自身免疫性脑炎的影像学研究进展总结2026

自身免疫性脑炎的影像学研究进展总结2026自身免疫性脑炎(autoimmuneencephalitis，AE)是一类非感染性、免疫介导的脑实质炎症性疾病，常累及皮质或深部灰质，可伴或不伴白质、脑膜、脊髓受累，临床特征以癫痫样症状、精神行为异常、意识水平降低、近期记忆力减退等为主，可伴异常脑电活动、脑脊液细胞数增加或鞘内寡克隆蛋白合成，诊断主要依赖抗细胞表面抗原抗体如抗N-甲基-D-天冬氨酸受体(N-methyl-D-aspartatereceptor，NMDAR)、抗富亮氨酸胶质瘤失活蛋白1(leucine-richglioma-inactivated1，LGI1)、抗接触蛋白相关蛋白2(contactin-associatedprotein-like2，CASPR2)等，或抗细胞内抗原抗体如抗神经元核抗体1型(anti-neuronalnuclearantibodytype1，ANNA-1)、抗谷氨酸脱羧酶65(glutamicaciddecarboxylase65，GAD65)等的检测[1]。然而，抗体检测存在成本高、耗时久、阳性率有限等问题，导致AE的早期精准诊断面临巨大挑战[2]。影像学检查作为一种无创、直观的工具，可为AE的早期识别与分型提供重要线索。MRI是目前临床上最常用的影像学检查方法，但其对AE的诊断敏感性及特异性有限。随着影像学技术与人工智能(AI)的发展，多参数MRI序列以及18F-氟代脱氧葡萄糖PET(18F-FDGPET)、转运蛋白PET(translocatorproteinpositronemissiontomography，TSPOPET)等PET显像技术，从结构、功能、代谢等多层面深入揭示了AE的病理生理特征，在AE辅助诊断方面显示出较高的敏感性。此外，影像组学通过整合多模态信息，有望成为AE早期诊断、抗体亚型分型及预后评估的重要辅助手段，并可能在抗体检测结果明确前辅助指导AE的早期免疫治疗。本文围绕AE在常规与特殊MRI序列、PET及影像组学方面的前沿研究进展进行综述，以期为AE的早期识别、疗效监测及预后评估等提供参考。一、AE的MRI研究(一)AE在常规MRI中的表现MRI是AE最常用的影像学检查手段，但其诊断效能存在局限。不同抗体亚型AE的MRI阳性率差异显著，例如30%~40%的AE患者无异常MRI信号，其中以抗NMDAR脑炎最为常见[3]，抗CASPR2抗体脑炎及抗细胞内抗原抗体相关脑炎如抗ANNA1抗体脑炎、抗浦肯野细胞胞质抗原(Purkinjecellcytoplasmicantibodytype1，PCA-1/Yo)抗体脑炎次之。相比之下，部分抗体亚型AE的MRI阳性率较高，如抗LGI1脑炎约为70%[4]，抗γ-氨基丁酸A受体(gamma-aminobutyricacidtypeAreceptor，GABAAR)脑炎的阳性率则可达90%以上，且多表现为多灶性或弥漫性皮质及皮质下异常信号，这与其癫痫持续状态密切相关[5]。总的来说，在出现异常信号的患者中，MRI的典型表现为边缘系统T2WI/FLAIR序列高信号，可累及单侧或双侧，也可表现为其他区域T2WI/FLAIR高信号(但需与非特异性白质病变或卒中相鉴别)[1]。这些信号可能反映血管源性水肿及继发的胶质细胞反应。随着病程进展，若炎症持续或反复发作，部分患者在慢性期或复发期可出现海马萎缩或硬化等结构性改变，提示炎症后期神经元丢失[6]。此外，上述异常信号区域在增强MRI上可见轻度强化，但其并非AE的特征性表现。需要警惕的是，若AE患者内侧颞叶出现明显弥散受限或显著强化，则需与单纯疱疹病毒性脑炎相鉴别[4]。综上，MRI虽是AE的重要辅助检查，但存在表现非特异、假阴性率高及分型困难等局限性。部分抗细胞表面抗原抗体及抗细胞内抗原抗体相关AE的临床症状和MRI特征见表1。