui sono circa l’86,7%. Queste percentuali sono leggermente più elevate rispetto a quelle presenti in letteratura scientifica che stimano una percentuale di conversione in forma secondariamente progressiva del 10% nei primi 5 anni, del 25% dopo 10 anni e del 75% dopo 30 anni.

Le disabilità, calcolate attraverso la scala EDSS, risultano essere lievemente più elevate nei maschi rispetto alle femmine (5,34 vs 5,15) e notiamo che la maggior parte dei pazienti in generale presenta un EDSS <6. I valori di EDSS risultano statisticamente più bassi rispetto ai pazienti over 60 persi al follow up, il che può voler dire che un follow up continuo rallenta l’accumulo di disabilità. Inoltre, la maggiore progressione e la maggiore disabilità dei pazienti maschi concordano con quanto si sa dalla letteratura che classifica il sesso maschile come fattore prognostico negativo per lo sviluppo di forme gravi di SM.

I pazienti con decorso “benigno” sono in totale 12, quindi l’11% del totale,11 sono femmine e 1 solo maschio, anche questo dato dispone per una maggiore insidiosità di malattia nel maschio rispetto alla femmina. Questa percentuale è più bassa della percentuale presente in letteratura per quanto riguarda la SM benigna che si colloca intorno al 30%, questo però può essere dovuto al fatto che la popolazione studiata è quella over 60 con lungo decorso di SM.

Circa il 92% dei pazienti presenta almeno una comorbilità, e questo dato è ovviamente più alto rispetto ai dati presenti in letteratura sui pazienti con SM nella popolazione generale che è circa del 40%.

Le donne presentano però una più alta presenza di comorbilità (3,05 a paziente contro 2,05 nei maschi). Le più frequenti sono le patologie endocrino-metaboliche (obesità e ipercolesterolemia), seguite da quelle cardiovascolari (ipertensione). In letteratura si considera invece la depressione come comorbilità più frequente, ma anche questa differenza può essere dovuta al fatto che il paziente anziano presenta maggiormente comorbilità dipendenti anche dall’età quali ipertensione o diabete.

Per quanto riguarda la terapia notiamo come il 36% dei pazienti assuma solamente un farmaco sintomatico, il 29% sia sintomatico che un DMT, il 18% solo un DMT, il 17%

nessuno dei due. In generale assumono farmaci modificanti il decorso solamente il

48% dei pazienti, dato leggermente più elevato nei maschi rispetto che alle femmine (54% vs 43%).

Notiamo inoltre come la somministrazione di DMT sia strettamente collegata al valore di EDSS e all’età; infatti, i pazienti trattati con EDSS minore di 4 e tra 4 e 5,5 risultano essere rispettivamente il 66% e il 75%, mentre invece per fasce di EDSS più elevati il dato cala drasticamente.

Stessa cosa per quanto riguarda le fasce d’età, vengono trattati il 68,8% di pazienti di età compresa tra i 60 e i 64 anni contro, ad esempio, un 17,6% nella fascia dai 70 ai 74 anni.

L’EDSS elevato e l’età avanzata infatti correlano strettamente con la forma di malattia progressiva sul quale i trattamenti DMT risultano essere meno efficaci.

Questa percentuale di somministrazione di farmaci DMT risulta comunque elevata rispetto ai dati presenti in letteratura e rispetto ad uno studio precedente (studio Michelis) in cui la percentuale di pazienti over 60 trattati si assestava solo al 29%.

I farmaci attualmente più utilizzati sono l’ocrelizumab e il fingolimod, il primo poiché è uno dei pochi farmaci approvati per le forme secondariamente progressive, il secondo invece perché è un farmaco molto maneggevole.

Le terapie sintomatiche invece sono utilizzate nel 65% dei pazienti, soprattutto per quanto riguarda i disturbi sensitivi, disturbi d’ansia e la spasticità.

