Statistische Tests machen können Epilepsiechirurgie effektiver

    Ein neuer statistischer Test, der die Muster von Hochfrequenz- Netzwerkaktivität Flow aus Hirnsignalen aussieht kann helfen Ärzten lokalisieren die genaue Lage von Krampfanfällen im Gehirn auftreten und machen Chirurgie effektiver , nach Ansicht der Forscher an der Georgia State University und der Emory University School of Medicine. Die Ergebnisse sind veröffentlicht in der Zeitschrift Epilepsia veröffentlicht .

    Emory Forscher Dr. Charles Epstein, Dr. Robert Gross und Dr. Jon Willie ; Dr. Bhim Adhikari , ein Postdoktorandan der Georgia State , und Dr. Mukesh Dhamala , außerordentlicher Professor für Physik und Neurowissenschaften an der Georgia State , studierte zwei Gruppen von Patienten mit epileptischen Anfällen , zwei Patienten, die in Erwartung der Chirurgie und acht , die bereits operiert worden waren, um ihre Anfälle zu beseitigen waren .

    Der statistische Test wie Granger-Kausalitäts Spektralanalyse bekannt war, in einem Computer-Programm installiert ist, und die Forscher fanden sie in der Lage zu erkennen, wo wurden Anfälle Ursprung im Gehirn und erkennt Anfällen bis zu 10 Sekunden früher als bisher möglich waren.

    "Wegen einer schweren Defizit in unserer grundlegenden Verständnis der Beschlagnahme Quellen und Ausbreitungsbahnen im Gehirn , es geht um eine 50-prozentige Heilungsrate ", sagte Dhamala . "Position der Beschlagnahme Quellen ist eine unvollkommene Prozess. Derzeit gibt es keine allgemein festgelegten Kriterien , um klinisch identifizieren die Anfallsbeginn Zonen nützlich für die erfolgreiche Operation . So haben wir versucht, dazu beizutragen , wo ein Anfall kommt , so dass der Arzt kann das Ziel meistens wahrscheinlich Ergreifung Quellen . Ohne die Beschreibung der Lage , die Operation kann nicht passieren . bei den beiden Patienten, die im Begriff waren, Chirurgie zu haben , half unseren Ergebnissen , die Standorte ihrer Anfälle erkennen und zu beseitigen einige vermuteten Stellen für die Ärzte zu bedienen. "

    Ein Anfall ist eine abnorme , unkontrollierte elektrische Entladung im Gehirn, die Veränderungen im Bewusstsein , Gefühle und Verhaltensweisen Motor produziert . Mehr als 50 Millionen Menschen weltweit und 2,5 Millionen Menschen in den USA leiden unter epileptischen Anfällen . Dreißig Prozent der Fälle nicht auf Medikamente reagieren , so dass Operationen in der ein Arzt entfernt den Teil des Gehirns , wo die Anfälle stammen die einzige Option , die Dhamala .

    Um genau zu identifizieren , wo Anfälle herkommen , wird eine Person ins Krankenhaus eingeliefert , seine oder ihre Schädel geöffnet und Elektroden in das Gehirn implantiert, so elektrische Aktivität überwacht werden kann , wenn ein Anfall auftritt.

    Bei den beiden Patienten in der Studie erwartet Chirurgie, verwendeten die Forscher Granger-Kausalitätsanalyseintrakranielle EEG ( dhzB ) Aufnahmen der Patienten Gehirne zu bewerten , suchen Sie die Anfälle und festzustellen, welche Teile des Gehirns sind nicht die Quellen der Anfälle.

    Für die acht postoperativen Patienten wurde diese Analyse nicht für chirurgische Entscheidungsfindung angewendet . Die Forscher analysierten dhzB Aufnahmen vor der Operation getroffen werden, um festzustellen, ob der richtige Teil des Gehirns entfernt wurde. Zwei der Patienten erlitten Rückfälle und waren nicht frei von Anfällen , und das Forschungsteam kam der Teil des Gehirns , die während der Operation entfernt wurde, war nicht im Einklang mit ihrer statistischen Erkenntnisse darüber, welche Teil wurde die Anfälle verursachen . Die Forscher identifizierten , wo wurden die Anfälle Ursprung , und die Ärzte konnten Medikamente verschreiben , um die Anfälle zu verwalten. Beide Patienten verbessert und bleiben anfallsfrei ein Jahr später.

    Das Team entschied sich zu Granger-Kausalitätsanalysezu verwenden , weil sie zu einem Netzwerk Phänomene, die Zeitreihenaufnahmenvon dynamischen Prozessen, wie epileptische Anfälle haben angewendet werden. Ein Anfall beginnt in einem Teil des Gehirns und sich auf andere Teile. Granger-Kausalitäts können die Richtung , Stärke und Häufigkeit der Informationsfluss zwischen den Aufnahme -Sites zu schätzen.

    In Zukunft würde das Forschungsteam gerne das Computerprogramm schneller und in der Lage, größere Datenmengen , die es erlauben würde es Ärzten in Echtzeit zu unterstützen und in die medizinische Behandlung von Epilepsie-Patienten umgesetzt werden handhaben . Sie möchten auch eine grafische Oberfläche , die die Zeitreihen und Muster kausaler Fluss Anfälle nebeneinander zeigen kann zu entwickeln.

    Darüber hinaus möchten sie verstehen, wie Hochfrequenz- Netzwerk- Aktivität im Gehirn betrifft zugrunde liegende strukturelle Anomalien . In dieser Studie zeigten sie, dass Hochfrequenz- Aktivität können frühzeitig erkannt und verwendet, um Anfälle vorherzusagen.