XVII Congresso Nazionale SIRN
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Tumori testa-collo

Monitoraggio dei marcatori candidati nella malattia di Parkinson in fase precoce come marcatori di progressione


Uno studio longitudinale monocentrico di coorte ha esaminato i marcatori di progressione multimodale della malattia di Parkinson nei pazienti con malattia di Parkinson di recente diagnosi ( n=123 ) e in controlli di pari età neurologicamente sani ( n=106 ).

Al basale, 30 test eseguiti anche dopo 24 mesi hanno indagato i sintomi non-motori, la funzione cognitiva, e i disturbi del comportamento del sonno REM con la polisonnografia, la morfometria basata sui voxel ( VBM ) del cervello con la risonanza magnetica, e i marcatori del liquido cefalorachidiano.

È stato identificato un panel composito di 10 marcatori informativi.

Un significativo peggioramento relativo ( Parkinson vs controlli sani ) è stato osservato con i seguenti marcatori: Unified Parkinson’s Disease Rating Scale I ( d 0.39 ), Autonomic Scale for Outcomes in Parkinson’s Disease ( d 0.25 ), Epworth Sleepiness Scale ( d 0.47 ), RBD Screening Questionnaire ( d 0.44 ) e RBD da PSG ( d 0.37 ), così come unità VBM di materia grigia corticale ( d -0.2 ) e nell'ippocampo ( d -0.15 ).

I marcatori con un relativo miglioramento hanno incluso la Nonmotor Symptom ( Severity ) Scale ( d -0.19 ) e due scale di depressione ( Beck Depression Inventory d -0.18; Montgomery-Asberg Depression Rating Scale d -0.26 ).

Inaspettatamente, le misure cognitive e i marcatori selezionati di laboratorio non sono risultati significativamente modificati nei partecipanti con malattia di Parkinson rispetto ai controlli sani.

In conclusione, i biomarcatori del liquor cefalorachidiano e le scale cognitive attuali non rappresentano marcatori di progressione utili.
Tuttavia, le misure di sonno e di imaging, e in una certa misura anche i sintomi non-motori, valutati utilizzando scale adeguate, possono essere indicatori più informativi per quantificare la progressione. ( Xagena2016 )

Mollenhauer B et al, Neurology 2016; 87: 168-177

Neuro2016



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