Новаторское новое исследование Университета Эксетера может революционизировать глобальные диагностические процедуры для одной из наиболее распространенных форм эпилепсии.
Ученые из Эксетера исследовали с помощью математического моделирования предрасположенность к идиопатической генерализованной эпилепсии (ИГЭ) путем анализа электрической активности мозга, когда пациент находится в состоянии покоя.
Современные методы диагностики обычно наблюдают электрическую активность, связанную с припадками, в клинических условиях.
Новаторское исследование выявило различия в способах связи отдаленных областей мозга друг с другом и в том, как эти различия могут приводить к возникновению припадков у людей с идиопатической генерализованной эпилепсией (ИГЭ).
Используя компьютерные алгоритмы и математические модели, исследовательская группа во главе с профессором Джоном Терри смогла разработать системы для анализа записей ЭЭГ, собранных в то время, когда пациент находится в состоянии покоя, и выявить тонкие различия в динамических сетевых свойствах, которые повышают восприимчивость к припадкам.
Профессор Терри сказал: "Наше исследование предлагает удивительную возможность революции в диагностике людей с эпилепсией.
"Это переместит нас от диагноза, основанного на качественной оценке легко наблюдаемых признаков, к диагностике, основанной на количественных признаках, извлеченных из рутинных клинических записей.
"Это не только снизит риск для людей с эпилепсией, но и значительно ускорит процесс, поскольку в каждом случае необходимо будет собирать данные о состоянии покоя всего за несколько минут."
Основное исследование было опубликовано в недавней серии статей, последняя из которых была опубликована в Интернете в научном журнале Frontiers in Neurology.
В их первом исследовании записи ЭЭГ использовались для построения картины того, как разные области мозга связаны между собой, на основе уровня синхронизации между ними. Совместная группа исследователей из Эксетера и Кингс-колледжа в Лондоне затем использовала набор математических инструментов для характеристики этих крупномасштабных сетей мозга в состоянии покоя, заметив, что у людей с ИГЭ эти сети были относительно чрезмерно связаны между собой, в отличие от здоровой контрольной группы.
Они также наблюдали аналогичные результаты у родственников первой степени родства этой когорты людей с ИГЭ; интригующее открытие, которое предполагает, что изменения мозговой сети являются эндофенотипом состояния – унаследованным и необходимым, но не достаточным условием для возникновения эпилепсии.
Во втором исследовании команда стремилась понять, как эти изменения в крупномасштабных сетях мозга могут повысить восприимчивость к повторяющимся припадкам и, следовательно, к состоянию эпилепсии. Исследование показало два любопытных открытия: во-первых, уровень коммуникации между регионами, который мог бы привести к синхронизации их активности, был ниже в мозговых сетях людей с ИГЭ, что указывает на возможный механизм инициации припадков; и, кроме того, изменение активности в определенных областях левого лобного мозга вычислительной модели может более легко привести к синхронной активности во всей сети.
В своем последнем исследовании исследователи ввели понятие "Иктогенность мозговой сети" (или BNI) в качестве вероятностной меры для данной сети, чтобы генерировать конфискации. Они обнаружили, что мозговые сети людей с ИГЭ имели высокий BNI, тогда как мозговые сети здоровых людей имели низкий BNI.
Профессор Терри сказал: "Наш последний анализ показал, что средняя связность каждой области мозга является ключом к созданию среды, в которой могут развиваться судороги.
Эта функция надлежащим образом различает когорты людей с генерализованной идиопатической эпилепсией и здоровых людей из контрольной группы. Следующим важным этапом нашего исследования является подтверждение в проспективном исследовании предсказательной силы этих результатов."