Multiple sclerosis (MS), a chronic disorder of the central nervous system and common cause of neurological disability in young adults, is characterized by moderate but complex risk heritability. Here we report the results of a genome-wide association study performed in a 1000 prospective case series of well-characterized individuals with MS and group-matched controls using the Sentrix® HumanHap550 BeadChip platform from Illumina. After stringent quality control data filtering, we compared allele frequencies for 551 642 SNPs in 978 cases and 883 controls and assessed genotypic influences on susceptibility, age of onset, disease severity, as well as brain lesion load and normalized brain volume from magnetic resonance imaging exams. A multi-analytical strategy identified 242 susceptibility SNPs exceeding established thresholds of significance, including 65 within the MHC locus in chromosome 6p21.3. Independent replication confirms a role for GPC5, a heparan sulfate proteoglycan, in disease risk. Gene ontology-based analysis shows a functional dichotomy between genes involved in the susceptibility pathway and those affecting the clinical phenotype.

Obsessive-compulsive disorder (OCD) is a clinically heterogeneous disorder characterized by multiple, temporally stable symptom dimensions. Preliminary functional neuroimaging studies suggest that these symptom dimensions may have distinct neural substrates. Whole-brain voxel-based morphometry was used to examine the common and distinct neuroanatomical (structural) substrates of the major symptom dimensions of OCD. First, we compared 55 medication-free patients with OCD and 50 age-matched healthy control subjects. Multiple regression analyses were then used to examine the relationship between global and regional grey matter (GM) and white matter (WM) volumes and symptom dimension scores within the patient group. OCD patients showed decreased GM volume in left lateral orbitofrontal (BA47), left inferior frontal (BA44/45), left dorsolateral prefrontal (BA9) and right medial prefrontal (BA10) cortices and decreased bilateral prefrontal WM volume. Scores on the 'symmetry/ordering' dimension were negatively correlated with 'global' GM and WM volumes. Scores on the 'contamination/washing' dimension were negatively correlated with 'regional' GM volume in bilateral caudate nucleus and WM volume in right parietal region. Scores on the 'harm/checking' dimension were negatively correlated with regional GM and WM volume in bilateral temporal lobes. Scores on the 'symmetry/ordering' dimension were negatively correlated with regional GM volume in right motor cortex, left insula and left parietal cortex and positively correlated with bilateral temporal GM and WM volume. The results remained significant after controlling for age, sex, educational level, overall illness severity, global WM and GM volumes and excluding patients with comorbid depression. The reported symptom dimension-specific GM and WM alterations support the hypothesis that OCD is an etiologically heterogeneous disorder, with both overlapping and distinct neural correlates across symptom dimensions. These results have clear implications for the current neuroanatomical model of OCD and call for a substantial revision of such model which takes into account the heterogeneity of the disorder.

Diffusion tensor imaging (DTI) measures have shown to be sensitive to white matter (WM) damage in multiple sclerosis (MS), not only inside focal lesions but also in user-defined regions in the so-called normal-appearing white matter (NAWM). New analysis techniques for DTI measures are now available that allow for hypothesis-free localization of damage. We performed DTI measurements of 30 MS patients selected for low focal lesion loads, and of 31 age-matched healthy controls and analyzed these using tract-based spatial statistics (TBSS). Patients were found to have a lower fractional anisotropy (FA) compared to controls in a number of brain regions, including the fornices, the left corona radiata, the inferior longitudinal fasciculus in both hemispheres, both optic radiations, and parts of the corpus callosum. In the regions of reduced FA, an increase in radial diffusivity and a less pronounced increase of axial diffusivity were found. Neurocognitive assessment showed that patients had normal visuospatial memory performance, just-normal attention, and impaired processing speed; the latter was associated with abnormal FA in the corpus callosum, an area which was relatively devoid of lesions visible on proton density-weighted images in our patients. TBSS can be useful in future studies with other MS patient samples to provide an unbiased localization of damage and generate location-specific hypotheses.

Objective: To investigate the added value of hippocampal atrophy rates over whole brain volume measurements on MRI in patients with Alzheimer disease (AD), patients with mild cognitive impairment (MCI), and controls.