Unendo i dati ricavati con i dati estrapolati nello studio Michelis et al, che analizzava i pazienti con Sm sopra i 60 anni persi al follow up da due anni, notiamo come il Gender Ratio aumenti fino ad 1,8, il valore di EDSS medio aumenta a 5,64 (5,54F e 5,83M), la percentuale di conversione dalla forma RR a SP aumenta al 71,3% e va a delineare ancora di più una differenza di genere, in quanto i maschi convertono nell’80,3% dei casi mentre invece le femmine nel 66,9% e questi dati ricavati sono in linea con ciò di cui abbiamo discusso precedentemente.

Per quanto riguarda l’espressione delle cellule Nk notiamo come, con l’aumentare dell’età, aumenti la proporzione di cellule NK disfunzionali; infatti, i soggetti con età maggiore a 40 anni hanno una maggior proporzione di cellule NK atipiche,

CD56positive e CD16 negative, in particolare dopo stimolo, ed una minore proporzione di cellule CD56dim (p=0.08), di cellule attivate CD69+ (p=0.08) e di cellule CD8+ (p=0.05). Anche questa parte di studio concorda con risultati di studi precedenti che confermano come la disregolazione delle cellule NK sia fattore cardine nello sviluppo di Sm.

Nello studio di RM invece confrontando tra di loro pazienti aventi una forma di malattia attiva con pazienti presentanti invece una forma più progressiva possiamo notare come il carico lesionale in T2 e in T1 sia maggiore per i primi, i quali presentano anche un volume cerebrale minore. Questo dato è in contrasto con ciò che ci saremmo aspettati, ma è un dato non statisticamente significativo dovuto al caso ed al fatto che il gruppo preso in considerazione per lo studio è di dimensioni molto ridotte.

Mettendo invece a confronto i pazienti over 60 con i pazienti under 40 notiamo come il carico lesionale in T1 e in T2 Flair sia maggiore nel paziente anziano, delineando così una malattia più insidiosa; il volume cerebrale medio risulta minore nel paziente anziano, questa perdita è fisiologica durante l’invecchiamento ed è ulteriormente accelerata in pazienti con SM , dati presenti in letteratura infatti stimano che la perdita di tessuto cerebrale annuo possa essere fino all’1% (fisiologicamente è intorno allo 0,3%).

6 Conclusione

Con l’invecchiamento, la SM assume caratteristiche cliniche, radiologiche e immunologiche distinte. Esse vanno studiate e definite per progettare le strategie terapeutiche più efficaci nelle persone con SM anche in età anziana.

, un completamento di questo studio da un punto di vista immunologico e radiologico attraverso l’utilizzo di un numero maggiore di campioni potrà aiutare a comprendere al meglio la malattia e ad impostare in futuro una terapia efficace anche per queste fasce d’età più avanzate.

In futuro potrà essere utile analizzare questi dati per meglio comprendere le varianti di decorso nel paziente anziano, un obiettivo potrà essere il valutare se il fenotipo immunologico dei pazienti eRMS sia più simile a quello dei pazienti giovani rispetto ai pazienti ePMS e ai controlli sani anziani.

Bibliografia

1. Doshi, A. & Chataway, J. Multiple sclerosis, a treatable disease. Clin. Med.

Lond. Engl. 16, s53–s59 (2016).

2. Bishop, M. & Rumrill, P. D. Multiple sclerosis: Etiology, symptoms, incidence and prevalence, and implications for community living and employment.

Work 52, 725–734 (2015).

3. Giovannoni, G. & Ebers, G. Multiple sclerosis: the environment and causation: Curr. Opin. Neurol. 20, 261–268 (2007).

4. Camara-Lemarroy, C. R., Metz, L., Meddings, J. B., Sharkey, K. A. & Wee Yong, V. The intestinal barrier in multiple sclerosis: implications for

pathophysiology and therapeutics. Brain J. Neurol. 141, 1900–1916 (2018).

5. Garg, N. & Smith, T. W. An update on immunopathogenesis, diagnosis, and treatment of multiple sclerosis. Brain Behav. 5, e00362–e00362 (2015).

