rilevare l'origine delle crisi epilettiche
I ricercatori di Exeter stanno utilizzando la matematica per identificare le aree del cervello che contribuiscono maggiormente alle crisi epilettiche. Il loro approccio potrebbe migliorare significativamente il tasso di successo della chirurgia dell'epilessia. Questo lavoro è pubblicato sulla rivista PLOS Computational Biology .
Un po 'di sfondo
Le persone epiletiche spesso richiedono una procedura invasiva chiamata EEG intracranica (iEEG), che cerca di identificare dove si verificano le crisi del cervello. Durante l'iEEG, gli elettrodi vengono posizionati e talvolta nel cervello e l'attività elettrica viene registrata. Studiando questa attività elettrica, i medici cercano di identificare il tessuto generatore di crisi e, se possibile, rimuoverlo, nella speranza che le crisi si fermino.
Il tasso di successo della chirurgia dell'epilessia è attualmente di circa il 50-60%, che non è quasi altrettanto alto come potrebbe essere.
Il gruppo di Exeter sta cercando di affrontare questo problema.
Modellazione del cervello
Nei lavori precedenti, la squadra ha utilizzato i dati esistenti da registrazioni e immagini di reale "iEEG" per sviluppare un modello computerizzato complesso di un cervello funzionante. Il modello contiene ' nodi ', che corrispondono alle regioni del cervello sotto gli elettrodi di registrazione iEEG. Le connessioni tra questi nodi (che corrispondono alle reti neurali nel cervello) sono state mappate studiando come l'attività elettrica registrata da ciascun elettrodo è correlata a quella degli altri elettrodi. Ciò ha determinato un modello di rete cerebrale . Nel modello, i singoli nodi hanno diversi numeri di connessioni ad altri nodi e non tutti si collegano tra loro.
Quello che i ricercatori hanno fatto e quello che hanno trovato
Per questo studio, i ricercatori hanno utilizzato un sistema più semplificato e sono riusciti a simulare lo sviluppo di crisi focali in diversi tipi di modelli di rete cerebrale. Hanno poi utilizzato metodi matematici per identificare quali nodi dovrebbero essere rimossi per le crisi nelle loro simulazioni.
Il team ha scoperto che in reti contenenti nodi con un sacco di connessioni e che erano collegati in modo preferenziale tra loro (reti ricche club), esistevano nodi specifici che erano critici per generare le crisi epilettiche. Questi dovevano essere rimossi per arrestare le crisi simulate. Questo è stato lo stesso per un altro tipo di rete con diversi numeri di connessioni e modelli di connessione (reti senza scala). In un terzo tipo di rete (rete di piccole dimensioni), gli scienziati non identificavano nodi "cruciali" per generare crisi epilettiche.
Se questo approccio matematico può essere applicato dati reali iEEG (raccolti da persone prima della chirurgia dell'epilessia), potrebbe aiutare i chirurghi a pianificare la loro strategia chirurgica. Per le persone le cui crisi si sviluppano in reti ricche di club o senza scala, l'approccio potrebbe individuare il tessuto cerebrale che doveva essere rimosso per arrestare le crisi. Per le persone le cui crisi cominciano in reti a piccole dimensioni, la rimozione di un sufficiente tessuto cerebrale potrebbe essere efficace.
Testare il metodo su dati reali
I ricercatori hanno iniziato a testare queste teorie usando reali registrazioni iEEG da 16 persone che avevano già avuto un'intervento di epilessia. Quando l'approccio matematico è stato applicato ai dati, sono state rivelate reti tipo rich-club. Come prevedeva il team, i soggetti avevano migliori risultati di crisi a lungo termine se una maggiore percentuale del "club ricco" (tessuto con un numero elevato di connessioni neurali) era stato rimosso.
Che succede ora?
I ricercatori mirano a convalidare ulteriormente il loro metodo utilizzando i dati di molti altri pazienti "chirurgici". Esamineranno anche se l'approccio può essere migliorato integrando le informazioni dalle tecniche aggiuntive di imaging del cervello.
Se dovesse riuscire, questo potrebbe migliorare significativamente il successo della chirurgia dell'epilessia e ridurre gli effetti collaterali associati alla chirurgia.
