Imaging metabolico per la diagnosi e la prognosi dell'encefalite autoimmune (MIDAS)

L'encefalite autoimmune (EA) è una rara malattia neurologica mediata dalla risposta anticorpale autoimmune contro la superficie delle cellule neuronali e le proteine ​​intraneuronali associate a specifiche aree del cervello, con conseguente grave infiammazione e danno nelle regioni cerebrali associate, che più frequentemente manifestano diversi sintomi di compromissione cognitiva e della memoria al follow-up. Tuttavia, questi sintomi possono coesistere o imitare altri disturbi autoimmuni e neurodegenerativi del sistema nervoso centrale. La linea guida più comune per la diagnosi dell'encefalite autoimmune si basa sul test degli anticorpi nel liquido cerebrospinale (CSF), che potrebbe richiedere diverse settimane per essere ottenuto, rendendolo non ottimale per la diagnosi precoce dell'EA. Per quanto riguarda la risonanza magnetica (MRI), che è lo strumento di imaging più comune utilizzato per coadiuvare la diagnosi di EA, può presentare diverse limitazioni poiché alcuni pazienti, come i pazienti con EA anti-NMDAr, possono presentare deficit di memoria e comportamentali anche in presenza della risonanza magnetica cerebrale normale. La tomografia a emissione di positroni (PET) con 2-deossi-2-[fluoro-18] fluoro-D-glucosio (18F-FDG) è stata considerata da diversi studi come un esame importante per la diagnosi precoce degli eventi avversi. Uno studio ha dimostrato che la percentuale di pazienti con MRI anomala è inferiore rispetto a quella con PET anomala, per cui alcuni modelli PET erano associati a tipi di EA autoanticorpali. Inoltre, un rapporto ha dimostrato che anche con test negativo per gli autoanticorpi e una risonanza magnetica cerebrale normale, l'esame FDG-PET ha mostrato modelli di ipometabolismo e ipermetabolismo anomali. Più specificamente, questi modelli distinti includono l'ipermetabolismo temporale mediale e striatale con ipometabolismo corticale diffuso. Leiris et al. ha rivelato che la metodologia utilizzata per l'analisi di queste immagini PET è molto variabile, in particolare i metodi di normalizzazione dell'intensità, dove la maggior parte possiede alcune limitazioni (ad esempio, scala proporzionale) in quanto possono impedire un'accurata diagnosi differenziale dell'encefalite autoimmune (EA) indicando potenzialmente falsi ipermetabolismo in regioni cerebrali altrimenti preservate. Una quantificazione assoluta non è possibile poiché la malattia presenta sia un ipometabolismo diffuso che un ipermetabolismo sulle immagini PET. Quindi, hanno suggerito che sia meglio parametrizzare l'attività del cervello dividendola per quella dello striato. La loro analisi basata su voxel, confrontando individui con AE sia con soggetti sani che con quelli con lieve deterioramento cognitivo (MCI), ha dimostrato che una diminuzione del rapporto metabolico corteccia/striato è un robusto biomarcatore per la diagnosi precoce di AE.