Background. Amyotrophic Lateral Sclerosis (ALS) is a rare fatal neurodegenerative disease selectively affecting upper and lower motor neuron system, with a heterogeneity of phenotypes which cannot currently be distinguished by specific biomarkers. The present research focuses on iron metabolism as one of the pathogenetic mechanisms of ALS. Ferritin and transferrin are well-known biomarkers of iron metabolism in ALS, while the role of Glutathione Peroxidase 4, one of the main factors of ferroptosis, is still unknow as it has only been explored in ALS mice. In vivo, iron accumulation in brain is detectable by Quantitative Susceptibility Mapping (QSM) technique on Magnetic Resonance Imaging (MRI) and correlates with the upper motor neuron damage. The aim of the project is to investigate the correlation between upper motor neuron (UMN) impairment detected by clinical and neuroimaging techniques and serum biomarkers of iron metabolism. Methods. 68 ALS patients, followed at ALS Center of “IRCCS Istituto Neurologico Carlo Besta” of Milan, were recruited for this study, collecting demographic features and clinical data on severity of disease, and the involvement of Upper motor neuron involvement detected with PUMNS scale at time of visit. 60 also provided blood samples to dose ferritin, transferrin and GPX4 enzyme in serum, and 52 additionally performed a brain MRI with QSM value. 67 Healthy Controls (HC) were also recruited. Statistical analyses. To assess whether serum biomarkers can be considered as indicator of disease, it was first explored the possible correlation between iron serum biomarkers and clinical data with U Mann Whitney test and Pearson correlation, then it was investigated the association of biomarkers with radiological features (QSM values) by applying Spearman test, also testing the correlation between radiological and clinical features. Results. ALS and HC were homogeneous for age and gender. A statistically significant difference of ferritin (p = 0.009) and GPX4 (p = 0.001) levels was found when comparing 60 ALS with 53 age-matched HC. In the ALS cohort: ferritin was inversely related to transferrin; transferrin correlated with the Body Mass Index; ferritin, transferrin and GPX4 had no correlation with genetic assessment or severity of disease. Instead, a positive correlation (p < 0.005) was found between GPX4 and PUMNS score. Regarding the evaluations of QSM values on brain MRI, variations of magnetic susceptibility in ALS patients as compared to HC were found in specific motor areas of brain (p < 0.001). By comparing MND with the subgroup of HC who both underwent MRI and blood withdrawal, no correlation was found between GPX4 and QSM values. However, when excluding subjects with outlier values of GPX4, a positive correlation was revealed in right M1 region (p < 0.001). Regression analysis across ALS group showed positive correlations (p < 0.05): with GPX4 in primary motor cortex area on left side (M1); with transferrin in ventral and dorsal premotor cortex and in supplementary motor area (SMA); and with ferritin in left lobules IV-V cerebellum, caudato, thalamo and in right SMA. Instead, no significant correlation was found with clinical score of upper motor neuron (UMN) burden, except for sub-score about upper district in right preSMA and right SMA (p < 0.04). By performing a trend analysis with rank of UMN involvement, a positive trend in left M1 (p < 0.004) and a negative trend in left lobules IV-V of cerebellum (p < 0.04) were identified. Discussion. Compared to age-matched HC, there is a higher level of serum ferritin in patients, but it does not correlate with any specific phenotype. Instead, the present research first shows that serum levels of GPX4 are statistically higher in ALS than HC. Moreover, the analyses of GPX4 trend in ALS cohort did not find any correlation with features of disease, with the exception of the UMN burden. Regarding MRI features, in M1 region higher levels of QSM are associated with the degree of UMN involvement, and with GPX4 levels. Conclusion. The findings of the present research suggest that GPX4 can be a useful biomarker of UMN involvement in ALS patients, linked to iron brain accumulation evaluated with QSM technique, with a potential impact on phenotypes differentiation and disease progression prediction.
