Un enfoque computacional desarrollado en el Boston Children's Hospital, descrito en la revista neurocirugía publicado en línea el 2 de mayo de 2017, podría permitir que más pacientes con epilepsia se beneficien de la cirugía cuando los medicamentos no ayudan. El enfoque simplifica el proceso de monitoreo de convulsiones requerido para la planificación quirúrgica, haciendo que la cirugía sea una opción más factible y menos riesgosa para los pacientes.
Actualmente, para algunos pacientes, identificar las áreas del cerebro enfermas donde se originan las convulsiones requiere cirugía invasiva para colocar rejillas de electrodos en la superficie del cerebro. Esto es seguido por un monitoreo de electroencefalografía EEG a largo plazo, generalmente durante una semana.mientras los médicos esperan que ocurra una convulsión. Luego, los pacientes deben someterse a una segunda operación cerebral para extraer el tejido enfermo.
La nueva tecnología, desarrollada por Joseph Madsen, MD, Director de Cirugía de Epilepsia en el Boston Children's Hospital, y Eun-Hyoung Park, PhD, un biofísico computacional en el Departamento de Neurocirugía, podría permitir que los pacientes sean monitoreados en una sesión corta,sin la necesidad de observar una convulsión real. Los pacientes podrían proceder directamente a la cirugía, evitando una segunda operación.
El uso efectivo de esta tecnología podría reducir el costo y el riesgo en más de la mitad al reducir el procedimiento actual de dos etapas a una sola, dicen los investigadores.
"Sabemos que la red cerebral enferma responsable de las convulsiones está ahí todo el tiempo", dice Madsen. "Entonces, en lugar de esperar a que el paciente tenga una convulsión, nos propusimos encontrar patrones de interacción entre varios puntos en el cerebroeso podría predecir dónde comenzarían las convulsiones ".
Mirando entre las convulsiones
Para identificar las áreas del cerebro que causan las convulsiones, Madsen y Park aplicaron un algoritmo especial para analizar los datos del EEG interictal de los pacientes: datos capturados entre sus convulsiones. Seleccionaron al azar a 25 pacientes con epilepsia difícil de tratar que previamente habían tenidomonitoreo de EEG a término en Boston Children's, y analizó datos de los primeros 20 minutos sin convulsiones de los EEG de los pacientes.
Su algoritmo, conocido como análisis de causalidad Granger, se basa en un enfoque estadístico desarrollado por Sir Clive Granger por el cual ganó el Premio Nobel de Economía en 2003. Madsen y Park adaptaron el método Granger, originalmente utilizado para pronósticos económicos, acalcular la probabilidad de que la actividad en una ubicación del cerebro prediga la actividad posterior en otras ubicaciones del cerebro lo suficientemente fuerte como para ser considerado causal. Su análisis generó un mapa de las relaciones causales en la red epileptogénica de cada paciente, que Park y Madsen superpusieron sobre imágenes del cerebro.
Luego mostraron que las regiones cerebrales predijeron que causaban convulsiones fuertemente correlacionadas con las regiones causales reales en los EEG de convulsiones, según lo leído por diez epileptólogos certificados por la junta, generalmente muchos días después.
Madsen y Park han demostrado que sus cálculos se pueden hacer lo suficientemente rápido como para permitir que los datos obtenidos en la sala de operaciones puedan influir potencialmente en la toma de decisiones quirúrgicas. Ahora están investigando cómo el método de causalidad Granger puede aumentar mejor las lecturas de EEG por neurofisiólogos entrenados.
"Todavía tenemos que validar y refinar nuestro enfoque antes de que pueda usarse clínicamente", señala Madsen. "Pero esperamos que estas aplicaciones informáticas avanzadas puedan ayudarnos a tratar a más niños con epilepsia, con menos riesgo y menor costo."
Fuente de la historia :
Materiales proporcionados por Boston Children's Hospital . Nota: El contenido puede ser editado por estilo y longitud.
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