基于癫痫样棘波的高频振荡对癫痫组织的无创描绘。来源:College of Engineering, Carnegie Mellon University
卡内基梅隆大学(CarnegieMellon University)贺斌教授的团队与梅奥诊所(Mayo Clinic)合作发现,头皮记录的脑电图中的快速振荡可以精确定位导致癫痫发作的脑组织。这项合作研究最近发表在《PNAS》，利用无创EEG技术以及一种新的机器学习算法来自动识别和描述与癫痫有关的高频振荡和癫痫状尖峰，这是与癫痫有关的关键环节。在不久的将来，这些发现可能被用来重新考虑癫痫患者的成像和治疗方案。
全球有7000多万人患有癫痫，这是最常见的神经系统疾病之一。对于癫痫患者来说，大脑活动变得异常，导致癫痫发作或不正常的行为、感觉，有时甚至丧失意识。
虽然药物治疗对某些患者来说是一种有效的治疗选择，但近三分之一的癫痫患者对药物没有很好的反应。如果能在大脑中识别出癫痫病灶并安全地切除，许多患者会接受手术切除癫痫组织以停止癫痫发作。观察和定位致癫痫性脑活动的临床过程，被称为颅内脑电图(iEEG)，是侵入性的，包括在颅骨上钻孔或移除颅骨的一部分，将电极放置在大脑上。此外，iEEG记录也很耗时，从几天到几周不等，直到发生自发性癫痫发作并可以对其进行监视。
病理高频振荡的电生理源成像优于传统的spike image。
来源: College of Engineering, Carnegie Mellon University
其他研究人员也尝试了非侵入性脑电图研究；然而卡内基梅隆大学的研究团队的研究却是突破性的，因为研究人员发现并自动记录了高频振荡(HFOs)和癫痫样尖峰之间的一种新的联系。这种联系进而确定了一种独特的生物标记，通过它可以勾画和定位致癫痫的大脑，从而为非侵入性治疗癫痫病以及提供治疗选择提供了极为理想的方法。
数据分析和假设的概念图。(a)脑电数据分析工作流程。(b)临床证据和模型。(c) HFOs与spikes的假设互惠性。
贺斌教授表示：“多年来，HFOs已经被确定为定位致痫性脑组织的一种有前途的生物标志物，并可能指导与癫痫起源相关的神经外科手术。挑战在于生理和病理HFOs都存在，然而，只有病理HFOs被标记为癫痫并有助于临床使用，不幸的是，在目前的实践和方法中区分两者是非常复杂的。我们的团队通过形态学等证明，病理HFOs可以通过HFOs和癫痫样棘突的同时出现来识别，所有这些都在头皮上无创记录。”
与癫痫样尖峰同时发生的高频振荡的无监督识别。来源: College of Engineering, Carnegie Mellon University
该项合作研究观察并记录了25名颞叶癫痫患者。该小组使用一种新技术，能够自动识别与癫痫样棘突一致发生的头皮记录的HFO，并使用源成像技术定位产生这些事件的相应皮质源。与癫痫专家定义的临床发现以及患者的手术结局相比，他们还进一步验证了使用已识别的病理HFOs来确定导致癫痫发作的潜在组织的临床价值。研究结果表明，与传统的Spike image方法相比，该新方法的性能大大提高。
不同spike类别的时间和频谱特性-(p/n/rSpikes)
研究人员表示：这些结果表明，同时存在HFOs和spikes可以相互区分病理活动，为癫痫患者的无创术前诊断和术后评估提供了一个转译工具。
参考
Noninvasive high-frequency oscillations riding spikes delineates epileptogenic sources
https://medicalxpress.com/
