量化癫痫发作间期颅内脑电图以预测局灶性癫痫
摘要：用于确定以下两个主要目的：（1）癫痫网络是否适宜局部治疗，以及（2）干预位置的颅内脑电图（IEEG）目前对这些问题的回答是定性的，而且在不同的中心间也有所不同。现在有需要提供客观、标准化的方法来指导外科决策，并实现跨中心和前瞻性临床试验的大规模数据分析。我们分析了101名接受IEEG术前评估的药物抵抗性癫痫患者的间歇期数据。我们选择间歇期数据，是因为它能降低与癫痫发作记录相关的发病率和成本。65名患者在IEEG上表现为单侧性癫痫发作，36名患者则不是单侧性或多灶性。我们量化了每位患者植入电极的空间分散性以及癫痫发作间期IEEG异常。我们将这些指标与5 Sense Score（5SS）进行比较，它是一种植入前对局部癫痫发作可能性的估计，并评估了它们预测临床医生选择治疗干预和患者结果的能力。IEEG电极的空间分散性准确预测了网络专性，其精度与5SS相似（AUC = 0.67），表明电极位置准确反映了植入前的信息。交叉验证模型结合5SS和间歇期IEEG异常的空间分散性显著改善了该预测（AUC = 0.79; p<0.05）。该组合模型预测了最终治疗策略（手术 vs. 设备）的AUC为0.81，2年后手术后结果的AUC为0.70。5SS、间歇期IEEG和电极位置没有相关性，并提供了互补的信息。定量的间歇期IEEG显著改进了网络专性的植入前估计，并预测治疗的精确度接近临床专家的水平。
作者：Ryan S Gallagher, Nishant Sinha, Akash R Pattnaik, William K.S. Ojemann, Alfredo Lucas, Joshua J. LaRocque, John M Bernabei, Adam S Greenblatt, Elizabeth M Sweeney, H Isaac Chen, Kathryn A Davis, Erin C Conrad, Brian Litt
论文ID：2307.15170
分类：Neurons and Cognition
分类简称：q-bio.NC
提交时间：2023-07-31