Introduzione. La Sclerosi Laterale Amiotrofica (SLA) è una patologia rara, a prognosi infausta, in cui la degenerazione del primo e del secondo motoneurone sono coinvolte in modo selettivo. Un elemento di difficoltà nella diagnosi e nel definire una terapia efficace è la considerevole eterogeneità nella presentazione clinica, in assenza di marcatori biologici specifici, dovuta anche ai molteplici meccanismi patogenetici coinvolti nella malattia. In questo progetto di Dottorato è stato preso in considerazione in particolare il metabolismo del ferro, poiché coinvolto in particolare nella degenerazione della via motoria centrale. Studi post mortem sui pazienti hanno dimostrato che l’accumulo di ferro intracellulare cerebrale è presente nelle medesime aree corticali che in vivo erano state indentificate alla Risonanza Magnetica cerebrale (RMN). In particolare, la tecnica di mappatura di suscettibilità magnetica (QSM) sembra essere un valido strumento per misurare l’accumulo di ferro cerebrale con la RMN. A livello ematico, invece, la ferritina e la transferrina sierica sono noti biomarcatori del metabolismo del ferro nella SLA; mentre l’enzima Glutatione Perossidasi di tipo 4 (GPX4), che svolge un ruolo fondamentale nella regolazione della ferroptosi, è stato studiato attualmente solo nei modelli murini di SLA. L’obbiettivo di questo Progetto di Dottorato è studiare la correlazione tra il danno del primo neurone di moto (UMN), valutato sia clinicamente che con moderne tecniche di neuroimmagine, e i possibili biomarcatori sierici del metabolismo del ferro. Metodi. Sono stati reclutati 68 pazienti, seguiti presso il Centro SLA dell’“IRCCS Istituto Neurologico Carlo Besta” di Milano, i quali hanno eseguito un prelievo ematico per il dosaggio di ferritina, transferrina e GPX4, e una risonanza magnetica cerebrale con la tecnica QSM. Di questi pazienti sono state raccolte informazioni demografiche e dati clinici sulla gravità di malattia, valutando altresì contestualmente il coinvolgimento del primo neurone di moto attraverso la scala clinica semiquantitativa PUMNS. Inoltre, sono state reclutate 67 persone come controlli sani. Analisi Statistiche. Il test di U Mann Whitney e le correlazioni di Pearson sono state eseguite per studiare la correlazione tra i biomarcatori sierici del metabolismo del ferro e gli indicatori clinici di malattia. Per analizzare gli aspetti radiologici sono state applicate due modalità di studio: per regioni di interesse (ROI) e per morfometria basata sui voxel per l’intero encefalo. Utilizzando lo Spearman test è stata studiata l’associazione tra i valori di QSM estratti dalle sequenze di MRI e i biomarcatori; come parte di questa valutazione, è stata inoltre analizzata la correlazione tra le variabili radiologiche e quelle cliniche. Tutte le analisi sono state verificate per l'effetto dell'età come covariata, e i risultati sono stati ritenuti statisticamente significativi in presenza di un p value < 0.05. Risultati. I controlli sani e i pazienti sono risultati omogenei per età e genere. Dal raffronto tra 60 pazienti affetti da SLA e 53 controlli sani della stessa età, è emersa una differenza statisticamente significativa per i livelli di ferritina (p = 0.009) e di GPX4 (p = 0.001). Analizzando più specificatamente la corte di pazienti SLA risulta che: i livelli di ferritina e transferrina sono inversamente proporzionali tra loro; i livelli di transferrina sono correlati all’indice di massa corporea (BMI); i livelli di ferritina, transferrina e GPX4 non sono correlati né con il genotipo né con gli indicatori di gravità di malattia (quali il punteggio di ALSFRS-R, lo stadio secondo la classificazione di King, la durata di malattia, l’assetto cognitivo o la funzionalità respiratoria). Per contro, una correlazione