6. van Horssen, J., Brink, B. P., de Vries, H. E., van der Valk, P. & Bø, L. The Blood-Brain Barrier in Cortical Multiple Sclerosis Lesions. J. Neuropathol. Exp.

Neurol. 66, 321–328 (2007).

7. Dziedzic, T. et al. Wallerian degeneration: a major component of early axonal pathology in multiple sclerosis. Brain Pathol. Zurich Switz. 20, 976–985 (2010).

8. Lassmann, H. Multiple Sclerosis Pathology. Cold Spring Harb. Perspect.

Med. 8, a028936 (2018).

9. Lublin, F. D. et al. Defining the clinical course of multiple sclerosis: the 2013 revisions. Neurology 83, 278–286 (2014).

10. Kalincik, T. Multiple Sclerosis Relapses: Epidemiology, Outcomes and Management. A Systematic Review. Neuroepidemiology 44, 199–214 (2015).

11. Lassmann, H., Brück, W. & Lucchinetti, C. F. The immunopathology of multiple sclerosis: an overview. Brain Pathol. Zurich Switz. 17, 210–218 (2007).

12. Miller, D. H., Chard, D. T. & Ciccarelli, O. Clinically isolated syndromes.

Lancet Neurol. 11, 157–169 (2012).

13. Vukusic, S. & Confavreux, C. Natural history of multiple sclerosis: risk factors and prognostic indicators: Curr. Opin. Neurol. 20, 269–274 (2007).

14. Yamout, B. & Alroughani, R. Multiple Sclerosis. Semin. Neurol. 38, 212–225 (2018).

15. Thompson, A. J., Baranzini, S. E., Geurts, J., Hemmer, B. & Ciccarelli, O.

Multiple sclerosis. The Lancet 391, 1622–1636 (2018).

16. Sharrack, B. & Hughes, R. A. C. Clinical scales for multiple sclerosis. J.

Neurol. Sci. 135, 1–9 (1996).

17. Andersson, M. et al. Cerebrospinal fluid in the diagnosis of multiple

sclerosis: a consensus report. J. Neurol. Neurosurg. Psychiatry 57, 897–902 (1994).

18. Bakshi, R. Magnetic Resonance Imaging Advances in Multiple Sclerosis. J.

Neuroimaging 15, 5S-9S (2005).

19. Shahrampour, S. et al. N-acetyl cysteine administration affects cerebral blood flow as measured by arterial spin labeling MRI in patients with multiple sclerosis.

Heliyon 7, e07615–e07615 (2021).

20. Toledano, M., Weinshenker, B. G. & Solomon, A. J. A Clinical Approach to the Differential Diagnosis of Multiple Sclerosis. Curr. Neurol. Neurosci. Rep. 15, 57 (2015).

21. Thompson, A. J. et al. Diagnosis of multiple sclerosis: 2017 revisions of the McDonald criteria. Lancet Neurol. 17, 162–173 (2018).

22. Soelberg Sorensen, P. et al. The Multiple Sclerosis Care Unit. Mult. Scler.

Houndmills Basingstoke Engl. 25, 627–636 (2019).

23. Baird, J. F., Sandroff, B. M. & Motl, R. W. Therapies for mobility disability in persons with multiple sclerosis. Expert Rev. Neurother. 18, 493–502 (2018).

24. Hauser, S. L. & Cree, B. A. C. Treatment of Multiple Sclerosis: A Review.

Am. J. Med. 133, 1380-1390.e2 (2020).

25. Cross, A. H. & Naismith, R. T. Established and novel disease-modifying treatments in multiple sclerosis. J. Intern. Med. 275, 350–363 (2014).

26. Muraro, P. A. et al. Autologous haematopoietic stem cell transplantation for treatment of multiple sclerosis. Nat. Rev. Neurol. 13, 391–405 (2017).

27. Kappos, L. et al. Siponimod versus placebo in secondary progressive multiple sclerosis (EXPAND): a double-blind, randomised, phase 3 study. The Lancet 391, 1263–1273 (2018).