(二)特殊序列MRI在AE中的应用与研究进展为弥补常规MRI在AE早期诊断中的不足，各研究团队开始尝试在AE中应用更为敏感的MRI技术，如动脉自旋标记(arterialspinlabeling，ASL)、弥散张量成像(diffusiontensorimaging，DTI)及功能磁共振成像(functionalmagneticresonanceimaging，fMRI)等。1.ASL显示灌注异常：ASL可通过标记动脉血水分子间接测量脑血流量(cerebralbloodflow，CBF)，从而获得灌注图像。Li等[17]发现9例AE患者的受累脑区在ASL上均表现为局灶性高灌注，其平均CBF值显著高于12例健康对照者(P<0.05)；其中2例患者的T2WI/FLAIR仅显示单侧海马异常，但ASL显示双侧海马高灌注，提示ASL可能较常规MRI更早发现亚临床病灶。这种灌注升高可能与免疫炎症引起的血管扩张、自主调节障碍及代谢亢进有关。还有研究发现，在无临床癫痫发作且脑电图未见异常放电的复发AE患者中，ASL显示高灌注区域与18F-FDGPET所示的高代谢区域相一致；经免疫治疗后，异常高灌注可恢复正常或转为低灌注[18-19]。需注意的是，也有研究报道ASL在Rasmussen脑炎中高灌注区域与癫痫发作的临床侧别及发作间期脑电发放区域一致[20]，故临床上应仔细鉴别该灌注异常是由癫痫发作还是AE本身所致。总之，尽管存在上述需与癫痫发作相鉴别的难点，ASL仍具备无创、无辐射的优势，在AE的早期诊断及疗效监测中具有潜在应用价值。2.DTI与白质微结构损伤：DTI可通过计算各向异性分数(fractionalanisotropy，FA)、径向扩散率(radialdiffusivity，RD)、平均扩散率(meandiffusivity，MD)等参数无创显示脑白质纤维束完整性[21]。Wang等[22]对22例恢复期抗NMDAR脑炎患者进行DTI检查，发现与健康对照者相比，患者全脑多个白质区域FA值降低、MD值升高，提示存在轴突损伤及髓鞘形成减少；其中部分纤维束的FA值与患者的改良Rankin量表(mRS)评分及记忆功能评分显著相关。Chen等[23]进一步发现，接受延迟免疫治疗(>2周)的AE患者左侧大脑半球长距离联合纤维的RD值、MD值显著升高，并与简易精神状态检查(MMSE)评分降低及工作记忆功能下降显著相关，提示纤维束微结构损害可能导致远期认知功能障碍。此外，T1WI/T2WI比值作为基于常规MRI的定量方法，也可间接评估髓鞘密度。Hartung等[24]纳入48例抗NMDAR脑炎患者进行研究，发现其白质T1WI/T2WI比值显著降低，尤以上纵束及皮质脊髓束受累明显，且其与患者的言语记忆测试评分显著相关(P<0.05)。上述研究提示，DTI及T1WI/T2WI比值可较为敏感地检测AE患者的白质微观结构损伤，且与神经心理学功能存在显著相关性。3.fMRI与功能网络紊乱：fMRI可基于血氧水平依赖(bloodoxygenationleveldependent，BOLD)信号评估大脑网络的功能连接。有研究报道1例急性期且伴意识障碍的抗NMDAR脑炎患者全脑多个脑区低频振荡振幅(amplitudeoflow-frequencyfluctuation，ALFF)显著降低，功能网络广泛受损[25]。而在恢复期抗NMDAR脑炎患者中，脑功能网络异常可持续存在。Cai等[26]发现患者默认模式网络(defaultmodenetwork，DMN)核心区域后扣带回的ALFF较健康对照明显降低[错误发现率(FDR)校正后P<0.001]。Peer等[27]报道病程约12.6个月的患者中存在广泛功能连接受损；而Wang等[28]发现病程约18.2个月的患者功能网络虽部分恢复，但与健康对照相比，仍存在局部网络异常，如左侧杏仁核效率降低及右侧眶外侧回中心性增加。Wu等[29]进一步发现，恢复期患者双侧顶下小叶局部一致性(regionalhomogeneity，ReHo)较健康对照组明显降低，且该值与执行功能障碍相关。总之，目前关于AE功能网络改变的研究结果尚存差异，这可能与病程阶段、疾病严重程度、分析方法、样本量及统计效能等因素有关[30-31]。4.

