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12.10.2017 | Original Communication | Ausgabe 1/2018

Journal of Neurology 1/2018

Blood lymphocyte subsets identify optimal responders to IFN-beta in MS

Zeitschrift:
Journal of Neurology > Ausgabe 1/2018
Autoren:
Raquel Alenda, Lucienne Costa-Frossard, Roberto Alvarez-Lafuente, Carmen Espejo, Eulalia Rodríguez-Martín, Susana Sainz de la Maza, Noelia Villarrubia, Jordi Río, María I. Domínguez-Mozo, Xavier Montalban, José C. Álvarez-Cermeño, Luisa M. Villar
Wichtige Hinweise
Raquel Alenda and Lucienne Costa-Frossard contributed equally to this work.
José C. Álvarez-Cermeño and Luisa M. Villar were principal co-investigators.
A correction to this article is available online at https://​doi.​org/​10.​1007/​s00415-017-8679-5.

Abstract

Response to interferon-beta (IFN-beta) treatment is heterogeneous in multiple sclerosis (MS). We aimed to search for biomarkers predicting no evidence of disease activity (NEDA) status upon IFN-beta treatment in MS. 119 patients with relapsing–remitting MS (RRMS) initiating IFN-beta treatment were included in the study, and followed prospectively for 2 years. Neutralizing antibodies (NAb) were explored in serum samples obtained after 6 and 12 months of IFN-beta treatment. Soluble cytokines and blood lymphocytes were studied in basal samples by ELISA and flow cytometry, respectively. 9% of patients developed NAb. These antibodies were more frequent in patients receiving IFN-beta 1b than in those treated subcutaneous (p = 0.008) or intramuscular (p < 0.0001) IFN-beta 1a. No patient showing NAb remained NEDA during follow-up. Basal immunological variables are also associated with patient response. Percentages below 3% of CD19 + CD5 + cells (AUC 0.74, CI 0.63–0.84; OR 10.68, CI 3.55–32.15, p < 0.0001; Likelihood ratio 4.28) or above 2.6% of CD8 + perforin + T cells (AUC 0.79, CI 0.63–0.96; OR 6.11, CI 2.0–18.6, p = 0.0009; Likelihood ratio 5.47) increased the probability of achieving NEDA status during treatment. Basal blood immune cell subsets contribute to identify MS patients with a high probability of showing an optimal response to IFN-beta.

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