28. Montalban, X. et al. Ocrelizumab versus Placebo in Primary Progressive Multiple Sclerosis. N. Engl. J. Med. 376, 209–220 (2017).

29. Naseri, A., Nasiri, E., Sahraian, M. A., Daneshvar, S. & Talebi, M. Clinical Features of Late-Onset Multiple Sclerosis: a Systematic Review and Meta-analysis.

Mult. Scler. Relat. Disord. 50, 102816 (2021).

30. Vaughn, C. B. et al. Epidemiology and treatment of multiple sclerosis in

elderly populations. Nat. Rev. Neurol. 15, 329–342 (2019).

31. Conway, D. S., Thompson, N. R. & Cohen, J. A. Influence of hypertension, diabetes, hyperlipidemia, and obstructive lung disease on multiple sclerosis disease course. Mult. Scler. J. 23, 277–285 (2017).

32. Laroni, A. et al. Assessing association of comorbidities with treatment choice and persistence in MS: A real-life multicenter study. Neurology 89, 2222–2229 (2017).

33. Branco, M. et al. Aging with multiple sclerosis: prevalence and profile of cognitive impairment. Neurol. Sci. 40, 1651–1657 (2019).

34. Absinta, M. et al. Association of Chronic Active Multiple Sclerosis Lesions With Disability In Vivo. JAMA Neurol. 76, 1474–1483 (2019).

35. Perdaens, O. & van Pesch, V. Molecular Mechanisms of Immunosenescene and Inflammaging: Relevance to the Immunopathogenesis and Treatment of Multiple Sclerosis. Front. Neurol. 12, 811518–811518 (2022).

36. Fulop, T. et al. Immunology of Aging: the Birth of Inflammaging. Clin. Rev.

Allergy Immunol. 1–14 (2021) doi:10.1007/s12016-021-08899-6.

37. Ray, D. & Yung, R. Immune senescence, epigenetics and autoimmunity. Clin.

Immunol. Orlando Fla 196, 59–63 (2018).

38. Franceschi, C. & Campisi, J. Chronic Inflammation (Inflammaging) and Its Potential Contribution to Age-Associated Diseases. J. Gerontol. A. Biol. Sci. Med.

Sci. 69, S4–S9 (2014).

39. Fülöp, T., Larbi, A. & Witkowski, J. M. Human Inflammaging. Gerontology 65, 495–504 (2019).

40. Rodriguez, I. J. et al. Immunosenescence Study of T Cells: A Systematic Review. Front. Immunol. 11, 604591–604591 (2021).

41. Alonso-Arias, R. et al. NKG2D expression in CD4+ T lymphocytes as a marker of senescence in the aged immune system. Age Dordr. Neth. 33, 591–605 (2011).

42. Weng, N.-P., Akbar, A. N. & Goronzy, J. CD28(-) T cells: their role in the age-associated decline of immune function. Trends Immunol. 30, 306–312 (2009).

43. Suzuki, M. et al. CD8+CD45RA+CCR7+FOXP3+ T cells with

immunosuppressive properties: a novel subset of inducible human regulatory T cells.

J. Immunol. Baltim. Md 1950 189, 2118–2130 (2012).

44. Gregg, R. et al. The number of human peripheral blood CD4+ CD25high

regulatory T cells increases with age. Clin. Exp. Immunol. 140, 540–546 (2005).

45. Scholz, J. L., Diaz, A., Riley, R. L., Cancro, M. P. & Frasca, D. A

comparative review of aging and B cell function in mice and humans. Curr. Opin.

Immunol. 25, 504–510 (2013).

46. Duggal, N. A., Upton, J., Phillips, A. C., Sapey, E. & Lord, J. M. An age-related numerical and functional deficit in CD19(+) CD24(hi) CD38(hi) B cells is associated with an increase in systemic autoimmunity. Aging Cell 12, 873–881 (2013).