其他特殊序列MRI在AE中的探索性应用：动态对比增强MRI(dynamiccontrast-enhancedMRI，DCE-MRI)及磁共振波谱(magneticresonancespectroscopy，MRS)等功能性成像技术，近年来也被尝试应用于AE的病理机制研究及病情评估。DCE-MRI可通过计算脑区容积转移常数(Ktrans)值来定量评估血脑屏障(blood-brainbarrier，BBB)通透性。有研究显示，38例AE患者的Ktrans值较健康对照者明显升高，且基线较高的Ktrans值与较差的治疗反应相关(P<0.05)；近半数患者随访2~6个月时其Ktrans值与治疗前相比无明显改善，提示BBB损伤可能在疾病过程中持续存在[32]。MRS则可无创定量分析特定脑区代谢物浓度。Szots等[33]纳入10例急性期抗LGI1抗体脑炎患者进行研究，通过MRS发现其白质谷氨酰胺/谷氨酸复合物浓度明显低于对照者，提示其可能参与急性期情绪障碍的病理生理过程。另一研究纳入了12例恢复期AE患者，MRS显示其海马区域肌醇浓度较健康对照者升高，提示慢性病程中可能存在星形胶质细胞活化[34]。总体而言，DCE-MRI及MRS等功能性成像技术有助于从BBB损伤及脑代谢异常等角度进一步理解AE的病理生理机制，但其目前仍主要处于探索性研究阶段，临床应用价值尚未明确。二、AE的PET研究(一)18F-FDGPET18F-FDGPET可反映葡萄糖代谢活动，是目前AE中重要的代谢成像技术。该技术除有助于筛查恶性肿瘤外，对AE的检出率较常规MRI具有更高的敏感性、特异性及准确性。一项针对444例成人AE患者的荟萃分析显示，18F-FDGPET的敏感性达87%[35]。在另一项关于104例疑似AE儿童患者的研究中，其敏感性为93.1%(54/58)，特异性为84.4%(38/45)，准确性为89.3%(92/103)[36]。此外，无论是抗体阳性还是抗体阴性的AE患者，18F-FDGPET均可良好显示急性期局部代谢活跃区域[37]：约70%的患者内侧颞叶呈高代谢，且可伴有基底节区、额叶、枕叶、顶叶代谢异常[38]；进入恢复期后，病灶区域代谢大多逐渐恢复正常，部分则可转为低代谢[39]。需注意的是，有研究显示若治疗后颞顶叶代谢恢复不佳，AE患者的mRS评分往往更高，提示预后更差[40]。根据现有研究，AE的FDG代谢模式存在较大异质性，以急性期尤为显著[41]。部分抗体亚型AE急性期具体的FDG代谢特征见表2。不同抗体亚型AE的FDG代谢模式差异反映了其背后不同的病理生理机制。例如，抗NMDAR抗体可介导NMDAR内化、密度降低，该受体在枕叶表达丰富，故以枕叶低代谢为特征[47-48]；而抗GABABR抗体可拮抗GABABR，导致抑制功能减弱、兴奋性相对增强，该受体在海马、丘脑高度表达，故以丘脑、内侧颞叶高代谢为特征[42，47，49]。研究发现，AE代谢异常亦与其临床表现密切相关。例如，抗NMDAR脑炎患者中的枕叶低代谢程度与其疾病严重程度呈正相关(P<0.05)[50]；抗LGI1抗体脑炎患者的额颞叶低代谢及基底节区高代谢与其面臂肌张力障碍的运动症状相关[43]。此外，现有研究进一步探索了18F-FDGPET在AE预后预测中的价值。Cerne等[40]纳入了22例AE患者，在其基线和治疗后进行动态PET扫描，发现患者随访期的颞顶叶皮层代谢减低与基线mRS评分呈负相关(P=0.043)。Li等[51]对93例AE儿童患者进行34个月(中位数)的随访，建立了基于半定量参数的预后模型，发现病灶/丘脑最大标准化提取值(SUV)比值<0.577是预测患儿预后不良的独立危险因素(OR=45.000，P=0.005)。