Objective Gray matter (GM) atrophy occurs in all multiple sclerosis (MS) phenotypes. We investigated whether there is a spatiotemporal pattern of GM atrophy that is associated with faster disability accumulation in MS. Methods We analyzed 3,604 brain high‐resolution T1‐weighted magnetic resonance imaging scans from 1,417 participants: 1,214 MS patients (253 clinically isolated syndrome [CIS], 708 relapsing‐remitting [RRMS], 128 secondary‐progressive [SPMS], and 125 primary‐progressive [PPMS]), over an average follow‐up of 2.41 years (standard deviation [SD] = 1.97), and 203 healthy controls (HCs; average follow‐up = 1.83 year; SD = 1.77), attending seven European centers. Disability was assessed with the Expanded Disability Status Scale (EDSS). We obtained volumes of the deep GM (DGM), temporal, frontal, parietal, occipital and cerebellar GM, brainstem, and cerebral white matter. Hierarchical mixed models assessed annual percentage rate of regional tissue loss and identified regional volumes associated with time‐to‐EDSS progression. Results SPMS showed the lowest baseline volumes of cortical GM and DGM. Of all baseline regional volumes, only that of the DGM predicted time‐to‐EDSS progression (hazard ratio = 0.73; 95% confidence interval, 0.65, 0.82; p < 0.001): for every standard deviation decrease in baseline DGM volume, the risk of presenting a shorter time to EDSS worsening during follow‐up increased by 27%. Of all longitudinal measures, DGM showed the fastest annual rate of atrophy, which was faster in SPMS (–1.45%), PPMS (–1.66%), and RRMS (–1.34%) than CIS (–0.88%) and HCs (–0.94%; p < 0.01). The rate of temporal GM atrophy in SPMS (–1.21%) was significantly faster than RRMS (–0.76%), CIS (–0.75%), and HCs (–0.51%). Similarly, the rate of parietal GM atrophy in SPMS (–1.24‐%) was faster than CIS (–0.63%) and HCs (–0.23%; all p values <0.05). Only the atrophy rate in DGM in patients was significantly associated with disability accumulation (beta = 0.04; p < 0.001). Interpretation This large, multicenter and longitudinal study shows that DGM volume loss drives disability accumulation in MS, and that temporal cortical GM shows accelerated atrophy in SPMS than RRMS. The difference in regional GM atrophy development between phenotypes needs to be taken into account when evaluating treatment effect of therapeutic interventions. Ann Neurol 2018;83:210–222

See Stankoff and Louapre (doi:10.1093/brain/awy114) for a scientific commentary on this article. Grey matter atrophy is present from the earliest stages of multiple sclerosis, but its temporal ordering is poorly understood. We aimed to determine the sequence in which grey matter regions become atrophic in multiple sclerosis and its association with disability accumulation. In this longitudinal study, we included 1417 subjects: 253 with clinically isolated syndrome, 708 with relapsing-remitting multiple sclerosis, 128 with secondary-progressive multiple sclerosis, 125 with primary-progressive multiple sclerosis, and 203 healthy control subjects from seven European centres. Subjects underwent repeated MRI (total number of scans 3604); the mean follow-up for patients was 2.41 years (standard deviation = 1.97). Disability was scored using the Expanded Disability Status Scale. We calculated the volume of brain grey matter regions and brainstem using an unbiased within-subject template and used an established data-driven event-based model to determine the sequence of occurrence of atrophy and its uncertainty. We assigned each subject to a specific event-based model stage, based on the number of their atrophic regions. Linear mixed-effects models were used to explore associations between the rate of increase in event-based model stages, and T2 lesion load, disease-modifying treatments, comorbidity, disease duration and disability accumulation. The first regions to become atrophic in patients with clinically isolated syndrome and relapse-onset multiple sclerosis were the posterior cingulate cortex and precuneus, followed by the middle cingulate cortex, brainstem and thalamus. A similar sequence of atrophy was detected in primary-progressive multiple sclerosis with the involvement of the thalamus, cuneus, precuneus, and pallidum, followed by the brainstem and posterior cingulate cortex. The cerebellum, caudate and putamen showed early atrophy in relapse-onset multiple sclerosis and late atrophy in primary-progressive multiple sclerosis. Patients with secondary-progressive multiple sclerosis showed the highest event-based model stage (the highest number of atrophic regions, P < 0.001) at the study entry. All multiple sclerosis phenotypes, but clinically isolated syndrome, showed a faster rate of increase in the event-based model stage than healthy controls. T2 lesion load and disease duration in all patients were associated with increased event-based model stage, but no effects of disease-modifying treatments and comorbidity on event-based model stage were observed. The annualized rate of event-based model stage was associated with the disability accumulation in relapsing-remitting multiple sclerosis, independent of disease duration (P < 0.0001). The data-driven staging of atrophy progression in a large multiple sclerosis sample demonstrates that grey matter atrophy spreads to involve more regions over time. The sequence in which regions become atrophic is reasonably consistent across multiple sclerosis phenotypes. The spread of atrophy was associated with disease duration and with disability accumulation over time in relapsing-remitting multiple sclerosis.

