Новый инструмент снижает количество ошибочных диагнозов эпилепсии на 70% при использовании обычной ЭЭГ
Исследование Университета Джонса Хопкинса показало, что врачи вскоре смогут сократить количество ошибочных диагнозов эпилепсии до 70%, используя новый инструмент, который превращает обычные электроэнцефалограммы (ЭЭГ) — тесты, которые кажутся нормальными, — в высокоточные предикторы эпилепсии.
Выявляя скрытые признаки эпилепсии на, казалось бы, нормальных ЭЭГ, этот инструмент может значительно сократить количество ложноположительных результатов , наблюдаемых примерно в 30% случаев во всем мире, и избавить пациентов от побочных эффектов лекарств, ограничений на вождение и других проблем, связанных с качеством жизни, связанных с неправильной диагностикой.
«Даже когда ЭЭГ кажутся совершенно нормальными, наш инструмент дает информацию, которая делает их пригодными для действий», — сказала Шридеви В. Сарма, профессор биомедицинской инженерии в Университете Джонса Хопкинса, которая руководила работой. «Мы можем поставить правильный диагноз в три раза быстрее, потому что пациентам часто требуется несколько ЭЭГ, прежде чем будут обнаружены отклонения, даже если у них эпилепсия. Точная ранняя диагностика означает более быстрый путь к эффективному лечению».
Отчет о работе недавно опубликован в журнале Annals of Neurology .
Эпилепсия вызывает повторяющиеся, неспровоцированные припадки, вызванные вспышками аномальной электрической активности в мозге. Стандартное лечение включает в себя записи ЭЭГ кожи головы во время первоначальных обследований. Эти тесты отслеживают паттерны мозговых волн с помощью небольших электродов, размещенных на коже головы.
Клиницисты частично полагаются на ЭЭГ для диагностики эпилепсии и принятия решения о том, нужны ли пациентам противосудорожные препараты. Однако ЭЭГ может быть сложно интерпретировать, поскольку они фиксируют шумные сигналы и поскольку приступы редко случаются в течение типичных 20–40 минут записи ЭЭГ. Эти характеристики делают диагностику эпилепсии субъективной и подверженной ошибкам даже для специалистов, объяснила Сарма.
Чтобы повысить надежность, команда Сармы изучала, что происходит в мозге пациентов, когда у них нет припадков. Их инструмент, названный EpiScalp, использует алгоритмы, обученные на динамических сетевых моделях, для картирования паттернов мозговых волн и выявления скрытых признаков эпилепсии с помощью одной обычной ЭЭГ.
«Если у вас эпилепсия, почему у вас не бывает припадков постоянно? Мы выдвинули гипотезу, что некоторые области мозга действуют как естественные ингибиторы, подавляя припадки. Это похоже на иммунный ответ мозга на болезнь», — сказал Сарма.
Новое исследование проанализировало 198 пациентов с эпилепсией из пяти крупных медицинских центров: Johns Hopkins Hospital, Johns Hopkins Bayview Medical Center, University of Pittsburgh Medical Center, University of Maryland Medical Center и Thomas Jefferson University Hospital. Из этих 198 пациентов, участвовавших в исследовании, у 91 пациента была эпилепсия, а у остальных были неэпилептические состояния, имитирующие эпилепсию.
Когда команда Сармы повторно проанализировала первоначальные ЭЭГ с помощью EpiScalp, инструмент исключил 96% ложноположительных результатов, сократив потенциальные ошибки диагностики в этих случаях с 54% до 17%.
«Именно здесь наш инструмент имеет решающее значение, поскольку он может помочь нам обнаружить маркеры эпилепсии на ЭЭГ, которые кажутся неинформативными, что снижает риск неправильной диагностики и лечения пациентов от заболевания, которого у них нет», — сказал Халил Хусари, соавтор и доцент кафедры неврологии в Университете Джонса Хопкинса.
«Эти пациенты испытывали побочные эффекты противосудорожных препаратов без какой-либо пользы, поскольку у них не было эпилепсии. Без правильного диагноза мы не можем выяснить, что на самом деле является причиной их симптомов».
В некоторых случаях ошибочный диагноз возникает из-за неправильной интерпретации ЭЭГ, объяснил Хусари, поскольку врачи могут передиагностировать эпилепсию, чтобы предотвратить опасность повторного припадка. Но в некоторых случаях у пациентов наблюдаются неэпилептические припадки, которые имитируют эпилепсию. Эти состояния часто можно лечить с помощью терапии, которая не включает в себя лекарства от эпилепсии.
В более ранней работе группа изучала эпилептические мозговые сети с использованием внутричерепных ЭЭГ, чтобы продемонстрировать, что зона начала приступа подавляется соседними областями мозга, когда у пациентов нет приступов. EpiScalp основывается на этом исследовании, выявляя эти паттерны с помощью обычных ЭЭГ скальпа.
Традиционные подходы к улучшению интерпретации ЭЭГ часто фокусируются на отдельных сигналах или электродах. Вместо этого EpiScalp анализирует, как различные области мозга взаимодействуют и влияют друг на друга через сложную сеть нейронных путей, сказал Патрик Майерс, первый автор и докторант в области биомедицинской инженерии в Университете Джонса Хопкинса.
«Если вы просто посмотрите, как узлы взаимодействуют друг с другом в сети мозга, вы можете обнаружить эту схему независимых узлов, пытающихся вызвать большую активность и подавление со стороны узлов во втором регионе, и они не взаимодействуют с остальной частью мозга», — сказал Майерс. «Мы проверяем, можем ли мы увидеть эту схему где-либо. Видим ли мы область в вашей ЭЭГ, которая была отделена от остальной части сети мозга? У здорового человека этого быть не должно».
В настоящее время группа проводит более масштабное перспективное исследование для дальнейшего подтверждения своих результатов в трех центрах по лечению эпилепсии и подала заявку на патент на технологию EpiScalp в 2023 году.
Другие авторы: Кристин Гуннарсдоттир, Адам Ли, Алана Тиллери, Бабита Харидас и Джун-И Канг из Университета Джонса Хопкинса; Влад Разсказовский, Хорхе Гонсалес-Мартинес и Анто Багич из Медицинского центра Питтсбургского университета; Дейл Уайет, Эдмунд Уайет и Майкл Сперлинг из Университетской больницы Томаса Джефферсона; Карим Заглул и Сара Инати из Национального института неврологических расстройств и инсульта, Национальных институтов здравоохранения; Дженнифер Хопп из Медицинского центра Мэрилендского университета; и Ниравкумар Барот из Медицинского центра диакониссы Бет Исраэль.