06.12.2021 20:23
Nonostante i farmaci, la chirurgia e i dispositivi di neurostimolazione, molte persone con epilessia continuano ad avere convulsioni. La natura imprevedibile dei sequestri è fortemente limitante. Se le convulsioni potessero essere previste in modo affidabile, le persone con epilessia potrebbero alterare le loro attività, assumere un farmaco ad azione rapida o aumentare il neurostimolatore per prevenire un attacco o minimizzarne gli effetti.
Un nuovo studio su Scientific Reports dei ricercatori della Mayo Clinic e dei collaboratori internazionali ha scoperto che i modelli potrebbero essere identificati in pazienti che indossano uno speciale dispositivo di monitoraggio dell'orologio da polso da sei a 12 mesi, consentendo circa 30 minuti di preavviso prima che si verificasse un attacco. Questo ha funzionato bene la maggior parte del tempo per cinque dei sei pazienti studiati.
"Proprio come una previsione meteorologica affidabile aiuta le persone a pianificare le proprie attività, così anche le previsioni sulle crisi potrebbero aiutare i pazienti che convivono con l'epilessia a modificare i loro piani se sapessero che un attacco era imminente", afferma Benjamin Brinkmann, Ph.D., uno scienziato dell'epilessia presso Mayo Clinic e l'autore senior. "Questo studio che utilizza un dispositivo indossato al polso mostra che fornire previsioni affidabili sulle crisi per le persone che vivono con l'epilessia è possibile senza misurare direttamente l'attività cerebrale".
Nello studio, ai pazienti con epilessia resistente ai farmaci e un dispositivo di neurostimolazione impiantato che monitora l'attività elettrica del cervello sono stati dati due dispositivi di registrazione indossati al polso e un tablet per caricare i dati quotidianamente sul cloud storage. I pazienti sono stati istruiti a indossare un braccialetto mentre l'altro si caricava. Hanno cambiato i dispositivi a un'ora prestabilita ogni giorno. Hanno usato i dispositivi mentre partecipavano alle loro normali attività, fornendo dati unici a lungo termine per lo studio.
Le informazioni raccolte dal dispositivo indossabile includevano le caratteristiche elettriche della pelle, la temperatura corporea, il flusso sanguigno, la frequenza cardiaca e i dati dell'accelerometria che tracciano i movimenti. I dati sono stati analizzati con un approccio di rete neurale di deep learning all'intelligenza artificiale, utilizzando un algoritmo per le serie temporali e l'analisi della frequenza. Poiché i partecipanti alla ricerca avevano già impiantato un dispositivo di stimolazione cerebrale profonda per curare la loro epilessia, quei dispositivi di neurostimolazione sono stati utilizzati per confermare le convulsioni, consentendo al team di misurare l'accuratezza delle previsioni da parte dei dispositivi indossati al polso.Nonostante i farmaci, la chirurgia e i dispositivi di neurostimolazione, molte persone con epilessia continuano ad avere convulsioni. La natura imprevedibile dei sequestri è fortemente limitante. Se le convulsioni potessero essere previste in modo affidabile, le persone con epilessia potrebbero alterare le loro attività, assumere un farmaco ad azione rapida o aumentare il neurostimolatore per prevenire un attacco o minimizzarne gli effetti.
Un nuovo studio su Scientific Reports dei ricercatori della Mayo Clinic e dei collaboratori internazionali ha scoperto che i modelli potrebbero essere identificati in pazienti che indossano uno speciale dispositivo di monitoraggio dell'orologio da polso da sei a 12 mesi, consentendo circa 30 minuti di preavviso prima che si verificasse un attacco. Questo ha funzionato bene la maggior parte del tempo per cinque dei sei pazienti studiati.
"Proprio come una previsione meteorologica affidabile aiuta le persone a pianificare le proprie attività, così anche le previsioni sulle crisi potrebbero aiutare i pazienti che convivono con l'epilessia a modificare i loro piani se sapessero che un attacco era imminente", afferma Benjamin Brinkmann, Ph.D., uno scienziato dell'epilessia presso Mayo Clinic e l'autore senior. "Questo studio che utilizza un dispositivo indossato al polso mostra che fornire previsioni affidabili sulle crisi per le persone che vivono con l'epilessia è possibile senza misurare direttamente l'attività cerebrale".
Nello studio, ai pazienti con epilessia resistente ai farmaci e un dispositivo di neurostimolazione impiantato che monitora l'attività elettrica del cervello sono stati dati due dispositivi di registrazione indossati al polso e un tablet per caricare i dati quotidianamente sul cloud storage. I pazienti sono stati istruiti a indossare un braccialetto mentre l'altro si caricava. Hanno cambiato i dispositivi a un'ora prestabilita ogni giorno. Hanno usato i dispositivi mentre partecipavano alle loro normali attività, fornendo dati unici a lungo termine per lo studio.
Le informazioni raccolte dal dispositivo indossabile includevano le caratteristiche elettriche della pelle, la temperatura corporea, il flusso sanguigno, la frequenza cardiaca e i dati dell'accelerometria che tracciano i movimenti. I dati sono stati analizzati con un approccio di rete neurale di deep learning all'intelligenza artificiale, utilizzando un algoritmo per le serie temporali e l'analisi della frequenza. Poiché i partecipanti alla ricerca avevano già impiantato un dispositivo di stimolazione cerebrale profonda per curare la loro epilessia, quei dispositivi di neurostimolazione sono stati utilizzati per confermare le convulsioni, consentendo al team di misurare l'accuratezza delle previsioni da parte dei dispositivi indossati al polso.