47. Fraussen, J. et al. Phenotypic and Ig Repertoire Analyses Indicate a Common Origin of IgD(-)CD27(-) Double Negative B Cells in Healthy Individuals and

Multiple Sclerosis Patients. J. Immunol. Baltim. Md 1950 203, 1650–1664 (2019).

48. Rubtsov, A. V. et al. Toll-like receptor 7 (TLR7)-driven accumulation of a novel CD11c+ B-cell population is important for the development of autoimmunity.

Blood 118, 1305–1315 (2011).

49. Chougnet, C. A. et al. Loss of Phagocytic and Antigen Cross-Presenting Capacity in Aging Dendritic Cells Is Associated with Mitochondrial Dysfunction. J.

Immunol. Baltim. Md 1950 195, 2624–2632 (2015).

50. Splunter, M. van et al. Plasmacytoid dendritic cell and myeloid dendritic cell function in ageing: A comparison between elderly and young adult women. PloS One 14, e0225825–e0225825 (2019).

51. Aprahamian, T., Takemura, Y., Goukassian, D. & Walsh, K. Ageing is

associated with diminished apoptotic cell clearance in vivo. Clin. Exp. Immunol. 152, 448–455 (2008).

52. Morimoto, K. et al. Lovastatin Enhances Clearance of Apoptotic Cells (Efferocytosis) with Implications for Chronic Obstructive Pulmonary Disease. J.

Immunol. 176, 7657–7665 (2006).

53. Wootton, D. G. et al. Recovery from pneumonia requires efferocytosis which is impaired in smokers and those with low body mass index and enhanced by statins.

Thorax 71, 1052–1054 (2016).

54. Sendama, W. The effect of ageing on the resolution of inflammation. Ageing Res. Rev. 57, 101000–101000 (2020).

55. Beli, E. et al. Natural killer cell development and maturation in aged mice.

Mech. Ageing Dev. 135, 33–40 (2014).

56. Almeida-Oliveira, A. et al. Age-related changes in natural killer cell receptors

from childhood through old age. Hum. Immunol. 72, 319–329 (2011).

57. Fülöp, T., Dupuis, G., Witkowski, J. M. & Larbi, A. The Role of Immunosenescence in the Development of Age-Related Diseases. 8.

58. Solana, C., Tarazona, R. & Solana, R. Immunosenescence of Natural Killer Cells, Inflammation, and Alzheimer’s Disease. Int. J. Alzheimers Dis. 2018, 3128758–3128758 (2018).

59. Castelo-Branco, C. & Soveral, I. The immune system and aging: a review.

Gynecol. Endocrinol. 30, 16–22 (2014).

60. Franceschi, C. et al. Inflamm-aging: An Evolutionary Perspective on Immunosenescence. Ann. N. Y. Acad. Sci. 908, 244–254 (2006).

61. Lainscak, M. & Vitale, C. Biological and chronological age in heart failure:

role of immunosenescence. J. Cardiovasc. Med. 17, 857–859 (2016).

62. Arvey, A. et al. Age-associated changes in the circulating human antibody repertoire are upregulated in autoimmunity. Immun. Ageing A 17, 28–28 (2020).

63. Goronzy, J. J., Li, G., Yang, Z. & Weyand, C. M. The janus head of T cell aging - autoimmunity and immunodeficiency. Front. Immunol. 4, 131–131 (2013).

64. Thewissen, M. et al. Analyses of immunosenescent markers in patients with autoimmune disease. Clin. Immunol. 123, 209–218 (2007).

65. Rubinsztein, D. C., Mariño, G. & Kroemer, G. Autophagy and Aging. Cell 146, 682–695 (2011).

66. Tsai, C.-Y. et al. Molecular and Cellular Bases of Immunosenescence, Inflammation, and Cardiovascular Complications Mimicking ‘Inflammaging’ in Patients with Systemic Lupus Erythematosus. Int. J. Mol. Sci. 20, 3878 (2019).

67. López-Otín, C., Blasco, M. A., Partridge, L., Serrano, M. & Kroemer, G. The hallmarks of aging. Cell 153, 1194–1217 (2013).

