多系统萎缩（MSA）是一种罕见的致命的神经系统疾病，病因不明。其临床表现的特点是运动和自主神经功能障碍。根据运动表现，MSA被分为帕金森型（MSA-P）和小脑型（MSA-C）。

一个主要的临床挑战是如何区分MSA-P和PD或MSA-C和特发性晚发性小脑共济失调之间的关系。尽管目前的临床诊断标准在疾病后期表现良好，但据报道，首次检查的敏感性仅达到30%左右，而且明确的MSA诊断仍依赖于死后检查。因此，开发敏感的生物标志物用于早期诊断是一个重要的医学需求，特别是在疾病改造试验的病人招募方面。

MSA的神经病理学特点是胶质和神经元的细胞质内含物，其中含有折叠错误的α-突触核蛋白（αSYN），特别是导致黑质和小脑结构中神经元的突出损失。MSA的病理进展伴随着神经炎症，表现为促炎症细胞因子水平的升高和广泛的小胶质增生。 一小部分MSA患者体内的胶质反应已被报道，使用正电子发射断层扫描（PET）成像的易位蛋白（TSPO）是小胶质细胞和星形细胞的标志物。因此，TSPO成像可以提供关于MSA病理生理学的额外信息，并有可能用于诊断目的。

藉此，卡洛琳斯卡大学的Aurelija Jucaite等人，研究了TSPO成像对MSA和PD以及MSA亚型之间的诊断敏感性和特异性。除了视觉阅读，他们还应用了机器学习（ML）方法来获得MSA的胶质细胞成像特征。

他们利用66名MSA患者和24名PD患者的影像资料分析了[11 C]PBR28与TSPO的结合。组别比较是基于参数图像的区域分析。诊断读数包括针对临床诊断和机器学习分析的PET图像的视觉读数。敏感性、特异性和ROC曲线被用来区分MSA和PD以及小脑和帕金森变异MSA。

他们发现：与PD相比，MSA的区域性[11 C]PBR28与TSPO的结合明显升高，"热点 "出现在天形核和小脑白质。

视觉阅读将MSA与PD区分开来，特异性为100%，敏感性为83%。机器学习方法将敏感性提高到96%。并确定了MSA亚型特异的TSPO结合模式。

该研究的主要意义在于发现了：MSA患者的区域神经胶质TSPO结合明显增加的模式。有趣的是，其数据与MSA的严重神经炎症相一致。神经胶质成像可能有潜力支持临床MSA的诊断和病人分层，以进行新的药物治疗的临床试验。

原文出处：
Jucaite A, Cselényi Z, Kreisl WC, et al. Glia Imaging Differentiates Multiple System Atrophy from Parkinson’s Disease: A Positron Emission Tomography Study with 11C PBR28 and Machine Learning Analysis. Mov Disord. Published online October 5, 2021:mds.28814. doi:10.1002/mds.28814