在鉴别诊断方面，脑区FDG代谢比值也展现出一定应用价值。一方面，在与非炎症性疾病鉴别时，皮层/纹状体FDG代谢比值降低可显著区分AE与轻度认知障碍患者，敏感性为71%、特异性为82%[52]。另一方面，在不同抗体亚型AE中，壳核/中脑及壳核/全脑FDG代谢比值能有效鉴别抗LGI1抗体脑炎与其他抗体亚型AE及阿尔茨海默病(AD)，曲线下面积(AUC)为0.84~0.99[53]。尽管18F-FDGPET在AE中应用前景广阔，但目前仍存在以下局限：第一，18F-FDGPET反映的是葡萄糖代谢，而非炎症本身。炎症可导致代谢改变，但这种改变是间接的，容易受到癫痫发作、镇静药物等多种因素干扰。第二，低代谢区域在常规视觉判读时容易漏诊，尤其是低代谢范围局限或程度较轻时，阅片者可能难以将其与正常变异或非特异性改变进行区分。定量分析(如半定量比值)虽有助于提高诊断准确性，但目前各研究采用的参考区域(如丘脑、小脑、全脑等)和阈值各不相同，缺乏统一的判读标准[54]。因此，18F-FDGPET需结合临床表现、血清与脑脊液抗体及MRI结果进行综合判断。(二)TSPOPETTSPO在活化的免疫细胞(尤其是小胶质细胞、星形胶质细胞)中的表达显著上调，是量化神经炎症程度的重要生物标志物[55]。通过靶向TSPO的放射性配体进行PET，可无创检测脑内固有免疫细胞的激活[56]。目前TSPOPET的示踪剂已发展至第3代，其中第2代放射性示踪剂[18F]DPA-714在AE的神经炎症显像中应用最广泛[56]。多项研究证实了其诊断价值，如有研究者在抗体阳性AE患者中发现，[18F]DPA-714PET对病灶的检出率(72%)高于常规MRI(44%)[57]；有研究者在抗体阴性AE队列中发现，其阳性检出率同样显著优于常规MRI(67%比20%，P=0.039)[58]。有研究显示，TSPO的摄取水平与AE患者的临床症状严重程度相关。Meng等[58]纳入25例接受[18F]DPA-714PET检查的AE患者为研究对象，发现治疗前TSPO摄取强度及范围与AE患者的mRS评分(强度：r=0.431，P=0.032；范围：r=0.524，P=0.001)、自身免疫性脑炎临床评估量表(CASE)评分(强度：r=0.532，P=0.006；范围：r=0.583，P<0.001)均呈正相关。Zhang等[57]随访发现85%(11/13)的AE患者TSPO摄取水平较基线时下降，且与症状缓解趋势基本平行。此外，TSPO摄取区域也与AE患者的临床症状密切相关，如伴癫痫发作的AE患者皮质区域平均标准化摄取值比值(SUVR)明显高于不伴癫痫发作者(P=0.003)[57]；在抗体阴性AE患者中，伴共济失调者的小脑区SUVR显著高于无共济失调者(P=0.006)[58]。此外，AE患者中TSPO的影像信号与其病理改变相一致。4例AE患者脑组织的尸检病理显示，TSPO在小胶质细胞及反应性星形胶质细胞中表达阳性，且与CD8+T细胞浸润相关；进一步在AE小鼠模型中发现海马区[18F]DPA-714摄取率较对照组明显增加，组织学检查证实该区域TSPO表达阳性且小鼠脑内TSPO阳性区域的分布模式与人AE脑组织一致，PET信号强度与组织学TSPO表达水平高度相关[59]。上述证据证实，TSPOPET能够显示AE病程中活化的小胶质细胞在海马、尾状核等脑区的炎症反应。综上，TSPOPET可从神经炎症层面揭示AE病理过程，在抗体阴性病例的诊断及症状－影像关联分析中具有潜在价值。然而，目前其应用仍受TSPO基因rs6971多态性对示踪剂结合能力的影响，且相关探针尚未广泛应用于临床。