positiva (p < 0.005) è stata riscontrata tra i livelli di GPX4 e il punteggio alla scala di PUMNS, che valuta il coinvolgimento clinico del primo motoneurone. Analizzando i dati di RMN dei pazienti e dei controlli sono stati riscontrati differenti valori di suscettibilità magnetica (QSM) in specifiche aree motorie cerebrali (putamen bilateralmente, VIII lobulo cerebellare di sinistra cerebellare, lobuli IV-V di destra e I cerebellare con un p < 0.001). Confrontando i pazienti SLA con un sottogruppo dei controlli sani, che avevano eseguito sia la RMN che il prelievo di sangue, non si è rilevata alcuna differenza tra i livelli di GPX4 e il valore di QSM. Tuttavia, se si escludono i soggetti con valori di GPX4 anomali, si evidenzia una correlazione positiva (p < 0.001) nella regione destra della corteccia motoria primaria (M1). Analizzando il solo gruppo di pazienti SLA, con analisi di regressione lineare sono state messe in evidenza correlazioni positive tra il QSM (p < 0.05): e GPX4 nell’area M1 di sinistra; e transferrina nell’ area ventrale e dorsale premotoria e nella area motoria supplementare (SMA); e ferritina nei lobuli IV-V cerebellari di sinistra, nel nucleo caudato, nel talamo e nella SMA di destra. Considerando i parametri clinici invece, non vi è una correlazione con i punteggi PUMNS, fatta eccezione per il confronto tra il punteggio che riguarda il solo distretto degli arti superiori e il valore di QSM nella sole regioni della preSMA e SMA dell’emisfero destro (p < 0.04). Tuttavia, se si analizza il grado di coinvolgimento del primo motoneurone secondo il fenotipo, si trova una correlazione positiva in M1 (p < 0.004) e una correlazione negativa nei lobuli cerebellari IV-V di sinistra (p < 0.04). Discussione. Dal confronto con controlli sani di pari età, i risultati confermano come i pazienti affetti da SLA siano caratterizzati da maggiori livelli di ferritina, sebbene non vi sia alcuna specifica correlazione con i fenotipi di malattia. Tuttavia, il presente lavoro è il primo che dimostra che anche i livelli di GPX4 sono statisticamente più elevati nei pazienti rispetto alla popolazione sana. Inoltre, analizzando la distribuzione dei livelli di GXP4 nei pazienti affetti da SLA non sono state riscontrate correlazioni con le caratteristiche cliniche della malattia ad eccezione di ciò che riguarda il coinvolgimento del primo neurone di moto, valutato sia clinicamente che radiologicamente. Coerentemente con quanto riportato in letteratura, l’analisi delle caratteristiche radiologiche in RMN ha confermato che valori più elevati di QSM si associano a una maggiore compromissione della via motoria centrale, in particolare nella regione M1 di sinistra. Inoltre, il presente studio è il primo, a nostra conoscenza, ad indagare una possibile relazione tra i livelli sierici dei marcatori del metabolismo del ferro e l’accumulo cerebrale di ferro valutabile con la RMN, mostrando in particolare come vi sia una correlazione positiva tra i valori di GPX4 e di QSM nell’area M1. Conclusioni. Il presente studio ha indagato, nei pazienti affetti da SLA, la correlazione tra la compromissione del primo motoneurone, valutato sia clinicamente che con i valori di QSM nelle diverse aree corticali cerebrali, e i biomarcatori sierici del metabolismo del ferro. I risultati della presente ricerca suggeriscono che il GPX4 possa essere un biomarcatore utile nella differenziazione fenotipica e nella predizione della progressione di malattia.
UPPER MOTOR NEURON BURDEN IN AMYOTROPHIC LATERAL SCLEROSIS: CLINICAL AND IMAGING FEATURES, AND THE ROLE OF IRON METABOLISM / E. Bersano ; tutor: G. Lauria Pinter ; coordinatore: G. D. Norata. - Milano. Dipartimento di Biotecnologie Mediche e Medicina Traslazionale, 2024 Jan 19. 36. ciclo, Anno Accademico 2023.
