筋ジストロフィー 2A ベルト患者の機能的および筋肉状態の進化 (CALNATHIS)

イントロ:

四肢帯型筋ジストロフィーは元々、出生後の進行性筋疾患として定義されており、骨盤筋と肩甲骨筋に発症し、主に影響を及ぼします。

欧州神経筋センターによると、四肢帯型筋ジストロフィーの一種とみなされるには、この症状が少なくとも2つの血縁関係のない家系に記載され、罹患者が自立歩行を達成している必要があり、血清クレアチンキナーゼ活性が上昇していなければならず、身体の変性変化が証明されていなければならない。疾患の経過を通じて筋肉の画像を検査し、筋肉の組織学上でジストロフィー性の変化を示す必要があり、最終的には最も影響を受けた筋肉の末期病理につながります。

優性型（LGMD 1、旧命名法、LGMD D、新命名法）と劣性型（LGMD 2、旧命名法、LGMD R 新命名法）に分類されます。 劣性型は、サブタイプの数と個人の有病率の点で優勢ですが、場合によっては創始者効果による地域差があります（Murphy et al、2015）。

LGMD の個別のサブタイプは比較的まれです。ただし、集団としてのLGMDの最小有病率は、おそらく10万人あたり2.27人から10万人あたり10人の間です。 ヨーロッパと米国では、LGMD R1 または LGMD-2A (OMIM 253600) とも呼ばれるカルパイノパチーは、さまざまな種類の LGMD の中で最も一般的であり、劣性 LGMD の全症例の最大 30% を占めます。

現在、この病気の治療法はなく、その管理は依然としてリハビリテーション療法と他の合併症の予防に基づいています。 新しい治療法、特に遺伝子治療の開発には、最も好ましくない経過をたどった患者を特定し、その年代順を特徴づけるため、また臨床的および臨床的経過を特定するために、病気の自然史を可能な限り最良に特徴づける必要があります。変化に最も敏感なパラクリニカルパラメータにより、将来のランダム化試験で新しい治療法の有効性をより適切に評価できるようになります。 しかし、現在、筋肉 MRI などの詳細な表現型データを含む、対象集団を代表する将来コホートからの最近のデータはまったくないか、ほとんどありません。

仮説・目的

第一目的 ：

この研究の主な目的は、上肢 (例: 腕を上げる、重りを持ち上げるなど) と下肢 (例: 歩く、立つなど) の筋肉群の筋力の損失を特定し、定量化することです。ある期間。モンドール病院の神経筋疾患リファレンスセンターでは、すでにLGMD2Aに苦しむ患者25人を対象に2年間の追跡調査を行った。

二次的な目的:

• 遺伝子治療臨床試験後の治療反応を定義できる評価基準（尺度、測定値）を定義する。
• 筋機能の喪失（腕を上げることができない、車椅子）および上肢および下肢の筋力低下について説明します。
• 筋肉欠損につながる疾患の進行の指標となる画像および臨床検査パラメータを特定し、監視します。

方法

主な評価基準:

運動機能の評価 • 四肢帯型筋ジストロフィーの North Star Assessment (NSAD) スケール スコアを使用して、運動機能のベースラインからの変化を評価します。

二次評価基準：

上肢と下肢の運動機能の評価

• Brooke スケールおよび Vignos スケールによる上肢および下肢の運動機能の評価 筋力の評価
• 1) 等尺性手動筋肉評価

• 2）定量的等尺性筋評価（定量的筋検査（QMT））

  - Myotools および手動ダイナモメーター (ハンドヘルド ダイナモメトリー (HHD)) 上肢の運動機能の評価

• PUL (上肢パフォーマンス) 評価ツールを使用した上肢の評価、3 台のカメラを使用した撮影バージョン 運動活動の評価 FeetMe® モニターを使用した歩行能力 筋肉 MRI
• 筋肉の解剖学 (体積、脂肪浸潤)
• 脂肪分解を測定するために修正されたMercuriスコア（mMS） 臨床検査分析

バイオバンクのサンプル:

• 血液学分析のための採血
• 生化学分析のための採血（CK）
• 凝固分析のための採血 生活の質アンケート
• 遺伝性神経筋疾患 (gNMD) に関する QOL アンケートおよび ACIVLIM アンケート

結論 この研究で計画された分析の全体的な目的は、最長 24 か月にわたる LGMD2A 患者の疾患進行を特徴付けることです。 24か月という研究期間の選択は、これより短い期間では重大な変化は観察されず、より長い期間では当時の研究の負担と規模が大幅に増加したであろうという事実に関連しています。 物流レベル。 病気の進行過程をより深く理解し、将来の臨床試験に関連するエンドポイントを定義するためのアッセイおよび臨床転帰測定を検証するために、詳細な自然史データを開発することが重要です。