(三)tau蛋白PET持续性的记忆力、注意力和执行功能障碍是AE重要临床症状之一，在急性期常需与AD等神经退行性疾病相鉴别。据推测，该症状可能与炎症或免疫介导损伤促进tau蛋白异常累积有关，也可能与促使已存在潜在AD病理的患者表现出显性症状相关[60]。这一机制得到部分临床证据的支持：2项个案报道显示，2例抗LGI1抗体脑炎伴认知障碍患者的[18F]florbetapirPET显示存在tau蛋白沉积，且病理检查结果符合AD神经元病理变化，提示tau蛋白可能参与了认知减退的病理过程[61-62]。此外，抗IgLON5抗体脑炎本身就兼具自身免疫性和神经退行性变特征。Fan等[63]利用第2代tau蛋白示踪剂[18F]FlorzolotauPET显示，该类患者中脑、脑桥、小脑、尾状核和壳核的示踪剂摄取值显著增高，这与既往抗IgLON5抗体脑炎病理报道中tau蛋白沉积部位基本一致[64]。这些结果提示免疫介导炎症可能与神经退行性变相互作用，为AE相关认知障碍提供了影像学证据。三、AI在AE影像学中的应用近10年来，随着医学影像数据规模的扩大以及相关算法性能的提升，AI能识别出更多传统视觉分析难以发现的细微影像学特征，在疾病早期诊断和个体化预测中展现出更高价值。目前AI在放射学中的应用主要包括传统机器学习和深度学习等，其中影像组学是一种常用的特征提取与建模框架[65]。影像组学可通过提取大量影像定量特征并建立预测模型，以实现疾病识别与分类。Stake等[66]基于83例疑似AE患者的T2WI图像，手动分割双侧杏仁核后提取107个影像学特征，采用自动机器学习筛选最优算法，结果显示，Lasso回归模型预测血清抗体阳性的AUC为0.90，平均准确率为83%，提示影像组学在预测AE抗体状态方面具有一定潜力。然而，传统影像组学依赖人工勾画感兴趣区，特征筛选过程主观性较强，且可解释性有限。为降低人工分割带来的偏倚，Shen等[67]采用FreeSurfer软件，对常规MRI阴性早期抗NMDAR脑炎患者开展皮层形态特征自动提取，并构建线性支持向量机(SVM)分类模型，结果显示，该模型在独立验证集中区分抗NMDAR脑炎与健康对照的AUC为0.963，鉴别抗NMDAR脑炎与病毒性脑炎的AUC为0.879。尽管自动化形态学分析提升了研究客观性，但该方法仅能获取皮层厚度、脑体积等预设影像学指标。与之相比，深度学习模型可直接从原始影像中自主学习、提取多维度特征，有效规避人工特征设计带来的局限。Choi等[68]构建了一种结合注意力机制深度学习架构(TabNet)和传统机器学习(XGBoost)的集成模型，整合MRI与临床数据，用于鉴别自身免疫性病因与其他病因的脑炎/脑膜炎，结果显示，外部验证中该模型的AUC达0.92，且其诊断准确性显著优于临床医生，对早期识别和经验性治疗具有一定参考价值。随后，该团队进一步开发了基于3D卷积神经网络的多模态模型，用于预测AE患者预后(如mRS评分)，发现其AUC为0.80，展示了AI在AE诊疗中的辅助价值[69]。此外，有研究基于222例AE患者的18F-FDGPET图像，构建了基于注意力机制的多模态模型，用于AE抗体亚型分类，结果显示，内部验证中该模型区分抗LGI1、抗NMDAR、抗GABABR及抗GAD65相关AE的准确率达95.05%，外部验证的准确率为77.97%[70]。上述研究提示，AI在AE影像学中的应用正逐步向多模态数据整合和模型泛化能力提升的方向发展。然而，当前AI模型在AE中的应用仍面临多重挑战，包括多中心数据异质性和模型可解释性不足等，尤其是深度学习模型的“黑箱”特性，制约了其临床推广和决策可信度[71]。四、总结与展望目前，不同影像学技术从结构、功能、代谢及炎症等多个方面揭示了AE的病理生理改变。常规M