Objective

 To determine whether brain atrophy and lesion volumes predict subsequent 10 year clinical evolution in multiple sclerosis (MS). 

Design

 From eight MAGNIMS (MAGNetic resonance Imaging in MS) centres, we retrospectively included 261 MS patients with MR imaging at baseline and after 1–2 years, and Expanded Disability Status Scale (EDSS) scoring at baseline and after 10 years. Annualised whole brain atrophy, central brain atrophy rates and T2 lesion volumes were calculated. Patients were categorised by baseline diagnosis as primary progressive MS (n=77), clinically isolated syndromes (n=18), relapsing–remitting MS (n=97) and secondary progressive MS (n=69). Relapse onset patients were classified as minimally impaired (EDSS=0–3.5, n=111) or moderately impaired (EDSS=4–6, n=55) according to their baseline disability (and regardless of disease type). Linear regression models tested whether whole brain and central atrophy, lesion volumes at baseline, follow-up and lesion volume change predicted 10 year EDSS and MS Severity Scale scores. 

Results

 In the whole patient group, whole brain and central atrophy predicted EDSS at 10 years, corrected for imaging protocol, baseline EDSS and disease modifying treatment. The combined model with central atrophy and lesion volume change as MRI predictors predicted 10 year EDSS with R²=0.74 in the whole group and R²=0.72 in the relapse onset group. In subgroups, central atrophy was predictive in the minimally impaired relapse onset patients (R²=0.68), lesion volumes in moderately impaired relapse onset patients (R²=0.21) and whole brain atrophy in primary progressive MS (R²=0.34). 

Conclusions

 This large multicentre study points to the complementary predictive value of atrophy and lesion volumes for predicting long term disability in MS.

Grey matter atrophy is common in multiple sclerosis. However, in contrast with other neurodegenerative diseases, it is unclear whether grey matter atrophy in multiple sclerosis is a diffuse 'global' process or develops, instead, according to distinct anatomical patterns. Using source-based morphometry we searched for anatomical patterns of co-varying cortical thickness and assessed their relationships with white matter pathology, physical disability and cognitive functioning. Magnetic resonance imaging was performed at 3 T in 208 patients with long-standing multiple sclerosis (141 females; age = 53.7 ± 9.6 years; disease duration = 20.2 ± 7.1 years) and 60 age- and sex-matched healthy controls. Spatial independent component analysis was performed on cortical thickness maps derived from 3D T1-weighted images across all subjects to identify co-varying patterns. The loadings, which reflect the presence of each cortical thickness pattern in a subject, were compared between patients with multiple sclerosis and healthy controls with generalized linear models. Stepwise linear regression analyses were used to assess whether white matter pathology was associated with these loadings and to identify the cortical thickness patterns that predict measures of physical and cognitive dysfunction. Ten cortical thickness patterns were identified, of which six had significantly lower loadings in patients with multiple sclerosis than in controls: the largest loading differences corresponded to the pattern predominantly involving the bilateral temporal pole and entorhinal cortex, and the pattern involving the bilateral posterior cingulate cortex. In patients with multiple sclerosis, overall white matter lesion load was negatively associated with the loadings of these two patterns. The final model for physical dysfunction as measured with Expanded Disability Status Scale score (adjusted R(2) = 0.297; P < 0.001) included the predictors age, overall white matter lesion load, the loadings of two cortical thickness patterns (bilateral sensorimotor cortex and bilateral insula), and global cortical thickness. The final model predicting average cognition (adjusted R(2) = 0.469; P < 0.001) consisted of age, the loadings of two cortical thickness patterns (bilateral posterior cingulate cortex and bilateral temporal pole), overall white matter lesion load and normal-appearing white matter integrity. Although white matter pathology measures were part of the final clinical regression models, they explained limited incremental variance (to a maximum of 4%). Several cortical atrophy patterns relevant for multiple sclerosis were found. This suggests that cortical atrophy in multiple sclerosis occurs largely in a non-random manner and develops (at least partly) according to distinct anatomical patterns. In addition, these cortical atrophy patterns showed stronger associations with clinical (especially cognitive) dysfunction than global cortical atrophy.