68. Ramos-Casals, M., García-Carrasco, M., Brito, M. P., López-Soto, A. &

Font, J. Autoimmunity and geriatrics: clinical significance of autoimmune manifestations in the elderly. Lupus 12, 341–355 (2003).

69. Amoriello, R., Mariottini, A. & Ballerini, C. Immunosenescence and

Autoimmunity: Exploiting the T-Cell Receptor Repertoire to Investigate the Impact of Aging on Multiple Sclerosis. Front. Immunol. 12, 799380–799380 (2021).

70. Dema, M., Eixarch, H., Villar, L. M., Montalban, X. & Espejo, C.

Immunosenescence in multiple sclerosis: the identification of new therapeutic targets. Autoimmun. Rev. 20, 102893 (2021).

71. Gross, C. C. et al. Regulatory Functions of Natural Killer Cells in Multiple Sclerosis. Front. Immunol. 7, 606–606 (2016).

72. Liu, Q. et al. Neural stem cells sustain natural killer cells that dictate recovery from brain inflammation. Nat. Neurosci. 19, 243–252 (2016).

73. Laroni, A. et al. Dysregulation of regulatory CD56 bright NK cells/T cells interactions in multiple sclerosis. J. Autoimmun. 72, 8–18 (2016).

74. Rostami, A. & Ciric, B. Role of Th17 cells in the pathogenesis of CNS inflammatory demyelination. J. Neurol. Sci. 333, 76–87 (2013).

75. Jones, A. P. et al. Circulating immune cells in multiple sclerosis. Clin. Exp.

Immunol. 187, 193–203 (2017).

76. Rasouli, J. et al. Expression of GM-CSF in T Cells Is Increased in Multiple Sclerosis and Suppressed by IFN-β Therapy. J. Immunol. Baltim. Md 1950 194, 5085–5093 (2015).

77. Ifergan, I. et al. Central nervous system recruitment of effector memory CD8+ T lymphocytes during neuroinflammation is dependent on α4 integrin. Brain J. Neurol. 134, 3560–3577 (2011).

78. Frisullo, G. et al. CD8+Foxp3+ T cells in peripheral blood of relapsing-remitting multiple sclerosis patients. Hum. Immunol. 71, 437–441 (2010).

79. Markovic-Plese, S., Cortese, I., Wandinger, K. P., McFarland, H. F. &

Martin, R. CD4+CD28- costimulation-independent T cells in multiple sclerosis. J.

Clin. Invest. 108, 1185–1194 (2001).

80. Cencioni, M. T., Mattoscio, M., Magliozzi, R., Bar-Or, A. & Muraro, P. A. B cells in multiple sclerosis — from targeted depletion to immune reconstitution therapies. Nat. Rev. Neurol. 17, 399–414 (2021).

81. Niino, M., Hirotani, M., Miyazaki, Y. & Sasaki, H. Memory and naïve B-cell subsets in patients with multiple sclerosis. Neurosci. Lett. 464, 74–78 (2009).

82. Cencioni, M. T., Ali, R., Nicholas, R. & Muraro, P. A. Defective CD19+CD24 hi CD38 hi transitional B-cell function in patients with relapsing-remitting MS. Mult. Scler. J. 27, 1187–1197 (2021).

83. Venken, K. et al. Compromised CD4+ CD25(high) regulatory T-cell function in patients with relapsing-remitting multiple sclerosis is correlated with a reduced frequency of FOXP3-positive cells and reduced FOXP3 expression at the single-cell level. Immunology 123, 79–89 (2008).

84. Hu, W. T. et al. CSF Cytokines in Aging, Multiple Sclerosis, and Dementia.

Front. Immunol. 10, 480–480 (2019).

85. Alirezaei, M. et al. Elevated ATG5 expression in autoimmune demyelination

85. Alirezaei, M. et al. Elevated ATG5 expression in autoimmune demyelination

Nel documento UNIVERSITA DEGLI STUDI DI GENOVA (pagine 61-77)

Documenti correlati