Un equipo de especialistas del SJD Barcelona Children’s Hospital y del Clínic-IDIBAPS ha evaluado la fiabilidad de los dos algoritmos existentes para detectar encefalitis autoinmune en niños. Si bien han demostrado ser eficaces en casos donde se identifican anticuerpos neuronales, su precisión disminuye cuando estos no están presentes.
¿Qué es la encefalitis autoinmune?
Las encefalitis son enfermedades inflamatorias del sistema nervioso central que pueden generar alteraciones en el estado mental, pérdida de memoria, convulsiones y déficits neurológicos. Pueden deberse a infecciones o a respuestas autoinmunitarias, en las que el sistema inmunológico ataca por error proteínas del propio organismo. Un diagnóstico temprano y preciso es clave, ya que el tratamiento varía según la causa y puede influir en la evolución de la enfermedad.
El reto del tiempo en el diagnóstico
La detección de la encefalitis autoinmune suele depender de la identificación de anticuerpos, un proceso que puede tardar semanas y retrasar el tratamiento. Para agilizar la evaluación clínica, se diseñaron dos algoritmos: uno general y otro específico para niños. Sin embargo, su precisión en pacientes pediátricos no había sido estudiada a fondo hasta ahora.
Evaluación de los algoritmos en la práctica clínica
Un estudio publicado en The Lancet Neurology y liderado por Thaís Armangué, neuropediatra investigadora del Clínic-IDIBAPS y Jefa de la Unidad de Neuroinmunología del SJD Barcelona Children’s Hospital , y Josep Dalmau, coordinador del Programa de Neuroinmunología de SJD Barcelona Children’s Hospital , ha analizado la utilidad de estos algoritmos en niños. En particular, se enfocaron en los casos sin anticuerpos, que representan un desafío en el diagnóstico.
Los hallazgos muestran que ambos algoritmos son efectivos en la detección de encefalitis autoinmunes cuando hay anticuerpos. Sin embargo, presentan diferencias en los casos sin estos marcadores:
✅ El algoritmo pediátrico, con mayor sensibilidad, detecta más pacientes con encefalitis sin anticuerpos, aunque con riesgo de sobrediagnóstico.
✅ El algoritmo general es más restrictivo y evita falsos positivos, pero podría no identificar algunos casos reales.
Un paso adelante en la detección precoz
El estudio, realizado con el apoyo del Instituto de Salud Carlos III, The Edmond J. Safra Foundation y la Fundació «La Caixa», incluyó a 729 niños con sospecha de encefalitis autoinmune. Se les realizó un análisis de anticuerpos y un seguimiento mínimo de dos años. Luego, se aplicaron los algoritmos para evaluar su efectividad en la clasificación de los casos y en la toma de decisiones terapéuticas.
Implicaciones para el futuro
Los resultados refuerzan la necesidad de monitorear de cerca a los niños con sospecha de encefalitis sin anticuerpos, ya que aproximadamente un tercio de los pacientes terminaron teniendo este u otros trastornos inflamatorios bien definidos. Además, en un 10% de los casos se detectaron cuadros inflamatorios cerebrales de origen desconocido, incluyendo un síndrome recientemente descrito que podría facilitar futuros diagnósticos.
Estos hallazgos sugieren la necesidad de ajustar los criterios diagnósticos y seguir investigando para mejorar la detección de encefalitis autoinmune sin anticuerpos. Con un enfoque más preciso, los médicos podrán ofrecer tratamientos oportunos y mejorar el pronóstico de los niños afectados.
Fuente:SJD Barcelona Children’s Hospital
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