UPPER MOTOR NEURON BURDEN IN AMYOTROPHIC LATERAL SCLEROSIS: CLINICAL AND IMAGING FEATURES, AND THE ROLE OF IRON METABOLISM
E. Bersano
2024
Abstract
Background. Amyotrophic Lateral Sclerosis (ALS) is a rare fatal neurodegenerative disease selectively affecting upper and lower motor neuron system, with a heterogeneity of phenotypes which cannot currently be distinguished by specific biomarkers. The present research focuses on iron metabolism as one of the pathogenetic mechanisms of ALS. Ferritin and transferrin are well-known biomarkers of iron metabolism in ALS, while the role of Glutathione Peroxidase 4, one of the main factors of ferroptosis, is still unknow as it has only been explored in ALS mice. In vivo, iron accumulation in brain is detectable by Quantitative Susceptibility Mapping (QSM) technique on Magnetic Resonance Imaging (MRI) and correlates with the upper motor neuron damage. The aim of the project is to investigate the correlation between upper motor neuron (UMN) impairment detected by clinical and neuroimaging techniques and serum biomarkers of iron metabolism. Methods. 68 ALS patients, followed at ALS Center of “IRCCS Istituto Neurologico Carlo Besta” of Milan, were recruited for this study, collecting demographic features and clinical data on severity of disease, and the involvement of Upper motor neuron involvement detected with PUMNS scale at time of visit. 60 also provided blood samples to dose ferritin, transferrin and GPX4 enzyme in serum, and 52 additionally performed a brain MRI with QSM value. 67 Healthy Controls (HC) were also recruited. Statistical analyses. To assess whether serum biomarkers can be considered as indicator of disease, it was first explored the possible correlation between iron serum biomarkers and clinical data with U Mann Whitney test and Pearson correlation, then it was investigated the association of biomarkers with radiological features (QSM values) by applying Spearman test, also testing the correlation between radiological and clinical features. Results. ALS and HC were homogeneous for age and gender. A statistically significant difference of ferritin (p = 0.009) and GPX4 (p = 0.001) levels was found when comparing 60 ALS with 53 age-matched HC. In the ALS cohort: ferritin was inversely related to transferrin; transferrin correlated with the Body Mass Index; ferritin, transferrin and GPX4 had no correlation with genetic assessment or severity of disease. Instead, a positive correlation (p < 0.005) was found between GPX4 and PUMNS score. Regarding the evaluations of QSM values on brain MRI, variations of magnetic susceptibility in ALS patients as compared to HC were found in specific motor areas of brain (p < 0.001). By comparing MND with the subgroup of HC who both underwent MRI and blood withdrawal, no correlation was found between GPX4 and QSM values. However, when excluding subjects with outlier values of GPX4, a positive correlation was revealed in right M1 region (p < 0.001). Regression analysis across ALS group showed positive correlations (p < 0.05): with GPX4 in primary motor cortex area on left side (M1); with transferrin in ventral and dorsal premotor cortex and in supplementary motor area (SMA); and with ferritin in left lobules IV-V cerebellum, caudato, thalamo and in right SMA. Instead, no significant correlation was found with clinical score of upper motor neuron (UMN) burden, except for sub-score about upper district in right preSMA and right SMA (p < 0.04). By performing a trend analysis with rank of UMN involvement, a positive trend in left M1 (p < 0.004) and a negative trend in left lobules IV-V of cerebellum (p < 0.04) were identified. Discussion. Compared to age-matched HC, there is a higher level of serum ferritin in patients, but it does not correlate with any specific phenotype. Instead, the present research first shows that serum levels of GPX4 are statistically higher in ALS than HC. Moreover, the analyses of GPX4 trend in ALS cohort did not find any correlation with features of disease, with the exception of the UMN burden. Regarding MRI features, in M1 region higher levels of QSM are associated with the degree of UMN involvement, and with GPX4 levels. Conclusion. The findings of the present research suggest that GPX4 can be a useful biomarker of UMN involvement in ALS patients, linked to iron brain accumulation evaluated with QSM technique, with a potential impact on phenotypes differentiation and disease progression prediction.File | Dimensione | Formato | |
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