多发性硬化症（MS）是一种中枢神经系统的炎症性和神经退行性疾病。多发性硬化症最公认的病理特征是炎症性脱髓鞘白质（WM）病变，其形成与复发有关。然而，不可逆转的残疾和进行性多发性硬化症的主要驱动因素被认为是神经变性。现在有许多治疗方法可以减少多发性硬化症复发的风险，但对于进展性多发性硬化症只有两种许可的治疗方法，其疗效似乎主要是在那些仍然显示出持续炎症病变活动证据的人身上。
神经变性表现为脑萎缩，这可以用MRI测量。在继发性进展性多发性硬化症（SPMS）患者中，深层灰质（DGM）的GM体积损失比皮层快，在皮层中，它优先影响颞部和顶叶区域。然而，区域性和整体性的脑萎缩，以及其他常规的MRI测量，只与进行性多发性硬化症患者的残疾进展有部分关联和预测。这在一定程度上可以解释为病理是在全脑或区域层面上评估的，而残疾的发生是由于临床上有活力的区域和大脑网络之间连接受损的结果。
多发性硬化症的病理对大脑的某些部分的影响要大于其他部分，理想的情况下，我们应该寻求在最有可能影响临床结果的地方测量病理。基于网络的测量方法有可能为传统的MRI测量方法增加价值，并且已经证明在解释运动障碍方面有希望。数据驱动的GM网络测量方法也是在临床试验中用作预后标记的良好候选方法。数据驱动的大脑网络测量有可能选择那些更有可能进展到丰富的临床试验，从而证明治疗效果。
独立成分分析（ICA）是一种强大的数据驱动技术，已被用于识别结构性MRI上的大脑网络。空间ICA可以识别体积相近的独立脑区，这些脑区可以通过共同的生物或病理特性联系起来。在一项横断面研究中，Steenwijk等人在一个主要是复发缓解（RR）的MS队列中发现了与临床结果相关的皮质厚度的协变模式。以前的一项关于早期RRMS的研究显示，基线时GM强度的共变模式不能预测10年内的确认残疾进展（CDP），也不能在10年内区分有CDP和无CDP的患者。这些研究主要针对RRMS，虽然萎缩发生在MS的早期，但它在进展期更为突出，并被认为与临床更为相关。迄今为止，没有任何研究
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