Imagem metabólica para diagnóstico e prognóstico de encefalite autoimune (MIDAS)

A encefalite autoimune (EA) é uma doença neurológica rara mediada pela resposta de anticorpos autoimunes contra a superfície celular neuronal e proteínas intraneuronais associadas a áreas cerebrais específicas, resultando em inflamação grave e danos nas regiões cerebrais associadas, todas manifestando com mais frequência diversos sintomas de comprometimento cognitivo e de memória no acompanhamento. No entanto, estes sintomas podem coexistir ou imitar outras doenças autoimunes e neurodegenerativas do SNC. A diretriz mais comum para o diagnóstico de encefalite autoimune depende do teste de anticorpos no líquido cefalorraquidiano (LCR), que pode levar várias semanas para ser obtido, tornando-o não ideal para o diagnóstico precoce de EA. Já a ressonância magnética (RM), que é a ferramenta de imagem mais utilizada para auxiliar no diagnóstico de EA, pode apresentar diversas limitações, pois alguns pacientes, como os pacientes com EA anti-NMDAr, podem apresentar déficits de memória e comportamentais mesmo na presença de ressonância magnética cerebral normal. A tomografia por emissão de pósitrons (PET) com 2-desoxi-2-[flúor-18]fluoro-D-glicose (18F-FDG) tem sido abordada por diversos estudos como um exame importante para o diagnóstico precoce de EA. Um estudo demonstrou que a fração de ter uma ressonância magnética anormal em pacientes com EA é menor do que ter uma PET anormal, pela qual certos padrões de PET foram associados a tipos de autoanticorpos de EA. Além disso, um relatório demonstrou que mesmo com teste negativo de autoanticorpos e ressonância magnética cerebral normal, o exame FDG-PET mostrou padrões anormais de hipometabolismo e hipermetabolismo. Mais especificamente, esses padrões distintos incluem hipermetabolismo temporal medial e estriado com hipometabolismo cortical difuso. Leiris et al. revelaram que a metodologia utilizada para a análise dessas imagens PET é altamente variável, especialmente os métodos de normalização de intensidade, onde a maioria possui algumas limitações (por exemplo, escala proporcional), pois podem impedir o diagnóstico diferencial preciso de encefalite autoimune (EA), potencialmente indicando falso hipermetabolismo em regiões cerebrais preservadas. A quantificação absoluta não é possível, uma vez que a doença apresenta hipometabolismo difuso e hipermetabolismo nas imagens PET. Então, eles sugeriram que é melhor parametrizar a atividade do cérebro dividindo-a pela do corpo estriado. Sua análise baseada em voxel, comparando indivíduos com EA com indivíduos saudáveis ​​e aqueles com comprometimento cognitivo leve (MCI), demonstrou que uma diminuição na relação metabólica córtex/estriado é um biomarcador robusto para o diagnóstico precoce de EA.